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书       名 :
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I  S  B  N:
文献来源:
出版时间 :
智能科学
0.00    
图书来源: 浙江图书馆(由图书馆配书)
  • 配送范围:
    全国(除港澳台地区)
  • ISBN:
    9787302308973
  • 作      者:
    史忠植著
  • 出 版 社 :
    清华大学出版社
  • 出版日期:
    2013
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内容介绍
  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。
  《智能科学(第2版)》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、信息科学、形式系统、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。
  《智能科学(第2版)》可作为大学高年级本科生和研究生智能科学、认知科学、神经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、心理学等领域研究人员的参考书。
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精彩书摘
  5.1 概述
  关于人的认识的发展过程,列宁曾作过这样的概括:“从生动的直观到抽象的思维,并从抽象的思维到实践,这就是认识真理、认识客观实在的辩证的途径。”毛泽东也指出:“一切比较完全的知识都是由两个阶段构成的,第一阶段是感性知识,第二阶段是理性知识,理性知识是感性知识的高级发展阶段。”
  人的认识可以分为感性认识与理性认识。感性认识是人们在实践基础上对客观事物的表面现象和外部联系的认识,是认识的初级阶段。感性认识是客观外界直接作用于人的感觉器官而产生的。在社会实践中,人们通过眼、耳、鼻、舌、身五个器官能接触客观事物的现象。在外界现象的刺激下,人的感觉器官产生了信息流,沿着特定的神经通道传送到大脑,形成了对客观事物的颜色、形状、声音、冷热、气味、疼痛等的感觉和印象。
  在感性认识阶段,人们对观察到的现象和事件所作的判断,多是直觉的。在观察或实验中,要回答“这是什么”,“有没有科学意义”等问题,研究者必然要把面对的事物同已知的事物加以比较,利用不同事物之间的联系作出判断。被判断的事物同已知事物之间,往往不具有逻辑上的必然联系。
  随着实践的继续,人们在实践中引起的感觉和印象经过多次反复,发生了一个质的飞跃,于是人的认识便由感性认识飞跃到理性认识。理性认识是指属于概念、判断和推理阶段的认识,是人们在实践基础上对客观事物的本质、全体、内部联系的反映。理性认识是认识的高级阶段,是由感性认识发展起来的,它表现为一系列的抽象、概括、分析和综合的过程。人们在实践中对客观事物的感性认识大量积累的基础上,抓住事物的本质属性,即抽出事物的本质、全体和内部联系,用一定的物质外壳语词把它标志起来,这就产生了概念。概念是反映对象本质属性的思维形式,是思维的“细胞”,它的产生是认识过程中的飞跃。判断是展开了的概念,是对某一事物内部联系作出肯定与否定的论断的思维形式。推理是从已知判断推出新的判断的思维形式。由此可见,概念、判断和推理是理性认识的三种基本形式。理性认识的特点是对客观事物的抽象、概括和间接的反映。
  ……
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目录
第1章 绪论
1.1 人类的梦想
1.2 智能科学的兴起
1.3 智能科学的科学问题
1.4 智能科学的实验技术
1.5 展望

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
2.4.3 5-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 对反传网络优缺点的讨论
3.4 Hopfield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
3.5.1 ART模型的结构
3.5.2 ART的基本工作原理
3.5.3 ART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 脉冲耦合神经网络
3.7.1 Eckhorn模型
3.7.2 脉冲耦合神经网络模型
3.7.3 贝叶斯连接域神经网络模型
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 心智建模
4.2 图灵机
4.3 物理符号系统
4.4 记忆模型
……

第5章 感知
第6章 视觉信息处理
第7章 听觉信息处理
第8章 语言
第9章 学习
第10章 记忆
第11章 思维和决策
第12章 智力发展
第13章 情绪与情感
第14章 意识
第15章 形式系统
第16章 脑机融合
第17章 智能机器人
第18章 类脑智能机
参考文献
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