MATLAB实现的小脑神经网络运动控制仿真与学习机制研究

资 源 简 介

本项目基于MATLAB构建小脑神经网络模型，模拟颗粒层、浦肯野细胞层等关键结构及其突触可塑性变化，并设计经典条件反射实验仿真环境，用于研究运动学习机制。

详 情 说 明

基于小脑神经网络的运动控制模型仿真与学习机制研究

项目介绍

本项目旨在通过计算建模方法，仿真小脑在运动控制与学习中的关键作用。项目构建了一个基于脉冲神经网络（SNN）的小脑微观电路模型，模拟包括颗粒层、浦肯野细胞、高尔基细胞等核心神经元的动态特性及其交互。通过实现长时程抑制（LTD）和长时程增强（LTP）等突触可塑性规则，模型能够再现小脑在经典条件反射（如眨眼反射）实验范式中的学习过程，并展示其对运动指令进行实时处理和误差矫正的能力。该项目为理解小脑的学习机制提供了一个可仿真、可验证的计算平台。

功能特性

1. 小脑神经网络建模：精细模拟小脑皮层的关键神经元类型及其连接拓扑结构。
2. 突触可塑性仿真：实现基于误差信号的LTD/LTP学习规则，模拟运动学习过程中的突触权重调整。
3. 实验范式仿真：内置经典条件反射实验仿真环境，用于研究刺激-响应关联的形成。
4. 实时运动控制：构建闭环反馈控制系统，模拟小脑对外部运动指令的实时优化与误差校正。
5. 动态可视化：提供神经网络活动状态、学习过程以及运动轨迹的实时动态可视化。

使用方法

1. 参数配置：根据需要调整网络结构参数（如各层神经元数量）、初始连接权重、学习率等。
2. 输入数据设置：准备或生成感觉输入信号（爬行纤维）、运动指令（苔状纤维）以及期望的运动轨迹数据。
3. 运行仿真：启动主仿真程序，模型将根据输入数据进行计算。
4. 结果分析：仿真完成后，查看输出的神经元活动数据、运动误差统计、学习曲线及生成的各类可视化图表。
5. 三维可视化：运行可视化模块，动态观察网络结构和信号传递过程。

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux distributions, macOS
• 软件环境：MATLAB R2020b 或更高版本
• 硬件建议：建议配备8GB以上内存，支持OpenGL的显卡以获得最佳可视化效果

文件说明

主程序文件整合了项目的核心功能。它负责初始化小脑神经网络模型的结构与参数，接收并处理多种输入信号（包括感觉输入、运动指令和期望轨迹），调度整个仿真过程的时序推进与数值求解。在执行过程中，它调用底层算法计算神经元的动态响应和突触的可塑性变化，实现运动控制闭环仿真，并最终协调结果的输出与可视化图形的生成。