基于msiPL模型的MSI数据分析

使用基于变分自编码器神经网络的深度学习模型,学习并可视化质谱图像的低维嵌入表示能够揭示隐藏的组织结构。通过利用深度学习网络框架,对小鼠肾脏组织MSI原始数据进行无监督分析和峰值学习。这种msiPL方法在底层非线性谱流形的可视化下,成功揭示了小鼠肾脏组织解剖学的生物学相关簇和小鼠胃癌模型中的肿瘤异质性,识别了潜在的特定m/z峰。该方法可快速、高效分析MSI原始数据集,且无需进行峰值拾取。

基于自适应切换迭代学习的绳驱踝外骨骼力控制器设计

人-外骨骼构成强耦合系统,步态的偶然变异对控制器产生较大干扰,导致系统震荡。针对这一问题,提出了一种自适应切换的迭代学习控制策略。在峰值误差较大时,采用峰值迭代学习控制,仅对力控信号峰值点进行迭代更新;当峰值误差较小时,切换为传统的PD型迭代学习控制,对力控信号所有点进行迭代更新。为进一步改善控制效果,设计了前馈控制器来补偿鲍登绳传动的非线性摩擦。仿真和外骨骼实验结果表明,与传统PD型迭代学习算法相比,自适应切换的迭代学习控制策略保证了助力曲线的平稳升降,同时该策略具有更快的收敛速度以及受干扰后更快的恢复速度,实现了行走过程中辅助力的准确跟踪控制。