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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。
内容简介
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。
作者简介
作者梅英，湖南常德人，工学博士，控制科学与工程专业，现为湖南文理学院副教授。自2019年起，先后赴国内外访学，英国北安普顿大学访问学者和湖南大学访问学者，目前主要研究方向为类脑智能、智能数据分析、智能机器人等。
章节目录
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
1.4 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
3.4 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
4.2 构建监督型大脑情感学习网络
4.3 实验与分析
4.4 本章小结
第5章 竞争型大脑情感学习网络
5.1 生物学基础
5.2 “赢者通吃”竞争机制
5.3 构建竞争型大脑情感学习网络
5.4 实验与分析
5.5 本章小结
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
6.1 数据预测步骤
6.2 大脑情感学习预测模型
6.3 自适应遗传算法优化
6.4 预测仿真实验
6.5 本章小结
第7章 疾病诊断
7.1 计算机辅助疾病诊断的步骤
7.2 疾病诊断BEL网络
7.3 模型优化
7.4 实验与分析
7.5 本章小结
第8章 表情识别
8.1 表情识别步骤
8.2 表情识别网络
8.3 粒子群算法优化
8.4 实验与分析
8.5 本章小结
第9章 基于表情的人机情感交互
9.1 面部表情合成方法
9.2 表情合成要素
9.3 纹理贴图
9.4 人机情感交互
9.5 本章小结
总结与展望
附录A
参考文献
类脑智能：大脑情感学习模型的应用研究是2023年由电子工业出版社出版,作者梅英。
得书感谢您对《类脑智能：大脑情感学习模型的应用研究》关注和支持，如本书内容有不良信息或侵权等情形的，请联系本网站。
