1、“.....该模型关键部分是超前状态学习以及剩余时间，预测，其主要功能是能够有效地补偿系统传入传出期间所产生延迟。在神经解剖学和神经生理学基础之上，为了实现机器人模拟和复制小脑模型或感觉运动系统，其研究已经逐渐成为人工智能和机器人学以及控制科学研究热点。正是基于这样考虑，文献针对手臂定向运动构建了个小脑模型，用以解释和控制手臂运动形式与手预成型之间有关时间协调问题。那篇文献假定运动规划是在小脑运动前区皮层中产生而手臂运动轨迹是通过种前馈方式产生，在始终监测手臂和目标过程中，除了整个运动期间初始阶段，不必考虑手臂所在实际位置手臂延伸轨迹与典型钟形切向速度分布样平滑。在对模型进行充分研究基础上，为了完成模型所能完成任务，获得模型所能获得有关延伸与抓取运动动力学关键特征......”。

2、“.....星状细胞和篮状细胞间位核细胞小脑训练学习实验过程和结果手臂控制实验小脑模型中不同神经元活性本章小结第四章手臂延伸与抓取运动研究二维空间训练和学习手部抓取模块二维空间训练过程训练和学习方法不同速度仿真正常和变异抓握仿真目标方向扰动实验目标大小扰动实验扰动实验评估本章小结第五章总结与展望总结展望参考文献万方数据附录攻读硕士学位期间撰写论文附录攻读硕士学位期间参加科研项目致谢万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文专用术语注释表专用术语注释表缩略词说明剩余时间长时程抑制下橄榄中枢神经系统苔藓纤维颗粒细胞高尔基细胞浦肯雅细胞平行纤维核细胞万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论第章绪论研究背景构建关于手臂运动平衡控制模型，是控制科学和机器人学所探索个重要主题。英国诺丁汉大学人工智能研究小组教授曾说过“传统控制技术需要依赖精确传感和驱动以及复杂信息处理......”。

3、“.....”基于这种认识，模拟小脑神经系统结构特征或功能特征，建立各种人工小脑或小脑模型，并将其应用于机器人运动控制，正逐渐成为控制科学机器人学以及人工智能等学科重要研究领域。无论是在理论或计算机应用层面，非常规则小脑结构应用在众多建模研究领域已有多年。早在上个世纪年代，第个理论模型是基于和提出理论参照文献，即小脑是个感知器浦肯雅细胞从组颗粒细胞来接收它们输入。颗粒细胞群体作为个扩展记录器，大幅度地提高了浦肯雅细胞学习能力。这种模型非常重要，由于攀爬纤维和颗粒细胞输入并发激活，该模型预测了长时程抑制存在，后来在年由教授通过实验发现并证实。在年，提出计算机模型介绍了“漏积分”神经元模型对小脑神经元攀爬纤维短期效应。这个模型是第个解决高尔基细胞颗粒细胞复合体实时处理能力。年教授将小脑电路动力学实时行为特征与小脑皮层可塑性相结合。随后，在年提出关于运动协调理论模型，其中协调是由通过与平行纤维相连结浦肯雅细胞组参与完成。在年研究表明如预测样......”。

4、“.....皮层细胞群体映射到核细胞特定群体，以这种方式，可能会影响到在肢体几个关节处协同肌肉效应。随后，进行手臂控制小脑模型研究，包括导致神经化学链，但是这种神经元编码比较简化，也没有应用到手臂动力学。教授早先提出了小脑理论模型，可以处理对被控对象控制，这种模型可以准确地再现几个动作，但他们都没有详细考虑到小脑解剖学，神经生理学等方面。文献介绍了更详细小脑模型，应用于扫视控制和适应性。这种规模较大小脑网络适合对复杂时空行为研究，特别是在扫视控制和适应性方面。虽然这种模型考虑到三种类型苔藓纤维输入和延迟锋电位，但其配置还是比较简化并不包含动力学特征，并且所考虑自由度只有个。关于小脑模型和基于小脑认知理论机器学习与控制研究，国内起步较晚，用于控制机万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论器人小脑模型般还停留在人工小脑神经网络阶段。而这种模型既未涉及感觉运动系统概念和机制，更未将与小脑学习密切相关操作条件反射理论与机器人运动控制训练和学习结合起来。研究现状手臂运动平衡控制模型实际上......”。

5、“.....而是种需要与感觉器官感受器和动作器官效应器相互联系起来才能完成机能和行为，这涉及到感觉运动系统概念。国外很多大学或研究机构在这方面已经做出了杰出贡献，取得了丰硕成果。例如，美国大学教授和等人在关于小脑模型研究中，就涉及到小脑皮质对感觉运动神经信号处理基于小脑生理机制自适应感觉运动模型，以及小脑皮质中感觉运动神经信息动态等问题。年，美国贝尔实验室和麻省理工学院用嵌入式系统设计了个人工感觉运动系统，用于控制移动式机器人，该系统能将机器人所感知视听信号包括颜色亮度音频与机器人运动紧密联系起来，很好地学习和跟踪移动目标。年，等人模拟动物嗅觉运动系统，用于机器人自主移动时对朝向控制行为学习。英国诺丁汉大学人工智能研究小组教授在机器人小脑感觉运动模型方面进行了深入研究，在对节枝动物三类感觉运动机制在机器人系统中实现以及应用器件模拟果蝇光觉运动反射，进行机器人避障等方面都取得了重要进展。年，德国认知和脑科学研究所博士从其博士论文工作开始......”。

6、“.....包括视觉运动联系和视觉运动预测，为机器人构造了小脑视觉运动控制系统。由此方法构造移动机器人会首先学习预测视觉输入信号变化，进而学会判断障碍物距离，并有效避免陷入死胡同。日本著名机器人学者对小脑模型和机器人控制有着深刻理解和研究，他与他课题组除了提出小脑内膜在感觉运动系统作用以及设计出多种适用于机器人各种控制小脑模型外，近年来，还从多个角度阐述了机器人与动物神经系统包括小脑控制机制相互关系。模型是学术界公认经典模型。针对手臂运动形式与手部预成型之间有关时间协调问题，和曾在文献中专门构建了种基于最小加加速度万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文第章绪论最优标准控制模型，目是为了解释各种条件下手臂运动以及手预成型相关过程中运动学原理，包括目标方向位置以及抓握角度变化。该模型关键部分是超前状态学习以及剩余时间，预测，其主要功能是能够有效地补偿系统传入传出期间所产生延迟。在神经解剖学和神经生理学基础之上，为了实现机器人模拟和复制小脑模型或感觉运动系统......”。

7、“.....正是基于这样考虑，文献针对手臂定向运动构建了个小脑模型，用以解释和控制手臂运动形式与手预成型之间有关时间协调问题。那篇文献假定运动规划是在小脑运动前区皮层中产生而手臂运动轨迹是通过种前馈方式产生，在始终监测手臂和目标过程中，除了整个运动期间初始阶段，不必考虑手臂所在实际位置手臂延伸轨迹与典型钟形切向速度分布样平滑。在对模型进行充分研究基础上，为了完成模型所能完成任务，获得模型所能获得有关延伸与抓取运动动力学关键特征，甚至在性能上万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文附录攻读硕士学位期间撰写论文附录攻读硕士学位期间撰写论文，浙江大学学报，已投稿。张少白，张政，适用于二维空间手臂延伸与抓取运动时间协调小脑控制模型设计，电子与信息学报，已投稿。已录用。万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文附录攻读硕士学位期间参加科研项目附录攻读硕士学位期间参加科研项目国家自然科学基金，基于模型机器人语音生成与获取小脑控制模型研究。国家自然科学基金......”。

8、“.....万方数据南京邮电大学硕士研究生学位论文致谢致谢经过长时间努力，完成这篇论文之后，我想要感谢我身边每个关心我帮助我并支持我人。首先最想感谢位，毫无疑问是我恩师张少白教授。在三年研究生期间，张教授对我学业付出了很多时间和精力，在学习上不厌其烦地教导我们，以严格标准来要求我们。更值得我们感恩是，张教授往日以来经常督促我们，在外要尊敬师长，在家要孝顺父母。每逢节假日期间，张老师都会提醒我们看望父母，常回家看看，为父母多做些力所能及事情。张老师对我们关爱，我们永远都不会忘记。在进行论文研究整个过程期间，从确定本论文方向选题主题思路以及研究方法和主要研究点等多个方面开始，直到论文整体构架布局仔细地组织文字，注意学术语言运用，理清论文逻辑顺序，详细推敲两个重要研究点，并阐明原理，最后到论文定稿成形在这段研究过程中，张老师对我论文严格检查指导并且详细地修改。在这段漫长又充实时光，我亲切地感受到，张教授不但是我研究生阶段助我学习重要导师，更重要是，他在精神上点化我们，在指导我们学业问题以外......”。

9、“.....为走向社会走向工作岗位打好坚实基础。从张教授那里，我们看到既是带有严谨学习风格老师，又是宽厚待人对晚辈关心细致入微长辈。从他身上，我们学习到了很多，受益终生。如果没有张老师帮助，本篇论文很难能够比较顺利地完成，在这里，再次向张老师表示感谢。与此同时，我还要感谢身边同学们尤其是我们同师门同学们，他们不但在学习上对我大力支持，而且在日常生活中，我们也始终保持着亲密友谊，相互帮助，相互学习。很高兴能够认识他们。对他们，我充满了感激之情。感谢授予我专业知识所有任课老师们，他们将自己智慧无私地传授给我们。我也很庆幸在研究生期间，顺利地修完所有学分。也顺利地拿到了奖学金，这些经历，对我日后生活有很重要意义。当然，我必须要向在场所有评审老师们能够在百忙之中抽出时间来评审我论文表示最真诚感谢！希望能得到诸位导师指点和教诲......”。