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第75章 核心算法突破（第2页）

“““

识别大脑状态的吸引子位置

返回:吸引子中心坐标和吸引域半径

“““

#用聚类算法找吸引子中心

#。。。

returnattranet_radius

#步骤3:刺激轨迹优化

defoptimize_stimu1ation(nett_state，target_attractor）:

“““

计算最优刺激轨迹

从当前状态推向目标吸引子

“““

#用变分法求解最优控制问题

#。。。

returnoptima1_trajectory

一周后的凌晨四点，最后一行代码写完了。

林煜按下回车，程序开始运行。

屏幕上，三位患者的数据被输入系统，算法自动分析，输出结果:

patientdonet）:

-昏迷吸引子位置:

-意识吸引子位置:

-吸引子间距离:4。7个标准差

-最优刺激轨迹:

-预测唤醒成功率:87%

patientdoc-o2:

-昏迷吸引子位置:

-意识吸引子位置:

-吸引子间距离:4。5个标准差

-最优刺激轨迹:

-预测唤醒成功率:83%

patientdoc-o9:

。。。

林煜盯着这些数字，心跳得很快。

成功了。

算法不仅能检测意识，还能预测唤醒成功率，甚至能优化刺激方案。

他立刻用这个算法分析了所有十位患者:

已成功唤醒的三位:预测成功率都在8o%以上?

目前还在治疗的四位:预测成功率6o-75%

放弃治疗的三位:预测成功率低于3o%

完美吻合!

“cdas。。。。。。“林煜给这个系统起了个名字，“意识检测与唤醒系统(netandarousa1system）。“

第二天早上，林煜把sarah叫到了实验室。

“我开了一个新系统。“他直接说。

sarah看着屏幕上密密麻麻的代码和数学公式，愣了一下:“这是。。。。。。“

“cdas，意识检测与唤醒系统。“林煜解释道，“基于非线性动力学理论，可以自动检测患者的意识状态，预测唤醒成功率，并优化刺激方案。“