多中樞自協(xié)調(diào)擬人腦研究及應(yīng)用

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(jià)值
1.4.1 擬腦的科學(xué)意義
1.4.2 擬腦的應(yīng)用價(jià)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(jī)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(jī)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(jī)制與建模
4.2 視覺信息處理系統(tǒng)模型研究
4.2.1 計(jì)算機(jī)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(shí)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(diǎn)
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(shí)現(xiàn)
5.4.1 知識表示模型
5.4.2 模糊推理機(jī)
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(yùn)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(shí)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(jī)制研究
7.1 人腦神經(jīng)系統(tǒng)協(xié)調(diào)機(jī)制的特點(diǎn)
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(shí)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(jì)中的應(yīng)用
8.1.1 烤煙煙葉計(jì)算機(jī)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(jì)
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(jì)
8.1.4 基于思維中樞的烤煙煙葉分組分級系統(tǒng)設(shè)計(jì)
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(jì)
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(jī)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(jī)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(jī)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(shí)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