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人工智能-仿生机器鱼的神经网络智能控制研究.pdf

内容概要：通过通过对人脑认知的研究，将生物神经与数学建模相结合，提出了一种新的自主调节发育网络(AMDN)，并将其作为智能体的大脑，通过将决策计算模型与网络融合在了一起，网络不断的认知新的环境信息，同时由于层与层之间的信息交互以及新的神经元节点的插入，网络可以不断的去改进自己的决策，使自身可以很快的在环境中找到合适的路径，整个过程为全自主，省去了人工制作大量训练样本的工作量。为了提高智能体对新环境的适应性，增加了off-task 过程，在这个过程中，智能体通过门限自组织机制来控制神经元的激活，模拟人脑情景回忆的现象，对发生越近且次数越多的事情，暴露量越大，被回忆到的概率增加，通过转移认知，大脑可以对类似的事物有更多的认识，从而提高人工构建的智能体对环境的识别和决策能力。 适用人群：热衷于研究人工智能的科技爱好者或在校研究生，可作为毕设研究点。

内容概要：文档包含2018年清华大学举办的国际大学生类脑计算大赛的日程安排和获奖作品介绍、团队介绍。包含各种人工智能算法。

飞行昆虫视觉导航的仿生算法，刘毅，刘建国， 果蝇，蜜蜂等飞行昆虫具有简单小巧的大脑结构，这种能帮助它们完成稳定着陆，导航至食物源，障碍物回避，飞行姿态控制等操作的�

在一环境下。一个生物种群以另一生物种群为食。由于环境总量有限，所以被捕食种群的数量不能超过环境承载总量。设食饵(如鱼, 兔等)数量为x(t), 捕食者(如鲨鱼, 狼等)数量为y(t),食饵独立生存的增长率为r，捕食者独立生存的死亡率为d，捕食者猎取食饵的能力为a，食饵的捕食者的供养能力为b，则可建立模型 dx/dt=x(r-ay) dy/dt=y(-d+bx) 可自行更改参数。

这是标题为视频提交的控制模型： 基于仿生执行器的肘关节康复外骨骼#MATLABHW2k16 https://youtu.be/Fnw6cQ4kX9A 此模型可用于测试如何使用 Simulink 设计双线 PID 控制器。 提供的版本兼容从 Matlab 2011b 到 Matlab 2016 项目描述：整个任务的基础是创建一个经济实惠的肘部外骨骼，用于康复目的，用于重复运动场景。 外骨骼操作需要不产生噪音，并且它的重量需要尽可能的低。 由于这些要求和所需的高扭矩，我们使用定制开发的基于形状记忆合金的执行器。 该控制器基于低成本且功能强大的工业级可用微控制器 STM32F4； 编程和验证/调试阶段基于基于模型的设计范式，这要归功于 Matlab/Simulink，它提供了快速控制原型设计场景。 控制算法基于双线性 PID 控制器，适用于非线性执行器并且需要很少的计算工作。 如

人工智能-机器学习-融合生物信息的智能仿生腿步态分析系统的研究.pdf

人工智能-机器学习-膜计算仿生优化算法及应用研究赵进慧.pdf

采用仿生学原理,设计、合成并制备新型仿生材料是近年来快速发展的研究领域。天然蜘蛛丝是一种生物蛋白弹性体纤维,具有高比强度(约为钢铁的5倍)、优异弹性(约为芳纶的10倍)和坚韧性(断裂能为所有纤维中最高),为自然界产生最好的结构和功能材料之一,它在航空航天、军事、建筑及医学等领域表现出广阔应用前景。受自然界蜘蛛丝启发,天然蜘蛛丝仿生材料的研究迎来了机遇,同时也给人们展示了许多新颖的仿生设计方法。本文从不同仿生学角度综述了天然蜘蛛丝仿生材料的发展,并提出了一些看法和思考。