《多中枢自协调拟人脑研究及应用》在国内外关于脑模型与智能机已有工作成果的基础上，在脑科学、神经科学等新进展、新成果的启发下，从生物控制论和大系统控制论的观点出发，应用大系统结构分析方法，对人脑的全局脑结构、整体脑功能进行体系结构分析，突出信息处理的智能特性，淡化信息处理的生理特性，从而提出模拟人脑结构和功能的“多中枢自协调拟人脑”的总体方案。提出用感知中枢、思维中枢和行为中枢实现拟人的感知智能、思维智能和行为智能，并给出三种中枢的建模、调控与实现方案。采用大系统协调控制方法实现人工左右脑自协调以及多中枢的自协调，并给出拟人脑思维中枢和人工胼胝体的左右脑协调方案与实现技术.同时在此基础上介绍了“多中枢自协调拟人脑”研究成果在烤烟烟叶分级、软件人情感控制模型、农业机械视觉导航等系统中的应用。<br>    《多中枢自协调拟人脑研究及应用》可供从事智能科学与技术、信息科学、控制科学与工程、计算机科学与技术、机器入学等研究领域的研究者和工程技术人员参考，也可作为高等院校相关专业研究生的参考用书。

    第2章  脑原型与“识脑”研究<br>    脑科学的根本任务是彻底了解脑的机制，揭示脑的全部奥秘。20世纪90年代作为著名的“脑的十年”的脑科学的研究引起了全世界的关注。近年来，脑科学对脑的研究在细胞与分子水平上将功能与结构结合起来，开始研究更为复杂的精神意识，力图探索行为、思维等脑的高级功能的神经机制。神经科学和信息科学的交叉与融合，形成了基于神经功能分子显像的神经信息学，将脑的结构和功能研究结果联系起来，建立神经信息学数据库和有关神经系统所有数据系统，对不同层次脑的研究数据进行检索、比较、分析、整合、建模和仿真，绘制出脑功能、结构和神经网络图谱，达到“认识脑、保护脑和创造脑”的科学目标。这些研究成果为拟脑奠定了更为坚实的生物学基础。<br>    2.1  脑科学发展现状<br>    本节从认识脑的角度简要概述脑科学的发展、研究的基本问题及取得的研究成果，有关内容主要参考杨雄里院士所著的《脑科学的现代进展》。<br>    2.1.1  脑科学发展概述<br>    在脑科学中，“脑”这个词通常有两层涵义。狭义地说，脑即指中枢神经系统，有时特指大脑；广义地说，脑可泛指整个神经系统，因此神经科学可等同于脑科学。对神经科学曾有过各种定义，其中较有代表性和权威性的是美国神经科学学会的定义：“神经科学是为了了解神经系统内分子水平、细胞水平及细胞间的变化过程，以及这些过程在中枢的功能、控制系统内的整合作用所进行的研究。”

第1章  绪论<br>1.1  研究背景<br>1.1.1  本书作者关于拟脑的研究工作基础<br>1.1.2  人工神经网络领域关于拟脑的研究<br>1.1.3  人工智能领域的“拟脑”研究<br>1.1.4  模式识别领域的拟脑研究<br>1.1.5  生物控制论的拟脑研究<br>1.1.6  大系统控制论的拟脑研究<br>1.1.7  人工情感领域的拟脑研究<br>1.1.8  人工生命领域的拟脑研究<br>1.1.9  软件人的拟脑研究<br>1.1.1  0认知心理学领域的拟脑研究<br>1.2  拟脑的概念模型<br>1.3  拟脑的种类图谱<br>1.4  拟脑的科学意义与应用价值<br>1.4.1  拟脑的科学意义<br>1.4.2  拟脑的应用价值<br>1.5  小结<br>参考文献<br>第2章  脑原型与“识脑”研究<br>2.1  脑科学发展现状<br>2.1.1  脑科学发展概述<br>2.1.2  脑科学研究的科学问题<br>2.1.3  脑科学主要研究成果<br>2.1.4  脑科学对脑高级功能的研究<br>2.2  人脑的形态与功能<br>2.2.1  人体神经系统概述<br>2.2.2  中枢神经系统的形态与功能<br>2.3  基于脑功能成像方法的“识脑”研究<br>2.3.1  脑功能成像技术<br>2.3.2  脑功能成像研究<br>2.4  小结<br>参考文献<br>第3章  多中枢自协调拟脑研究的总体方案<br>3.1  拟脑智能系统构建方案<br>3.2  高级中枢神经系统体系结构<br>3.3  多中枢自协调拟脑智能系统研究内容<br>3.3.1  拟脑智能系统的智能中枢<br>3.3.2  拟脑智能系统的协调机制<br>3.4  多中枢自协调拟脑智能系统研究方案<br>3.4.1  智能信息处理中枢的建模方案<br>3.4.2  调控机制的建模方案<br>3.5  小结<br>参考文献<br>第4章  多中枢自协调拟人脑系统的感觉中枢<br>4.1  感觉系统机制与建模<br>4.2  视觉信息处理系统模型研究<br>4.2.1  计算机视觉研究现状<br>4.2.2  视觉系统模型研究<br>4.3  视觉信息处理系统技术实现研究<br>4.3.1  基于神经网络集成的视网膜模型与算法<br>4.3.2  基于神经网络集成的中继视觉信息处理模型与算法<br>4.4  小结<br>参考文献<br>第5章  多中枢自协调拟人脑系统的思维中枢<br>5.1  思维中枢的人脑原型研究<br>5.1.1  大脑皮层分区与功能定位<br>5.1.2  左右大脑的分工协作<br>5.2  思维中枢的建模方案<br>5.2.1  拟右脑系统建模方案<br>5.2.2  拟左脑系统建模方案<br>5.2.3  人工胼胝体的建模方案<br>5.3  拟右脑模型及算法<br>5.3.1  皮层信息处理的主要特点<br>5.3.2  模式识别网络模型及算法<br>5.3.3  联想记忆网络模型与算法<br>5.4  拟左脑模型及技术实现<br>5.4.1  知识表示模型<br>5.4.2  模糊推理机<br>5.5  小结<br>参考文献<br>第6章  多中枢自协调拟人脑系统的行为中枢<br>6.1  运动神经系统的调控功能<br>6.2  行为中枢的模型研究<br>6.3  行为中枢的实现技术<br>6.3.1  基于神经网络的小脑模型<br>6.3.2  基于嵌入式系统的脑干模型<br>6.4  小结<br>参考文献<br>第7章  多中枢自协调拟人脑系统的自协调机制研究<br>7.1  人脑神经系统协调机制的特点<br>7.2  大系统控制论的协调策略<br>7.2.1  多变量协调控制<br>7.2.2  大系统协调控制<br>7.3  拟人脑智能系统的多中枢自协调<br>7.3.1  多中枢递阶协调<br>7.3.2  多中枢分散协调<br>7.4  拟人脑智能系统的左右脑自协调<br>7.4.1  人工胼胝体的综合信息库及其智能管理系统<br>7.4.2  人工胼胝体的左右脑信息推拉交换技术<br>7.4.3  人工胼胝体的多模式数据接口技术<br>7.4.4  人工胼胝体的左右脑协调实现技术<br>7.5  小结<br>参考文献<br>第8章  多中枢自协调拟人脑系统的应用研究<br>8.1  MCSCAB在烤烟烟叶智能分级系统设计中的应用<br>8.1.1  烤烟烟叶计算机分级研究概况<br>8.1.2  基于MCSCAB的烟叶分级系统总体方案设计<br>8.1.3  基于感觉中枢的烤烟烟叶外观质量检测系统设计<br>8.1.4  基于思维中枢的烤烟烟叶分组分级系统设计<br>8.1.5  基于行为中枢的烤烟烟叶图像自动采集系统设计<br>8.1.6  与同类系统的对比分析<br>8.2  MCSCAB在软件人建模中的应用<br>8.2.1  软件人的情感控制<br>8.2.2  基于MCSCAB的软件人情感控制模型<br>8.3  MCSCAB在农业机械视觉导航系统研究中的应用<br>8.3.1  基于MCSCAZB的农业机械视觉自主导航系统研究内容<br>8.3.2  基于MCSCAZB的农业机械视觉自主导航系统研究方案<br>8.4  小结<br>参考文献<br>第9章  研究展望：拟脑学<br>9.1  拟脑学的科学目标<br>9.2  拟脑学的研究对象<br>9.3  拟脑学的研究内容<br>9.4  拟脑学的学科分支<br>9.5  拟脑学的研究方法<br>9.6  拟脑学的实现技术<br>9.7  拟脑学的科学意义<br>9.8  拟脑学的应用前景<br>9.9  小结<br>参考文献<br>后记