《类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究》内容简介与阅读建议

Name: 类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究
Author: 梅英
ISBN: 9787121453274

获取这本书 暂无已核验电子书资源

下载

作者: 梅英
分类: 科技技术
出版年份: 2023
出版社: 电子工业出版社
页数: 132 页
语言: 中文

《类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究》内容简介

类脑智能技术是当前国际重要的科技前沿，研究类脑智能技术对发展新型信息产业意义重大。本书介绍了一种新颖的类脑模型—大脑情感学习模型，并介绍了其学习算法、改进技术及应用。大脑情感学习模型根据哺乳动物大脑边缘系统的结构建立，在模拟生物智能行为上表现出了良好的自适应性能，模型结构简单，运算速度快。本书共9章，分为3篇：基础篇、改进篇和应用篇。基础篇主要介绍大脑情感学习模型的研究现状、神经生理学基础与学习算法;改进篇主要介绍大脑情感学习模型的改进技术，通过加入监督学习和竞争学习机制改进模型性能;应用篇主要介绍将改进的大脑情感学习模型用于混沌时间序列预测、疾病诊断、表情识别及人机情感交互等领域的例子。本书可以作为研究生、高校教师及工程技术人员的自学和参考用书，也适合对类脑模型研究感兴趣的研究人员和工程技术人员阅读。

《类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究》书籍信息摘要

《类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究》内容简介与阅读建议，作者梅英，科技技术，2023年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题：智能、计算机类。

作者：梅英
分类：科技技术
出版年份：2023
出版社：电子工业出版社
页数：132 页
语言：中文
格式：暂无已核验合规下载格式

《类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究》适合哪些读者？

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

查看梅英的作品顺序浏览科技技术书籍查看“智能”相关书籍读完这本读什么查看书籍排行榜

获取建议

《类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究》怎么获取更合适？

优先确认版本和阅读目的；下载区只展示已核验的公版、授权、开放许可或官方试读资源。

下载

暂无已核验电子书资源；本站不展示未授权完整文件。

下载

版本

优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息明确的版本；经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。

1.5 本章小结 8
第2章神经生理学基础 9
2.1 大脑边缘系统 9
2.2 大脑反射通路 11
2.3 大脑神经网络结构 11
2.4 大脑神经网络学习 13
2.5 本章小结 14
第3章大脑情感学习算法 15
3.1 强化学习 15
3.2 大脑情感学习 16
3.3 大脑情感学习模型权值调节 18
3.3.1 杏仁体权值调节 18
3.3.2 眶额皮质权值调节 19
3.4 稳定性分析 19
3.4.1 杏仁体稳定性分析 20
3.4.2 眶额皮质稳定性分析 20
3.5 大脑情感学习模型的局限性 20
3.6 本章小结 22
第2篇大脑情感学习模型改进篇
第4章监督型大脑情感学习网络 24
4.1 人工神经网络 24
4.1.1 人工神经元 24
4.1.2 人工神经网络分类 26
4.1.3 人工神经网络学习方式 27
4.2 构建监督型大脑情感学习网络 29
4.2.1 SBEL网络结构 29
4.2.2 SBEL算法 30
4.2.3 SBEL算法流程 32
4.3 实验与分析 33
4.3.1 数据集与预处理 33
4.3.2 分类性能评价 34
4.3.3 实验结果 36
4.3.4 比较与分析 39
4.4 本章小结 40
第5章竞争型大脑情感学习网络 41
5.1 生物学基础 41
5.2 “赢者通吃”竞争机制 42
5.3 构建竞争型大脑情感学习网络 43
5.3.1 CBEL网络结构 43
5.3.2 CBEL算法 44
5.3.3 CBEL算法流程 45
5.4 实验与分析 45
5.4.1 实验设置 46
5.4.2 实验结果 46
5.4.3 比较与分析 49
5.5 本章小结 50
第3篇大脑情感学习模型应用篇
第6章混沌时间序列预测 52
6.1 数据预测步骤 52
6.2 大脑情感学习预测模型 54
6.3 自适应遗传算法优化 56
6.3.1 染色体编码 56
6.3.2 适应度函数 57
6.3.3 遗传算子 57
6.3.4 AGA-BEL算法步骤 58
6.4 预测仿真实验 58
6.4.1 Lorenz混沌时间序列预测 58
6.4.2 磁暴环电流指数Dst预测 63
6.5 本章小结 69
第7章疾病诊断 70
7.1 计算机辅助疾病诊断的步骤 71
7.2 疾病诊断BEL网络 72
7.2.1 网络结构 72
7.2.2 算法 72
7.3 模型优化 74
7.3.1 改进的自适应遗传算法 74
7.3.2 遗传操作 75
7.3.3 IAGA-SBEL算法步骤 77
7.4 实验与分析 78
7.4.1 乳腺癌诊断 78
7.4.2 心脏病诊断 82
7.4.3 淋巴疾病诊断 84
7.5 本章小结 86
第8章表情识别 87
8.1 表情识别步骤 88
8.1.1 人脸检测与预处理 88
8.1.2 表情特征提取 88
8.1.3 表情分类 89
8.2 表情识别网络 91
8.3 粒子群算法优化 93
8.3.1 改进粒子群算法 93
8.3.2 优化操作 95
8.3.3 IPSO-CBEL算法步骤 96
8.4 实验与分析 97
8.4.1 JAFFE表情识别 98
8.4.2 Cohn-Kanade表情识别 101
8.5 本章小结 105
第9章基于表情的人机情感交互 106
9.1 面部表情合成方法 106
9.1.1 基于网格变形的表情合成 106
9.1.2 基于数据驱动的表情合成 107
9.2 表情合成要素 107
9.2.1 表情肌 107
9.2.2 面部行为编码系统 108
9.2.3 Candide模型 109
9.3 纹理贴图 110
9.3.1 纹理坐标归一化 110
9.3.2 表情合成 110
9.4 人机情感交互 112
9.4.1 人机交互虚拟仿真 113
9.4.2 人机交互真实场景 114
9.5 本章小结 116
总结与展望 117
附录A 119
参考文献 120

合规获取说明

当前暂无已核验电子书资源。若是商业出版物，建议优先通过出版社、书店或官方电子书平台获取。

常见问题

《类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究》适合谁读？

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。

《类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究》阅读难度高吗？

建议先看简介、目录、作者和相关书籍，再判断是否适合当前阶段阅读。

《类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究》纸质书值得买吗？

当前暂未接入已核验的纸质书购买链接，建议通过出版社、京东、当当等正版渠道核对版本后购买。

《类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究》哪个版本更适合？

优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息清楚的版本；经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。

在哪里可以合法获取《类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究》？

当前没有确认授权的电子书下载资源，也暂未接入已核验购买链接；商业出版物不提供未授权下载，建议通过出版社、京东、当当或官方电子书平台核对获取。

如何继续查找《类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究》相关书籍？

可以进入梅英作者页查看其他作品，也可以通过分类、标签、排行榜、人工推荐和“读完这本还可以读”继续发现相近主题。