行為自動機研究

內(nèi)容概要

本書主要介紹了諾貝爾獎獲得者，美國神經(jīng)科學研究所所長Gerald M.Edelman博士提了的“神經(jīng)元群選擇理論”和他們所創(chuàng)建的“綜合神經(jīng)模擬”方法，并以此理論和方法作為我們研究基于本能的自適應待業(yè)自動機的基石和手段，進一步提出該理論的一些應用思路。    全書共分7章，分別介紹了基于行為模擬仿真技術現(xiàn)狀、神經(jīng)元群選擇理論、總體機能、皮層整合模型、行為自動機和展望。    本書適合從事人工智能、神經(jīng)科學、認知科學、心理學神經(jīng)網(wǎng)絡、自動控制、智能機器人等方面工作的研究人員及等院校的師生閱讀。

書籍目錄

第1章  緒論第2章  基于行為模擬仿真技術的現(xiàn)狀  2.1  行為仿真模型的分類  2.2  具體仿真模型一覽    2.2.1  相關模型    2.2.2  計算模型    2.2.3  突現(xiàn)行為    2.2.4  人工神經(jīng)網(wǎng)絡    2.2.5  “現(xiàn)實主義”神經(jīng)模型    2.2.6  綜合神經(jīng)模型第3章  神經(jīng)元群選擇理論  3.1  替代指令主義的理論框架    3.1.1  理論的基本假定前提    3.1.2  若干本質邊界條件  3.2  軀體選擇    3.2.1  神經(jīng)元群選擇    3.2.2  群的簡并與定義    3.2.3  變異的位點    3.2.4  可重入結構的機能作用    3.2.5  神經(jīng)元群選擇理論的解釋性功能     3.2.6  神經(jīng)元群選擇理論的適應性意義第4章  總體機能  4.1  動作與感知    4.1.1  運動系綜    4.1.2  進化論見解    4.1.3 手勢的機能基礎    4.1.4  手勢與神經(jīng)元群選擇    4.1.5  影響感覺層的運動活性——特性相關與并行采樣    4.1.6  全局央射  4.2  分類與記憶    4.2.1  限定與定義    4.2.2  分類    4.2.3  感知分類    4.2.4  分類問題無既定通解    4.2.5  神經(jīng)組織與歸納過程    4.2.6  再論記憶問題  4.3  選擇性網(wǎng)絡與識別自動機    4.3.1  達爾文系統(tǒng)    4.3.2  達爾文的實驗結果    4.3.3  效能的局限與前景  4.4  選擇、學習與行為    4.4.1  學習實驗的現(xiàn)代解釋    4.4.2  學習與意外事件    4.4.3  行為與條件反射    4.4.4  發(fā)育學習中的選擇體系：鳥鳴    4.4.5  學習中的神經(jīng)元群選擇    4.4.6  從選擇性可重入網(wǎng)絡到信息處理第5章  皮層整合模型  5.1  皮層整合問題  5.2  材料與方法    5.2.1  動力學特性    5.2.2  總體結構    5.2.3  行為范例  ……第6章  行為自動機第7章  展望參考文獻

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