混合仿生系统中的性能增强：技术与实验

混合生物-技术系统（混合仿生系统）的最新发展表明，评估此类系统中的人机工效适配性十分必要，尤其是在用户初次适应此类系统时。这种训练伴随着生理适应，在计算上可视为假肢装置、生理学和行为之间的相对匹配程度。实现性能增强涉及两个性能特征：一种称为感觉运动学习的特定学习、记忆和机械转导形式，以及对混合仿生系统增强环境所施加的新物理信息的生理适应。采用一种源自环境医学的方法，即在一定范围的内部生理条件下扰动环境，以诱导感觉运动学习和记忆相关的生理变化。此外，成年表型的特征被视为学习相关适应的缓解因素。通过一系列统计检验和技术，结果表明存在与形态、神经和肌肉控制相关的三种调节形式。随后将讨论稳态与适应之间的概念关系，以及其在性能增强策略中的潜在应用。