類腦智能-大腦情感學習模型的應用研究 梅英 9787121453274 【台灣高等教育出版社】

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書名：類腦智能-大腦情感學習模型的應用研究
ISBN：9787121453274
出版社：電子工業
著編譯者：梅英
叢書名：新工科建設.人工智能與智能科學系列
頁數：122
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1505915
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內容簡介

類腦智能技術是當前國際重要的科技前沿，研究類腦智能技術對發展新型信息產業意義重大。本書介紹了一種新穎的類腦模型——大腦情感學習模型，並介紹了其學習演算法、改進技術及應用。大腦情感學習模型根據哺乳動物大腦邊緣系統的結構建立，在模擬生物智能行為上表現出了良好的自適應性能，模型結構簡單，運算速度快。本書共9章，分為3篇：基礎篇、改進篇和應用篇。基礎篇主要介紹大腦情感學習模型的研究現狀、神經生理學基礎與學習演算法；改進篇主要介紹大腦情感學習模型的改進技術，通過加入監督學習和競爭學習機制改進模型性能；應用篇主要介紹將改進的大腦情感學習模型用於混沌時間序列預測、疾病診斷、表情識別及人機情感交互等領域的例子。本書可以作為研究生、高校教師及工程技術人員的自學和參考用書，也適合對類腦模型研究感興趣的研究人員和工程技術人員閱讀。

目錄

第1篇 大腦情感學習模型基礎篇
第1章 大腦情感學習模型概述
1 1 類腦智能
1 2 大腦情感學習模型
1 3 大腦情感學習模型的研究現狀
1 3 1 智能控制應用
1 3 2 數據分析應用
1 4 大腦情感學習模型的特點
1 5 本章小結
第2章 神經生理學基礎
2 1 大腦邊緣系統
2 2 大腦反射通路
2 3 大腦神經網絡結構
2 4 大腦神經網絡學習
2 5 本章小結
第3章 大腦情感學習演算法
3 1 強化學習
3 2 大腦情感學習
3 3 大腦情感學習模型權值調節
3 3 1 杏仁體權值調節
3 3 2 眶額皮質權值調節
3 4 穩定性分析
3 4 1 杏仁體穩定性分析
3 4 2 眶額皮質穩定性分析
3 5 大腦情感學習模型的局限性
3 6 本章小結
第2篇 大腦情感學習模型改進篇
第4章 監督型大腦情感學習網路
4 1 人工神經網絡
4 1 1 人工神經元
4 1 2 人工神經網絡分類
4 1 3 人工神經網絡學習方式
4 2 構建監督型大腦情感學習網路
4 2 1 SBEL網路結構
4 2 2 SBEL演算法
4 2 3 SBEL演算法流程
4 3 實驗與分析
4 3 1 數據集與預處理
4 3 2 分類性能評價
4 3 3 實驗結果
4 3 4 比較與分析
4 4 本章小結
第5章 競爭型大腦情感學習網路
5 1 生物學基礎
5 2 「贏者通吃」競爭機制
5 3 構建競爭型大腦情感學習網路
5 3 1 CBEL網路結構
5 3 2 CBEL演算法
5 3 3 CBEL演算法流程
5 4 實驗與分析
5 4 1 實驗設置
5 4 2 實驗結果
5 4 3 比較與分析
5 5 本章小結
第3篇 大腦情感學習模型應用篇
第6章 混沌時間序列預測
6 1 數據預測步驟
6 2 大腦情感學習預測模型
6 3 自適應遺傳演算法優化
6 3 1 染色體編碼
6 3 2 適應度函數
6 3 3 遺傳運算元
6 3 4 AGA-BEL演算法步驟
6 4 預測模擬實驗
6 4 1 Lorenz混沌時間序列預測
6 4 2 磁暴環電流指數Dst預測
6 5 本章小結
第7章 疾病診斷
7 1 計算機輔助疾病診斷的步驟
7 2 疾病診斷BEL網路
7 2 1 網路結構
7 2 2 演算法
7 3 模型優化
7 3 1 改進的自適應遺傳演算法
7 3 2 遺傳操作
7 3 3 IAGA-SBEL演算法步驟
7 4 實驗與分析
7 4 1 乳腺癌診斷
7 4 2 心臟病診斷
7 4 3 淋巴疾病診斷
7 5 本章小結
第8章 表情識別
8 1 表情識別步驟
8 1 1 人臉檢測與預處理
8 1 2 表情特徵提取
8 1 3 表情分類
8 2 表情識別網路
8 3 粒子群演算法優化
8 3 1 改進粒子群演算法
8 3 2 優化操作
8 3 3 IPSO-CBEL演算法步驟
8 4 實驗與分析
8 4 1 JAFFE表情識別
8 4 2 Cohn-Kanade表情識別
8 5 本章小結
第9章 基於表情的人機情感交互
9 1 面部表情合成方法
9 1 1 基於網格變形的表情合成
9 1 2 基於數據驅動的表情合成
9 2 表情合成要素
9 2 1 表情肌
9 2 2 面部行為編碼系統
9 2 3 Candide模型
9 3 紋理貼圖
9 3 1 紋理坐標歸一化
9 3 2 表情合成
9 4 人機情感交互
9 4 1 人機交互虛擬模擬
9 4 2 人機交互真實場景
9 5 本章小結
總結與展望
附錄A
參考文獻

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