多中樞自協(xié)調(diào)擬人腦研究及應(yīng)用

定　價：￥35.00

作　者：	韓力群，涂序彥著
出版社：	科學(xué)出版社
叢編項：	智能科學(xué)技術(shù)著作叢書
標(biāo)　簽：	人工智能

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ISBN：	9787030244987	出版時間：	2009-05-01	包裝：	平裝
開本：	16開	頁數(shù)：	155	字?jǐn)?shù)：

內(nèi)容簡介

　　《多中樞自協(xié)調(diào)擬人腦研究及應(yīng)用》在國內(nèi)外關(guān)于腦模型與智能機已有工作成果的基礎(chǔ)上，在腦科學(xué)、神經(jīng)科學(xué)等新進展、新成果的啟發(fā)下，從生物控制論和大系統(tǒng)控制論的觀點出發(fā)，應(yīng)用大系統(tǒng)結(jié)構(gòu)分析方法，對人腦的全局腦結(jié)構(gòu)、整體腦功能進行體系結(jié)構(gòu)分析，突出信息處理的智能特性，淡化信息處理的生理特性，從而提出模擬人腦結(jié)構(gòu)和功能的“多中樞自協(xié)調(diào)擬人腦”的總體方案。提出用感知中樞、思維中樞和行為中樞實現(xiàn)擬人的感知智能、思維智能和行為智能，并給出三種中樞的建模、調(diào)控與實現(xiàn)方案。采用大系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制方法實現(xiàn)人工左右腦自協(xié)調(diào)以及多中樞的自協(xié)調(diào)，并給出擬人腦思維中樞和人工胼胝體的左右腦協(xié)調(diào)方案與實現(xiàn)技術(shù).同時在此基礎(chǔ)上介紹了“多中樞自協(xié)調(diào)擬人腦”研究成果在烤煙煙葉分級、軟件人情感控制模型、農(nóng)業(yè)機械視覺導(dǎo)航等系統(tǒng)中的應(yīng)用。《多中樞自協(xié)調(diào)擬人腦研究及應(yīng)用》可供從事智能科學(xué)與技術(shù)、信息科學(xué)、控制科學(xué)與工程、計算機科學(xué)與技術(shù)、機器入學(xué)等研究領(lǐng)域的研究者和工程技術(shù)人員參考，也可作為高等院校相關(guān)專業(yè)研究生的參考用書。

作者簡介

　　韓力群，1953年生于北京市，工學(xué)博士，北京市優(yōu)秀教師，博士生導(dǎo)師，北京工商大學(xué)計算機與信息工程學(xué)院教授。1992－1993年公派赴英訪問學(xué)者，2002－2008年任北京工商大學(xué)信息工程學(xué)院院長。長期從事人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論及應(yīng)用、模式識別與智能系統(tǒng)等領(lǐng)域的研究工作，主持輕工業(yè)、化學(xué)工業(yè)、農(nóng)業(yè)、交通工業(yè)及航天工業(yè)等領(lǐng)域的圖像處理、模式識別與智能決策等各類科研項目20余項。發(fā)表論文126篇，獨著與合著著作10部；獲國家發(fā)明專利4項。目前擔(dān)任中國人工智能學(xué)會副理事長，中國計算機用戶協(xié)會仿真應(yīng)用分會副理事長，中國系統(tǒng)仿真學(xué)會生命系統(tǒng)建模與仿真專業(yè)委員會副主任，教育部自動化專業(yè)教學(xué)指導(dǎo)分委員會委員。涂序彥，教授，博士生導(dǎo)師，中國人工智能學(xué)會榮譽理事長、學(xué)術(shù)指導(dǎo)委員會主席，北京市人工智能學(xué)會名譽理事長，“擬人系統(tǒng)”國際學(xué)術(shù)會議主席。曾任中國人工智能學(xué)會理事長、中國自動化學(xué)會常務(wù)理事、中國軟件行業(yè)協(xié)會常務(wù)理事，全球華人智能控制與智能自動化大會主席、世界專家系統(tǒng)大會（遠(yuǎn)東區(qū)）主席.兼任中國軍事科學(xué)院特邀研究員，清華大學(xué)智能技術(shù)與系統(tǒng)國家實驗室學(xué)術(shù)委員等.涂序彥教授創(chuàng)立多變量協(xié)調(diào)控制理論，最經(jīng)濟控制理論；倡導(dǎo)人體控制論、大系統(tǒng)控制論新學(xué)科，開拓人工智能、專家系統(tǒng)、智能控制、智能管理，以及人工生命新方法、新技術(shù).出版學(xué)術(shù)論著多部，發(fā)表學(xué)術(shù)論文三百多篇。

圖書目錄

第1章緒論
1.1 研究背景
1.1.1 本書作者關(guān)于擬腦的研究工作基礎(chǔ)
1.1.2 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域關(guān)于擬腦的研究
1.1.3 人工智能領(lǐng)域的“擬腦”研究
1.1.4 模式識別領(lǐng)域的擬腦研究
1.1.5 生物控制論的擬腦研究
1.1.6 大系統(tǒng)控制論的擬腦研究
1.1.7 人工情感領(lǐng)域的擬腦研究
1.1.8 人工生命領(lǐng)域的擬腦研究
1.1.9 軟件人的擬腦研究
1.1.1 0認(rèn)知心理學(xué)領(lǐng)域的擬腦研究
1.2 擬腦的概念模型
1.3 擬腦的種類圖譜
1.4 擬腦的科學(xué)意義與應(yīng)用價值
1.4.1 擬腦的科學(xué)意義
1.4.2 擬腦的應(yīng)用價值
1.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第2章腦原型與“識腦”研究
2.1 腦科學(xué)發(fā)展現(xiàn)狀
2.1.1 腦科學(xué)發(fā)展概述
2.1.2 腦科學(xué)研究的科學(xué)問題
2.1.3 腦科學(xué)主要研究成果
2.1.4 腦科學(xué)對腦高級功能的研究
2.2 人腦的形態(tài)與功能
2.2.1 人體神經(jīng)系統(tǒng)概述
2.2.2 中樞神經(jīng)系統(tǒng)的形態(tài)與功能
2.3 基于腦功能成像方法的“識腦”研究
2.3.1 腦功能成像技術(shù)
2.3.2 腦功能成像研究
2.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第3章多中樞自協(xié)調(diào)擬腦研究的總體方案
3.1 擬腦智能系統(tǒng)構(gòu)建方案
3.2 高級中樞神經(jīng)系統(tǒng)體系結(jié)構(gòu)
3.3 多中樞自協(xié)調(diào)擬腦智能系統(tǒng)研究內(nèi)容
3.3.1 擬腦智能系統(tǒng)的智能中樞
3.3.2 擬腦智能系統(tǒng)的協(xié)調(diào)機制
3.4 多中樞自協(xié)調(diào)擬腦智能系統(tǒng)研究方案
3.4.1 智能信息處理中樞的建模方案
3.4.2 調(diào)控機制的建模方案
3.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第4章多中樞自協(xié)調(diào)擬人腦系統(tǒng)的感覺中樞
4.1 感覺系統(tǒng)機制與建模
4.2 視覺信息處理系統(tǒng)模型研究
4.2.1 計算機視覺研究現(xiàn)狀
4.2.2 視覺系統(tǒng)模型研究
4.3 視覺信息處理系統(tǒng)技術(shù)實現(xiàn)研究
4.3.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的視網(wǎng)膜模型與算法
4.3.2 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的中繼視覺信息處理模型與算法
4.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第5章多中樞自協(xié)調(diào)擬人腦系統(tǒng)的思維中樞
5.1 思維中樞的人腦原型研究
5.1.1 大腦皮層分區(qū)與功能定位
5.1.2 左右大腦的分工協(xié)作
5.2 思維中樞的建模方案
5.2.1 擬右腦系統(tǒng)建模方案
5.2.2 擬左腦系統(tǒng)建模方案
5.2.3 人工胼胝體的建模方案
5.3 擬右腦模型及算法
5.3.1 皮層信息處理的主要特點
5.3.2 模式識別網(wǎng)絡(luò)模型及算法
5.3.3 聯(lián)想記憶網(wǎng)絡(luò)模型與算法
5.4 擬左腦模型及技術(shù)實現(xiàn)
5.4.1 知識表示模型
5.4.2 模糊推理機
5.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第6章多中樞自協(xié)調(diào)擬人腦系統(tǒng)的行為中樞
6.1 運動神經(jīng)系統(tǒng)的調(diào)控功能
6.2 行為中樞的模型研究
6.3 行為中樞的實現(xiàn)技術(shù)
6.3.1 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的小腦模型
6.3.2 基于嵌入式系統(tǒng)的腦干模型
6.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第7章多中樞自協(xié)調(diào)擬人腦系統(tǒng)的自協(xié)調(diào)機制研究
7.1 人腦神經(jīng)系統(tǒng)協(xié)調(diào)機制的特點
7.2 大系統(tǒng)控制論的協(xié)調(diào)策略
7.2.1 多變量協(xié)調(diào)控制
7.2.2 大系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制
7.3 擬人腦智能系統(tǒng)的多中樞自協(xié)調(diào)
7.3.1 多中樞遞階協(xié)調(diào)
7.3.2 多中樞分散協(xié)調(diào)
7.4 擬人腦智能系統(tǒng)的左右腦自協(xié)調(diào)
7.4.1 人工胼胝體的綜合信息庫及其智能管理系統(tǒng)
7.4.2 人工胼胝體的左右腦信息推拉交換技術(shù)
7.4.3 人工胼胝體的多模式數(shù)據(jù)接口技術(shù)
7.4.4 人工胼胝體的左右腦協(xié)調(diào)實現(xiàn)技術(shù)
7.5 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章多中樞自協(xié)調(diào)擬人腦系統(tǒng)的應(yīng)用研究
8.1 MCSCAB在烤煙煙葉智能分級系統(tǒng)設(shè)計中的應(yīng)用
8.1.1 烤煙煙葉計算機分級研究概況
8.1.2 基于MCSCAB的煙葉分級系統(tǒng)總體方案設(shè)計
8.1.3 基于感覺中樞的烤煙煙葉外觀質(zhì)量檢測系統(tǒng)設(shè)計
8.1.4 基于思維中樞的烤煙煙葉分組分級系統(tǒng)設(shè)計
8.1.5 基于行為中樞的烤煙煙葉圖像自動采集系統(tǒng)設(shè)計
8.1.6 與同類系統(tǒng)的對比分析
8.2 MCSCAB在軟件人建模中的應(yīng)用
8.2.1 軟件人的情感控制
8.2.2 基于MCSCAB的軟件人情感控制模型
8.3 MCSCAB在農(nóng)業(yè)機械視覺導(dǎo)航系統(tǒng)研究中的應(yīng)用
8.3.1 基于MCSCAZB的農(nóng)業(yè)機械視覺自主導(dǎo)航系統(tǒng)研究內(nèi)容
8.3.2 基于MCSCAZB的農(nóng)業(yè)機械視覺自主導(dǎo)航系統(tǒng)研究方案
8.4 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第9章研究展望：擬腦學(xué)
9.1 擬腦學(xué)的科學(xué)目標(biāo)
9.2 擬腦學(xué)的研究對象
9.3 擬腦學(xué)的研究內(nèi)容
9.4 擬腦學(xué)的學(xué)科分支
9.5 擬腦學(xué)的研究方法
9.6 擬腦學(xué)的實現(xiàn)技術(shù)
9.7 擬腦學(xué)的科學(xué)意義
9.8 擬腦學(xué)的應(yīng)用前景
9.9 小結(jié)
參考文獻(xiàn)
后記