摘要：作为所有生命现象的引擎，中枢神经系统产生的运动信息在所有动物的活动中起着至关重要的作用。运动中枢模式激动源是研究中枢神经系统产生的节奏模式的具体分支之一，本文对近来关于运动中枢模式激动源的各种研究结果进行了简要总结，并提出一种全新的、宏观的、不需要模型的方法，能够对生物模式激动源中观察到的成对神经震荡的不同模式进行检索。在多重边反转调度（SMER）、简单离散分布式同步器基础上，震荡积木可以重构各种振动模块，以生成复杂节奏模式；同时提供了一种构建目标人工运动中枢模式激动源机构的方法，这种结构同非对称霍普菲尔德神经网络相似。

关键词：运动中枢模式激动源；震荡积木；动物运动；并行处理系统；神经网络

Abstract：As an engine of almost all life phenomena, the motor information generated by the central nervous system (CNS) plays a critical role in the activities of all animals. After a brief review of some recent research results on locomotor central pattern generators (CPG), which is a concrete branch of studies on the CNS generating rhythmic patterns, this chapter presents a novel, macroscopic and model-independent approach to the retrieval of different patterns of coupled neural oscillations observed in biological CPGs during the control of legged locomotion. Based on scheduling by multiple edge reversal (SMER), a simple and discrete distributed synchroniser, various types of oscillatory building blocks (OBB) can be reconfigured for the production of complicated rhythmic patterns and a methodology is provided for the construction of a target artificial CPG architecture behaving as a SMER-like asymmetric Hopfield neural networks.

Keywords: Central Pattern Generator; Oscillatory Building Blocks; Animal Locomotion; Parallel Processing Systems; Neural Networks

　　通过对有腿动物运动的研究历史和目前中枢模式激动源计算模型水平进行简要介绍后，我们提出了一种假单的中枢模式激动源结构，这种结构能引出具体有腿动物的各种有节奏运动模式。这种普通的中枢模式激动源模型有一些引人注目的特性。 这种模型是纯粹的发散动态系统，由于采用了OBB模块，因此模型不需要中央时钟。在OBB模块中，可以容易地修改共享资源，改变运动神经与之间的链接强度，从而实现不同步态之间的平稳转换，从这个意义上讲，该模式是一种可重构模式。本模块受益于模拟OBB模块，这种模块也经得起超大规模集成电路的实施。