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A Neural Network Generating Adaptive Rhythms for Controlling Behavior Based Robotic Systems

机译：一种神经网络，用于控制基于行为的机器人系统的自适应节律

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Influenced by the results obtained in neuroscience and biology, we have introduced a model (AIRM) that, inspired by biological rhythms, adaptively controls a behavior based robotic system (BBRS). The proposed model is implemented by means of an NSP (Neuro Symbolic Processor). Since the NSP can be implemented on FPGA, we can take advantage of a parallel execution of the AIRM model and then an improvement of the BBRS performance.

机译：受神经科学和生物学中获得的结果的影响，我们引入了一种由生物节律的启发的模型（airm），适自动化基于行为的机器人系统（BBR）。所提出的模型通过NSP（神经象征处理器）实现。由于NSP可以在FPGA上实现，因此我们可以利用AIRM模型的并行执行，然后提高BBRS性能。

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来源
《Brazilian Symposium on Neural Networks》|2008年||共6页
会议地点
作者
Burattini Ernesto; Rossi Silvia; Gregorio Massimo De;
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正文语种
中图分类 TP183-53;
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