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“没错。
通过这种自适应控制,纳米机器人可以不断适应外部扰动,实现与神经元的同步。
这比我们之前用的固定反馈模型要灵活得多。”
王海洋回答道。
“具体是怎么做?”
另一位研究员问道。
“首先,我们需要引入一个自适应控制模块,通过传感器实时监测神经元的反馈数据。
这个模块将不断根据反馈数据调整纳米机器人的运行参数,确保它们与神经元保持同步。
其次,我们可以引入机器学习算法,对过去所有的实验数据进行训练和优化,提取其中的规律,应用到实时调控中。”
王海洋的话滔滔不绝。
徐静点了点头:“这听起来确实可行。
我们手上有大量的实验数据,可以为自适应算法提供足够的训练样本。”
林启随后在白板上补充了一个数据流图:神经元反馈--->自适应算法--->实时调整频率--->稳定共振“我们可以引入这种反馈循环,通过每次调整纳米机器人的频率,确保它们与神经元的共振始终保持同步。”
林启解释道。
徐静随即调出之前所有实验的数据,应用王海洋提出的算法进行模拟。
屏幕上显示的频率曲线逐渐变得平稳,波动幅度显着降低。
几分钟后,计算机完成了模拟结果的输出。
所有人都看到了那条曾经因为频率扰动而剧烈起伏的红色曲线,如今几乎变成了一条平滑的线。
“海洋,这确实有效!
这样就解决了频率漂移的问题!””
徐静激动地说道。
王海洋又在白板上写了了最后一部分:f(t)=∑n=1nans?(nwt+?n)f(t)=su_{n=1}{n}a_ns(nogat+phi_n)f(t)=n=1∑n?an?s(nwt+?n?)“我们需要对纳米机器人在每个时间点上的输出信号进行多频率分解,wtogat代表主频率,?nphi_n?n?是相位校正角度,这样我们能够通过调节不同的频率成分,确保它们在神经系统中的响应达到最优状态。”
王海洋解释着。
众人听完后陷入了短暂的沉默,接着爆发出一阵讨论声。
徐静看着王海洋欣慰的点点头,因为他这个推导不仅解决了共振不稳定的问题,也为后续的纳米机器人研发提供了全新的理论基础。
:()上班第一天就陷入纳米风暴
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