第233篇 张聪武此套生物控制论模型运动“四套范
时间：2023-11-21 17:26 作者：张聪武
张聪武此套生物控制论模型运动“四套范式”
此套生物控制论模型运动四套范式是根据人体生理后天训练条件反射反馈理论，实践下面4点的调节控制
一、反馈调节
在生物控制论模型运动中，反馈调节是最基本的控制方式之一。它主要通过比较期望输出与实际输出之间的差异来进行调节，以实现系统的稳定和平衡。在生物控制论模型运动中，反馈调节表现为对系统内部各个变量和参数的调整和修正，以达到最优的控制效果。反馈调节主要包括负反馈和正反馈两种类型。
1.负反馈
负反馈是指系统内部各个变量和参数的调整和修正方向与期望输出和实际输出之间的差异方向相反。在生物控制论模型运动中，负反馈表现为对系统内部各个变量和参数的调整和修正，以减小期望输出与实际输出之间的差异。例如，在肌肉运动控制中，如果实际肌肉力量与期望肌肉力量存在差异，负反馈机制将通过调整肌肉的运动参数来减小这种差异。
2.正反馈
正反馈是指系统内部各个变量和参数的调整和修正方向与期望输出和实际输出之间的差异方向相同。在生物控制论模型运动中，正反馈表现为对系统内部各个变量和参数的调整和修正，以增加期望输出与实际输出之间的差异。例如，在肌肉运动控制中，如果外部阻力增大，结构适应机制将通过改变肌肉的运动模式和力量输出方式来适应这种变化。
二、适应控制
适应控制是指系统在面对外部环境变化时，能够通过自我调整和适应来保持稳定和平衡的能力。在生物控制论模型运动中，适应控制表现为对系统内部各个变量和参数的自我调整和适应能力，以应对外部环境的变化。适应控制主要包括以下几种类型:
1.结构适应
结构适应是指系统在面对外部环境变化时，能够通过改变自身结构来适应环境变化的能力。在生物控制论模型运动中，结构适应表现为对系统内部各个变量和参数的自我调整和改变能力，以应对外部环境的变化。
2.功能适应
功能适应是指系统在面对外部环境变化时，能够通过改变自身功能和性能来适应环境变化的能力。在生物控制论模型运动中，功能适应表现为对系统内部各个变量和参数的自我调整和改变能力，以优化系统的功能和性能。例如，在视觉控制中，如果目标物体的大小或形状发生变化，功能适应机制将通过调整视觉系统的参数来优化视觉感知的功能和性能。
三、智能控制
智能控制是指系统能够利用人工智能技术和方法来实现自我学习和自我优化的能力。在生物控制论模型运动中，智能控制表现为对系统内部各个变量和参数的自我学习和自我优化能力，以实现更高效的控制效果。智能控制主要包括以下几种类型:
1.神经网络控制
神经网络控制是一种基于人工神经网络的控制方法。在生物控制论模型运动中，神经网络控制可以通过学习和训练来优化系统的控制效果。例如，在运动学习中，神经网络控制可以通过对运动数据的分析和学习，来实现对运动行为的自我优化和控制。
2.深度学习控制
深度学习控制是一种基于深度学习算法的控制方法。在生物控制论模型运动中，深度学习控制可以通过深度神经网络的学习和训练来优化系统的控制效果。例如，在视觉控制中，深度学习控制可以通过对大量视觉数据的分析和学习，来实现对视觉行为的自我优化和控制。
四、自适应控制
自适应控制是指系统能够利用自身信息和外部环境信息来实现自我调整和自我优化的能力。在生物控制论模型运动中，自适应控制表现为对系统内部各个变量和参数的自我调整和自我优化能力，以实现最优的控制效果。自适应控制主要包括以下几种类型。