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智能科学

智能科学

定 价:¥50.00

作 者: 史忠植
出版社: 清华大学出版社
丛编项:
标 签: 暂缺

ISBN: 9787302134763 出版时间: 2006-08-01 包装: 平装
开本: 16开 页数: 511 字数:  

内容简介

  智能科学研究智能的本质和实现技术, 是由脑科学、认知科学、人工智能等综合形成的交叉学科。脑科学从分子水平、细胞水平、行为水平研究自然智能机理,建立脑模型,揭示人脑的本质; 认知科学是研究人类感知、学习、记忆、思维、意识等人脑心智活动过程的科学; 人工智能研究用人工的方法和技术,模仿、延伸和扩展人的智能,实现机器智能。智能科学不仅要进行功能仿真, 而且要从机理上研究、探索智能的新概念、新理论、新方法。 .本书系统地介绍了智能科学的概念和方法,吸收了脑科学、认知科学、人工智能、数理逻辑、社会思维学、系统理论、科学方法论、哲学等方面的研究成果,探索人类智能和机器智能的性质和规律。..本书可作为高等院校高年级本科生和研究生的智能科学、认知科学、认知信息学等课程的教科书,也可作为从事智能科学、脑科学、认知科学、神经科学、人工智能、心理学等领域的研究人员参考书。...

作者简介

暂缺《智能科学》作者简介

图书目录

第1章绪论
1.1人工智能的困惑
1.2知识科学
1.3脑科学
1.4心理学的研究
1.5认知科学
1.6智能科学的研究
第2章神经生理基础
2.1脑系统
2.2神经组织
2.2.1神经元的基本组成
2.2.2神经元的分类
2.2.3神经胶质细胞
2.3突触传递
2.3.1化学性突触
2.3.2电突触
2.3.3突触传递的机制
2.4神经递质
2.4.1乙酰胆碱
2.4.2儿茶酚胺类
2.4.35羟色胺
2.4.4氨基酸和寡肽
2.4.5一氧化氮
2.4.6受体
2.5信号跨膜转导
2.5.1转导蛋白
2.5.2第二信使
2.6静息膜电位
2.7动作电位
2.8离子通道
2.9神经系统
2.9.1中枢神经系统
2.9.2周围神经系统
2.10大脑皮层第3章神经计算
3.1概述
3.2神经元模型
3.3反传学习算法
3.3.1反传算法的原理
3.3.2反传算法的数学表达
3.3.3反传算法的执行步骤
3.3.4反传网络的优缺点
3.4Hopfield模型
3.4.1离散Hopfield网络
3.4.2连续Hopfield网络
3.5自适应共振理论ART
模型
3.5.1ART模型的结构
3.5.2ART的基本工作原理
3.5.3ART模型的数学描述
3.6神经网络集成
3.6.1结论生成方法
3.6.2个体生成方法
3.7过程神经网络
3.7.1过程神经网络模型
3.7.2学习算法
3.8神经场模型
3.8.1神经场表示
3.8.2神经场学习理论
3.9功能柱神经网络模型
3.9.1模型与方法
3.9.2单功能柱模型的
模拟结果
第4章心智模型
4.1概述
4.1.1通信系统4.1.2信息量和熵
4.1.3信道容量
4.2心智建模
4.3物理符号系统
4.4诺尔曼模型
4.5记忆信息处理模型
4.6SOAR模型
4.7心智的社会
4.8动力系统理论
 智能科学目录 4.9大脑协同学
4.10自动机
4.10.1逻辑自动机
4.10.2有限记忆自动机
4.10.3图灵机
第5章感知
5.1认识的辩证过程
5.2感觉
5.3知觉
5.4知觉的组合
5.5知觉理论
5.5.1构造理论
5.5.2格式塔理论
5.5.3动作理论
5.5.4吉布森生态学理论
5.6表象
5.7感知中的注意机制
5.7.1过滤器模型
5.7.2衰减模型
5.7.3反应选择模型
5.7.4能量分配模型
第6章视觉信息处理
6.1视觉的生理机制
6.1.1眼的结构
6.1.2视网膜
6.1.3光感受器
6.1.4外膝体
6.1.5视皮层
6.2视皮层信息处理
6.2.1视皮层感受野
6.2.2特征选择性
6.2.3功能柱
6.2.4球状功能结构
6.3颜色视觉
6.4马尔的视觉计算理论
6.5格式塔视觉理论
6.6拓扑性质检测的视觉模型
6.6.1实验一——视觉系统对拓扑
差异的敏感性
6.6.2实验二——封闭性和图形
结构的优势效应
6.6.3实验三——拓扑不变性质和
似运动
6.6.4实验四——几种同时起作用的
因素的竞争的组织
6.7视觉的正则化理论
6.8基于模型的视觉理论
6.9计算机视觉
6.9.1图像分割
6.9.2图像理解
6.9.3主动视觉
6.9.4立体视觉
6.9.5利用启发式知识的方法
6.10同步化响应
6.10.1概述
6.10.2神经生物学实验
6.10.3时间编码
6.10.4视皮层的神经元振荡模型
6.10.5视觉系统中的表象与
尺度变换
6.10.6神经网络中的非线性
动力学问题
6.11展望
第7章听觉信息处理
7.1听觉的生理基础
7.1.1耳的结构
7.1.2听觉的通路
7.2感声机制
7.3听觉信息的中枢处理
7.3.1频率分析机理
7.3.2强度分析机理
7.3.3声源定位和双耳听觉
7.3.4对复杂声的分析
7.4语音编码
7.5韵律认知
7.5.1韵律特征
7.5.2韵律建模
7.5.3韵律标注
7.5.4韵律生成
7.5.5韵律生成的认知神经
科学机制
7.6语音识别
7.6.1语音识别概况
7.6.2中文语音识别系统
7.7语音合成
7.7.1语音合成概况
7.7.2语音合成的方法
7.7.3概念到语音转换系统
7.8听觉场景分析
7.8.1初级分析
7.8.2以图式为基础的知觉组织
7.8.3初级分析与图式加工
之间的关系
7.8.4场景分析的总体评价
第8章语言
8.1语言的性质
8.2语言和思维
8.3语言习得和发展
8.4大脑语言处理
8.5语言认知
8.5.1句子加工中的概率和
约束问题
8.5.2课文表征与记忆
8.5.3模块理论与语言加工
8.5.4语言理解中的压抑机制
8.6乔姆斯基的形式文法
8.6.1短语结构文法
8.6.2上下文有关文法
8.6.3上下文无关文法
8.6.4正则文法
8.7扩充转移网络
8.8概念依赖理论
8.9语言信息处理
8.9.1概述
8.9.2发展阶段
8.9.3基于规则的分析方法
8.9.4基于语料的统计模型
8.9.5机器学习方法
第9章学习
9.1学习的基本原理
9.2行为学派的学习理论
9.2.1条件反射学习理论
9.2.2行为主义的学习理论
9.2.3联结学习理论
9.2.4操作学习理论
9.2.5相近学习理论
9.2.6需要消减理论
9.3认知学派的学习理论
9.3.1格式塔学派的学习理论
9.3.2认知目的理论
9.3.3认知发现理论
9.3.4认知同化理论
9.3.5信息加工学习理论
9.3.6建构主义的学习理论
9.4人本主义学习理论
9.5观察学习理论
9.6内省学习
9.6.1内省学习一般模型
9.6.2内省学习的元推理
9.6.3失败分类
9.6.4内省过程中的基于范例推理
9.7学习的计算理论
9.7.1Gold学习理论
9.7.2模型推理系统
9.7.3PAC学习理论
9.8感知学习
9.9粒度计算
9.9.1词计算理论
9.9.2粗糙集理论
9.9.3基于商空间的粒度计算
9.9.4信息粒度格模型
第10章记忆
10.1艾宾浩斯的记忆研究
10.2记忆过程
10.3记忆系统
10.3.1感觉记忆
10.3.2短时记忆
10.3.3长时记忆
10.4长时记忆
10.4.1长时记忆的类型
10.4.2长时记忆的模型
10.4.3长时记忆的信息提取
10.5动态记忆理论
10.6工作记忆
10.6.1工作记忆模型
10.6.2工作记忆和推理
10.6.3工作记忆的神经机制
10.7内隐记忆
10.8记忆的生理机制
10.8.1与记忆相关联的脑区
10.8.2记忆的存储过程
10.8.3记忆的保存和增强
第11章思维
11.1思维的研究
11.2思维的层次模型
11.3抽象思维
11.3.1演绎推理
11.3.2归纳推理
11.3.3反绎推理
11.3.4类比推理
11.3.5非单调逻辑
11.3.6数理辩证逻辑
11.4形象思维
11.5灵感思维
11.6创造思维
11.7问题求解
11.7.1问题空间
11.7.2产生式系统
11.7.3启发式搜索
11.7.4手段目的分析法
11.7.5解决问题的策略
11.8科学发现的理论
11.8.1经验论
11.8.2唯理论
11.8.3先验论
11.8.4证伪主义
11.8.5结构主义
11.9发现策略
11.9.1数据驱动
11.9.2理论驱动
11.9.3发现系统BACON
11.10逻辑思维模型
第12章智力发展
12.1智力概述
12.2智力的因素论
12.2.1智力的二因论
12.2.2流体智力和晶体智力说
12.2.3智力多因素论
12.3多元智力理论
12.4智力结构论
12.5皮亚杰的发生认识论
12.5.1图式
12.5.2儿童智力发展阶段
12.6智力的测量
12.7智力发展的影响因素
12.7.1成熟因素
12.7.2经验因素
12.7.3社会环境因素
12.7.4平衡化因素
12.8智力发展的人工系统
第13章情绪和情感
13.1情绪和情感的定义
13.2情绪与情感的区别
13.3情绪情感的种类
13.3.1情绪的基本形式
13.3.2情绪状态
13.3.3情感的种类
13.4情绪的表达
13.4.1表情
13.4.2表情的种类
13.5情绪理论
13.5.1詹姆斯兰格情绪学说
13.5.2情绪评估——兴奋学说
13.5.3情绪三因素说
13.5.4基本情绪论
13.5.5维度论
13.5.6非线性动态策略
13.6情绪对人类生活的重要意义
13.6.1情绪的动机作用
13.6.2情绪是心理活动的
组织者
13.6.3情绪的健康功能
13.6.4情绪的信号功能
13.7情感计算
13.8情感智能
第14章免疫系统
14.1概述
14.2免疫机制
14.2.1非特异性免疫
14.2.2特异性免疫
14.2.3T细胞和细胞免疫
14.2.4B细胞和体液免疫
14.2.5抗原和抗体
14.3免疫系统理论
14.3.1克隆选择
14.3.2免疫网络模型
14.4人工免疫系统
14.5人工免疫系统的仿生机理
14.5.1免疫识别
14.5.2免疫学习
14.5.3免疫记忆
14.5.4个体多样性
14.5.5分布式和自适应特性
14.6免疫算法
14.6.1一般免疫算法
14.6.2阴性选择算法
14.6.3克隆选择算法
14.6.4免疫学习算法
14.6.5与人工神经网络比较
14.7人工免疫系统的应用
14.7.1信息安全
14.7.2数据挖掘
14.7.3模式识别
14.7.4机器人学
14.7.5控制工程
14.7.6故障诊断
第15章意识
15.1意识的概念
15.2意识研究的历史
15.3意识的理论
15.3.1法伯的意识观
15.3.2心理学的意识观
15.3.3还原论
15.3.4剧场假设
15.3.5意识的主动模式和感知
模式
15.3.6微管假说
15.3.7量子意识观
15.3.8神经达尔文主义
15.3.9建构理论
15.3.10意识模型
15.4意识的神经相关物
15.5显意识思维与潜意识思维
15.6注意
15.6.1注意网络
15.6.2注意的功能
15.6.3注意的抑制增强效应
15.6.4注意的理论和模型
第16章符号逻辑
16.1概述
16.2谓词演算
16.3模态逻辑
16.4模糊逻辑
16.5时态逻辑
16.6非单调逻辑
16.7动态描述逻辑
16.7.1描述逻辑
16.7.2动态描述逻辑DDL
16.8归纳逻辑
16.8.1经验主义概率归纳逻辑
16.8.2逻辑贝叶斯派
16.8.3主观贝叶斯派
16.8.4条件化归纳逻辑
16.8.5非帕斯卡概率归纳逻辑
16.9直觉主义逻辑
16.10辩证逻辑
16.11模型论
16.12递归论
第17章机器证明
17.1概述
17.2证明论
17.2.1希尔伯特规划
17.2.2受限的初等数论的
无矛盾性
17.2.3哥德尔的不完全性定理
17.3机器定理证明
17.4数学机械化
17.5面向Web的数学系统
第18章展望
18.1概述
18.2脑机接口
18.3人工脑
18.3.1细胞自动机——仿脑机
18.3.2认知机模型
18.3.3意识机
18.4智能机器人
18.4.1概述
18.4.2机器人的发展历史
18.4.3机器人研究热点
18.4.4未来机器人
18.5智能计算机
18.6智能互联网
18.7脑的复杂性
参考文献

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