类脑智能-大脑情感学习模型的应用研究

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副标题：无;

作者: 梅英;

内容简介：

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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。

目录预览：

​ 类脑智能——大脑情感学习模型的应用研究
版权信息
内容简介
前言
第1篇 大脑情感学习模型基础篇
第1章 大脑情感学习模型概述
1.1 类脑智能
1.2 大脑情感学习模型
1.3 大脑情感学习模型的研究现状
1.3.1 智能控制应用
1.3.2 数据分析应用
1.4 大脑情感学习模型的特点
1.5 本章小结
第2章 神经生理学基础
2.1 大脑边缘系统
2.2 大脑反射通路
2.3 大脑神经网络结构
2.4 大脑神经网络学习
2.5 本章小结
第3章 大脑情感学习算法
3.1 强化学习
3.2 大脑情感学习
3.3 大脑情感学习模型权值调节
3.3.1 杏仁体权值调节
3.3.2 眶额皮质权值调节
3.4 稳定性分析
3.4.1 杏仁体稳定性分析
3.4.2 眶额皮质稳定性分析
3.5 大脑情感学习模型的局限性
3.6 本章小结
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
4.1 人工神经网络
4.1.1 人工神经元
4.1.2 人工神经网络分类
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