1. 引言 (2) 2. 在农业生产管理与决策中的应用 (2) 2.1. 在农业机械化中的应用 (2) 2.2. 在智能农业专家系统中的应用 (3) 3. 在预测和估产中的应用 (3) 3.1. 在农作物虫情预测中的应用 (3) 3.2. 在作物水分和营养胁迫诊断及产量估测中的应用 (4) 4. 在分类鉴别与图像处理中的应用 (5) 5. 结束语 (5)
BP 神经网络的研究与应用 摘要: 本文概述了BP 神经网络在农机总动力预测、农业专家系统信息决策、虫情测报、农作物水分和养分胁迫、土壤墒情、变量施肥、分类鉴别和图像处理等领域的应用情况，总结了人工神经网络模型的优点，指出其在精准农业和智能农业中的重要理论技术支撑作用。 关键词: BP神经网络; 农业工程; 农业专家系统; 变量施肥; 土壤墒情 Research and Application of BP Neural Network Abstract: Application of BP neural network in prediction of total power in agriculture machinery，information decision-making by agricultural experts system，pest forecast，crops to water stress and nutrient stress，soil moisture condition，variable rate fertilization，identification and image processing were overviewed．Characteristics of artificial neural network model were summed．Supporting role for important theory and technology in precision agriculture and intelligent agriculture were pointed． Key words: BP neural network，Agricultural engineering，Agricultural experts system，Variable rate fertilization，Soil moisture condition
第一章 1.智能科学与技术是由脑科学（brain science）、认知科学（cognition science）、人工智能（artificial intelligence）等学科组成的交叉学科。 2.NBIC会聚技术：纳米科技（Nano-technology）、生物科技（包括生物制药和基因工程）（biotechnology）、信息科技（包括先进计算机与通信）（informational technology）、认知科学（包括认知神经科学）（cognition science）。其简化英文的联式为（Nano-Bio-Info-Cogintion），缩写NBIC。NBIC会聚技术代表着研究与开发新的前沿领域，其发展将显著改善人类生命质量，提升和扩展人的技能。（名词解释） 3.脑科学是研究人脑的结构与功能的综合性学科。 4.现代脑科学的研究有两个大的潮流：一是从细胞乃至分子的水平入手，由基础向上，把功能与结构研究结合起来，即所谓的bottom-up，二是从整体入手，用系统的观点，在整体水平以及整体各部分之间的相互联系和相互作用中，逐渐向下深入，逼近脑研究的答案，称为top-bottom。（什么是自上而下驱动？什么是自下而上驱动？） 5.脑与认知科学的研究实验方法：（简答题） （1）脑电图与脑功能成像技术（EEG）通过在头皮表面记录大脑内部的电活动情况而获得脑电图（治疗脑血管） （2）功能性磁共振成像技术（FMRI）局部神经元兴奋将引进该区域的血流量的增加，而血液中含有氧和葡萄糖，FMRI能检测到大脑的功能性氧的消耗变化情况，清晰地显示高活动量区域的三维图像（空间分辨率1mm、实时跟踪信号的改变、时间分辨率1s） （3）正电子发射断层摄影技术（PET）根据正电子的检测而获得有关大脑活动的信息的实验技术（肿瘤、冠心病） （4）脑磁图（MEG）运用一个超导量子干扰装置来测量闹电活动的磁场变化 （5）事件相关电位（ERP）是与实际刺激或预期刺激有固定时间关系的脑反应所形成的一系列脑电波，利用ERP的固定时间关系，经过计算机的叠加处理，提取ERP成分，在评估某些认知活动的时间特点上尤为有效。 6.认知科学对于认知现象的研究，按方法论大体可以归结为三种：认知内在主义方法，认知外在主义方法和认知语境主义方法。 第二章 1.脑和脊椎一样，是中枢神经系统的一部分，而脑又由端脑（大脑的基底神经节）、间脑、中脑、脑桥、延髓和小脑构成。脑干包括中脑、脑桥和延髓三部分。 2.人类大脑的三个组成部分：大脑皮层、大脑边缘系统、脑干。 3.左半脑主要具有语言、分析、计算、抽象、逻辑、对时间感觉等思维功能；右半脑具有表象、综合、直观、音乐、对空间知觉和理解等思维功能。在思考方式上，左半球是垂直的、连续的、因果式的；右半球是并行的、发散的、整体式的。（简答题） 4.神经系统是由中枢神经系统和周围神经系统两部分组成。脑和脊髓构成中枢神经系统，脑神经、脊神经和内脏系统（自主神经系统）组成周围神经系统。周围神经系统一端与脑或脊髓相连，另一端通过各种末梢与身体各器官、系统相联系。（名词解释） 5.事件相关脑电位技术（ERP）：凡是外加一种特定的刺激，作用于感觉系统或脑的某一部位，在给予刺激或撤销刺激时，在脑区所引起的电位变化。这种电位变化是人类身体或心理活动与时间相关的脑活动，可在头皮表面记录到，并以信号过滤和叠加的方式从脑电图中分离出来。（名词解释）
《数字信号处理》辅导 一、离散时间信号和系统的时域分析 （一） 离散时间信号 （1）基本概念 信号：信号传递信息的函数也是独立变量的函数，这个变量可以是时间、空间位置等。 连续信号：在某个时间区间，除有限间断点外所有瞬时均有确定值。 模拟信号：是连续信号的特例。时间和幅度均连续。 离散信号：时间上不连续，幅度连续。常见离散信号——序列。 数字信号：幅度量化，时间和幅度均不连续。 （2）基本序列（课本第7——10页） 1）单位脉冲序列 1,0()0,0n n n δ=?=?≠? 2）单位阶跃序列 1,0 ()0,0n u n n ≥?=?≤? 3）矩形序列 1,01 ()0,0,N n N R n n n N ≤≤-?=?<≥? 4）实指数序列 ()n a u n 5）正弦序列 0()sin()x n A n ωθ=+ 6）复指数序列 ()j n n x n e e ωσ= （3）周期序列 1）定义：对于序列()x n ，若存在正整数N 使()(),x n x n N n =+-∞<<∞ 则称()x n 为周期序列，记为()x n ，N 为其周期。 注意正弦周期序列周期性的判定（课本第10页） 2）周期序列的表示方法： a.主值区间表示法 b.模N 表示法 3）周期延拓 设()x n 为N 点非周期序列，以周期序列L 对作()x n 无限次移位相加，即可得到周期序列()x n ，即 ()()i x n x n iL ∞ =-∞ = -∑ 当L N ≥时，()()()N x n x n R n = 当L N <时，()()()N x n x n R n ≠ （4）序列的分解 序列共轭对称分解定理：对于任意给定的整数M ，任何序列()x n 都可以分解成关于/2c M =共轭对称的序列()e x n 和共轭反对称的序列()o x n 之和，即
《认知神经科学》期末复习 一、概论 1.什么是认知神经科学？ [ppt]认知神经科学是阐明认知活动的心理过程和脑机制的科学。其研究模式是将行为、认知过程、脑机制三者有机地结合起来 [书]认知神经科学是在传统的心理学、生物学、信息科学、计算机科学、生物医学工程，以及物理学、数学、哲学等学科交叉的层面上发展起来的一门新兴学科，在分子（基因）、细胞、网络（神经回路）、脑区、全脑、行为等各个水平上对人类的所有初级和高级的精神活动的心理过程和神经机制—包括感知觉、运动、注意、记忆、语言、思维、情绪、意识等—开展研究。简而言之，它是研究脑如何创造精神的。 二. 方法： 2. 结构磁共振成像的空间contrast与功能共振成像的时间contrast 的概念 结构像的空间contrast：结构像一般认为是比较固定的，在短时间内不会变化，所以空间contrast是被试间某个脑区volume大小的contrast； 功能像的时间contrast：功能像在时间维度上是变化的，使用block design/event related design时，可以在被试内做时间上的experimental condition vs. baseline的contrast，当然在这之后也可以做被试间的两个时间上的experimental condition vs. baseline的contrast的contrast。 3. fMRI研究中的多重比较校正的概念。为什么需要做多重比较？常用的矫正方法有哪些（列举3个左右）？（答案1：在我们进行voxel-by-voxel比较时，由于比较次数很多，那么犯I型错误的数量也随之增加，如果还以只进行一次比较的α值为犯I型错误的概率的话，就会出现假阳性的结果，所以理论上比较次数大于1次的分析都应该进行多重比较校正。 另外，在fMRI数据分析中，我们相信脑的活动应该在灰质的一定范围内，而不是仅在一个voxel内，所以通过多重比较校正我们可以把这些单个的假阳性voxel排除。fMRI数据分析中常用的多重比较校正有FDR（false discovery rate），FWE（family-wise error）和AFNI提供的校正方法。） 4. 在磁共振成像中的血液动力学响应函数指的是什么？ 血液动力学响应函数受区域性脑血流（rCBF）、血体积（rCBV）等的变化影响，是随着刺激出现从平稳状态先降低，再升高，再降低，最后恢复到平稳状态的一条函数曲线。 5. 什么是成像设备的空间分辨率与时间分辨率？ 这两个分辨率都应该指设备进行功能成像的描述。 空间分辨率（Spatial Resolution）是指成像设备在什么空间水平上反映大脑活动的信号，也就是能在什么样的空间水平上分辨出不同的信号的变化，可以反映为突触级，神经元级，voxel级，脑回级等空间分辨率。 时间分辨率（Temporal Resolution）是指成像设备在脑活动后多长时间内能记录下活动信号，可以反映为毫秒（ms）级，秒（m）级，分钟（min）级，小时（h）级等时间分辨率； 空间分辨率：单细胞记录 > 颅内ERPs > 颅外ERPs、fMRI、PET。 时间分辨率：MEG、颅外ERPs > fMRI、TMS、PET。 6. BOLD-fMRI, NIRS, EEG/ERP这三种成像各自的特点是什么？哪两个之间可以同时记录，好处在哪里？
数字信号处理报告 数学与信息科学学院 信息与计算科学 学号：41312261 姓名：高萌瑶
数字信号处理 信号处理的问题在各个领域都非常普遍，信号的表现形式也多种多样。若将信号看作自变量时间影响的因变量，则也可细分为如下几种：信号的自变量和函数值均取连续值，称之为模拟信号或时域离散信号；若自变量取离散值，而函数值取连续值，则称此信号为时域离散信号；若自变量和函数值均取离散值，则称为数字信号。 1.模拟信号数字处理方法 在现实生活中及工程技术领域中涉及的信号一般都是模拟信号，即在时域与频域均连续的信号。对模拟信号的处理是通过一些模拟器件，如：晶体管、电阻、电容等，完成对信号的处理。模拟信号处理时改变参数时不具备一些灵活性，而且在计算精度方面也不能得到较高的精度，故处理模拟信号时我们更倾向于将其经过采样和量化编码形成数字信号，再采用数字信号处理技术进行处理。最后，如果需要，则可以将数字信号再转换为模拟信号，进行恢复。 图1 模拟信号数字处理框图 1.1采样间隔与采样信号表示 对模拟信号进行采样可以看作一个模拟信号通过一个电子开关S 。假设电子开关每隔周期T 合上一次，每次合上的时间为T τ<<，在电子开关输出端得到其 采样信号^()a x t 。该电子开关的作用等效成一宽度为τ，周期为T 的矩形脉冲串()P t τ相乘的结果。 如果电子开关合上的时间0τ→，则形成理想采样，此时上面的脉冲串变成单位冲激串，用()P t δ表示。()P t δ中每个单位冲激处在采样点上，强度为1。理想采样则是()a x t 与()P t δ相乘的结果。 用公式表示为： ^()() ()()()()()n a a a n P t t nT x t x t P t x t t nT δδδδ∞=-∞∞ =-∞= -=?=-∑∑ 其中上式中()t δ是单位冲激信号，在上式中只有当t nT =时，才可能有非零值，因此将采样信号表示为下式： ^ ()()()a a n x t x nT t nT δ∞ =-∞=-∑ 1.2采样速率与模拟信号最高频率的关系 为了使采样信号不失真的恢复原模拟信号，需寻找速率s f 与模拟信号最高频率c f 之间的关系。在傅里叶变换中，两个信号在时域相乘的傅里叶变换等于两个信号分别的傅里叶变换的卷积，因此： ()FT[(t)] ()FT[(t)]()FT[P (t)]a a a a X j x X j x P j δδ∧∧ Ω=Ω=Ω=
竭诚为您提供优质文档/双击可除数字信号处理课程设计心得体会 篇一：数字信号处理课程设计 青岛科技大学 数字信号分析及数字滤波器设计题目 __________________________________ ______________________________________ 张淑军指导教师__________________________刘云生学生姓名__________________________1108020310学生学号__________________________ 信息与科学技术学_______________________________ 院 信息工程113院（部）____________________________专业________________班 __20XX____年_1__月14___日 1.目的与要求 1.进一步巩固数字信号处理中的基本原理与方法，提高分析、解决实际问题的能力。
2.熟练掌握一门计算机语言，进行数字信号处理应用的开发设计，训练基本技能，如查阅设计资料和手册、程序的设计、调试等。 《数字信号分析及数字滤波器设计》 1.用以下方式产生三个不同频段的信号：（1）自己录制一段正常的语音文件；（2）录制一段环境噪声文件；（3）利用mATLAb产生一个不同于以上频段的信号。 2.对上述三个信号，进行频谱分析，画出三路信号的时域波形和频谱图，对进行对比分析。 3.根据三路信号的频谱特点得到性能指标，由性能指标设计三个滤波 器，并画出各滤波器的频域响应。4.将三路信号叠加为一路信号。 5.用自己设计的滤波器对合成的信号进行滤波，分析得到信号的频谱，并画出滤波后信号的时域波形和频谱。 2.主要技术和原理 2.1语音采集、记录、读取以及播放的matlab实现 利用matlab的音频信号处理工具箱，可以实现声音的录制和播放。录音函数wavrecord语法为： y=wavrecord(n,fs,channel,dataType);其中 n为采样点数，fs为采样频率，ch(:数字信号处理课程设计心得体会)annel（通常取1或者2）为录音通道数，
神经网络在人工智能中的应用 摘要：人工智能的定义可以分为两部分，即“人工”和“智能”。“人工”比较好理解，争议性也不大。有时我们会要考虑什么是人力所能及制造的，或者人自身的智能程度有没有高到可以创造人工智能的地步，等等。但总的来说，“人工系统”就是通常意义下的人工系统。关键词：人工智能，神经网络 一、人工智能 “人工智能”一词最初是在1956 年Dartmouth学会上提出的。从那以后,研究者们发展了众多理论和原理,人工智能的概念也随之扩展。人工智能是一门极富挑战性的科学，从事这项工作的人必须懂得计算机知识，心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，总的说来，人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。但不同的时代、不同的人对这种“复杂工作”的理解是不同的。例如繁重的科学和工程计算本来是要人脑来承担的，现在计算机不但能完成这种计算, 而且能够比人脑做得更快、更准确，因之当代人已不再把这种计算看作是“需要人类智能才能完成的复杂任务”, 可见复杂工作的定义是随着时代的发展和技术的进步而变化的, 人工智能这门科学的具体目标也自然随着时代的变化而发展。它一方面不断获得新的进展，一方面又转向更有意义、更加困难的目标。 二、神经网络
神经网络是：思维学普遍认为，人类大脑的思维分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维三种基本方式。 逻辑性的思维是指根据逻辑规则进行推理的过程；它先将信息化成概念，并用符号表示，然后，根据符号运算按串行模式进行逻辑推理；这一过程可以写成串行的指令，让计算机执行。然而，直观性的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。这种思维方式的根本之点在于以下两点:1.信息是通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上;2.信息处理是通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。 人工神经网络就是模拟人思维的第二种方式。这是一个非线性动力学系统，其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单，功能有限，但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。 人工神经网络是由大量的简单基本元件——神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。每个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元组合产生的系统行为却非常复杂。 人工神经网络反映了人脑功能的若干基本特性，但并非生物系统的逼真描述，只是某种模仿、简化和抽象。 与数字计算机比较，人工神经网络在构成原理和功能特点等方面更加接近人脑，它不是按给定的程序一步一步地执行运算，而是能够自身适应环境、总结规律、完成某种运算、识别或过程控制。三．神经网络在人工智能中的应用专家系统
《脑与认知科学概论》教材编写体会 摘要：脑与认知科学是智能科学与技术本科专业的核心课程之一，针对本课程的教材建设是支持该核心课程建设的重要内容。但至今为止还没有系统的综述脑与认知科学的配套教材基于此，作者编写了《脑与认知科学概论》一书，弥补了教材的空缺。本文总结编写该教材的心得体会，分享教材编写经验。 关键词：脑与认知科学；教材编写；智能科学与技术；脑科学；认知科学 脑与认知科学(Brain and Cognitive Sciences)作为最具挑战性和最活跃的科学前沿之一，已成为全球性的研究热点。认识大脑从而认识人类自身是摆在各国科学家面前的首要科学使命。美国、澳大利亚、加拿大、法国、德国等多国合作的国际人类前沿科学计划(Human Frontier Science Program)项目[1]将对人类认知的研究作为这一计划的重点内容；美国将1990-2000年命名为“脑的十年”计划[2]；欧洲于1991年开始实施“EC脑十年计划”；日本在1996年推出的“脑科学时代”计划；我国政府在《国家中长期科学和技术发展纲要(2006-2020年)》中，将“脑与认知科学”被列为我国基础研究中的重大科学前沿问题[3]，国家科技部、国家自然科学基金委和中国科学院等机构也先后部署了脑与认知科学领域的科研项目，使脑科学与认知科学在中国得到了前所未有的重视。 自2003年北京大学在国内率先开设“智能科学与技术”本科专业以来，至今已经有北京科技大学、北京邮电大学、南开大学、西安电子科技大学、厦门大学、湖南大学等数十所高校经教育部批准设立智能科学与技术本科专业。“脑与认知科学”是智能科学与技术本科专业的核心课程之一，但至今为止都没有前例将脑科学和认知科学同时统一到一部教材中进行综合性地论述，作为合适的课程配套教材供教师和学生选用[4]。作者自2008年开始在北京科技大学讲授“脑与认知科学”课程，经过多年的教学，作者对脑与认知科学的知识进行了系统地梳理，形成一套较为完整的知识体系，最终形成《脑与认知科学概论》一书。 1教材编写构思 《脑与认知科学概论》将脑科学和认知科学作为同等的知识主体进行论述。其中，脑科学是研究人脑的结构与功能的综合性学科，它从分子水平、细胞水平、行为水平研究人脑智能机理，建立脑模型，揭示人脑的本质[5]。在教材中我们将脑科学描述为“智能科学与技术”的生物学基础。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，它探索人类的智力如何由物质产生和人脑信息处理的过程，包括从感觉的输入到复杂问题求解，从人类个体到人类社会的智能活动，以及人类智能和机器智能的性质[6]。在教材中，认知科学被描述为“智能科学与技术”的中间件，即从自然智能到机器智能之间的桥梁。
发展认知神经科学与早期教育 秦金亮儿童应该学什么？能学什么？何时学？如何才能教学的最好？这是所有教育者面对的最基本的问题，也是教育研究永恒的主题。儿童各年龄期发展的水平如何？其发展变化受哪些因素的影响？这一直是儿童发展心理学关注的焦点。近年来学科间广泛漏透，儿童发展的研究已超越了儿童发展心理学的传统缰界，“儿童发展领域到目前已成为一个汇聚诸多学科的大熔炉，其知识体系不仅在科学研究中有重要价值，而且在相关的应用领域发挥巨大作用”（Berk,2006,pp 4）虽然学科的视域变的更为宽广，但研究的的问题却仍然聚焦在基本点上，其中儿童心理与行为发展的神经机制就是最重要的基点之一。 从儿童发展的本质看，教育的根本目的在于促进儿童的心智全面和谐发展，而心智发展的睛雨表是其神经机制的良性协同发展，即儿童心智的变化都可以在神经机制中找到依据。这正是发展认知神经科学在儿童发展研究中迅猛崛起的重要缘由。 重点介绍发展认知神经科学的三种理论即成熟理论、技能学习理论、交互式特化作用理论。发展认知神经科学研究是当代儿童发展研究走出最坚实的一步，由于研究伦理和研究技术水平的限制，发展认知神经科学仍未全面深入提示儿童心智发展的神经机制，但它已揭示了儿童早期教育的一些方向性问题，指明了当前早期教育中的一些无知举措。发展认知神经科学为科学育儿在向前迈进的同时，也改变着我们的思维方式。 发展认知神经科学对早期教育有如下启示:
1.发展认知神经科学在改变过去的“黑箱理论”，为教育实践提供 坚实的科学基础。 2.神经发育、生长的可塑性，为早期教育在终身教育中的位置提供 了科学依据。 3.神经生长发育的主要敏感期在童年早期，应重视早期教育。 4.为促进神经发育和脑发育，应重视适时适宜的教育环境。 5.异常发展的神经机制探讨，为早期特殊教育以及神经康复提供科 学依据。 发展认知神经科学目前只是生命中的童年，但它的理论立场、思维方式、技术手段筑就了其旺盛的学科生命力。发展认知神经科学必将为儿科学临床实践、早期教育实践、儿童社会福祉、儿童看护带来坚实的科学证据和新的儿童发展理念。
数字信号处理学习心得 体会
数字信号处理学习心得 一、课程认识和内容理解 《数字信号处理》是我们通信工程和电子类专业的一门重要的专业基础课程，主要任务是研究数字信号处理理论的基本概念和基本分析方法，通过建立数学模型和适当的数学分析处理，来展示这些理论和方法的实际应用。 数字信号处理技术正飞速发展，它不但自成一门学科，更是以不同形式影响和渗透到其他学科：它与国民经济息息相关，与国防建设紧密相连；它影响或改变着我们的生产、生活方式，因此受到人们普遍的关注。信息科学是研究信息的获取、传输、处理和利用的一门科学，信息要用一定形式的信号来表示，才能被传输、处理、存储、显示和利用，可以说，信号是信息的表现形式。这学期数字信号处理所含有的具体内容如下： 第一单元的课程我们深刻理解到时域离散信号和时域离散系统性质和特点；时域离散信号和时域离散系统时域分析方法；模拟信号的数字处理方法。 第二单元的课程我们理解了时域离散信号（序列）的傅立叶变换，时域离散信号Z变换，时域离散系统的频域分析。 第三单元的课程我们学习了离散傅立叶变换定义和性质，离散傅立叶变换应用——快速卷积，频谱分析。 第四单元的课程我们重点理解基 2 FFT算法——时域抽取法﹑频域抽取法，FFT的编程方法，分裂基FFT算法。 第五单元的课程我们学了网络结构的表示方法——信号流图，无限脉冲响
应基本网络结构，有限脉冲响应基本网络结构，时域离散系统状态变量分析法。 第六单元的课程我们理解数字滤波器的基本概念，模拟滤波器的设计,巴特沃斯滤波器的设计,切比雪夫滤波器的设计，脉冲响应不变法设计无限脉冲响应字数字滤波器，双线性变换法设计无限脉冲响应字数字滤波器，数字高通﹑带通﹑带阻滤波器的设计。 第七单元的课程我们学习了线性相位有限脉冲响应（FIR）数字滤波器，窗函数法设计有限脉冲响应（FIR）数字滤波器，频率采样法设计有限脉冲响应（FIR）数字滤波器 二、专业认识和未来规划 通信工程是一门工程学科，主要是在掌握通信基本理论的基础上，运用各种工程方法对通信中的一些实际问题进行处理。通过该专业的学习，可以掌握电话网、广播电视网、互联网等各种通信系统的原理，研究提高信息传送速度的技术，根据实际需要设计新的通信系统，开发可迅速准确地传送各种信息的通信工具等。 对于我们通信专业，我觉得是个很好的专业，现在这个专业很热门，这个专业以后就业的方向也很多，就业面很广。我们毕业以后工作，可以进入设备制造商、运营商、专有服务提供商以及银行等领域工作。当然,就业形势每年都会变化，所以关键还是要看自己。可以从事硬件方面，比如说PCB，别小看这门技术，平时我们在试验时制作的简单，这一技术难点就在于板的层数越多，要做的越稳定就越难，这可是非常有难度的，如果学好了学精了，也是非常好找工作的。也可以从事软件方面，这实际上要我们具备比较好的模电和数电的
1 第八章人工神经网络吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐
2 8.1 神经网络的基本概念及组成特性 8.1.1 生物神经元的结构与功能特性 从广义上讲，神经网络通常包括生物神经网络与人工神经网络两个方面。生物神经网络是指由动物的中枢神经系统及周围神经系统所构成的错综复杂的神经网络，它负责对动物肌体各种活动的管理，其中最重要的是脑神经系统。 人工神经网络是指模拟人脑神经系统的结构和功能，运用大量的软、硬件处理单元，经广泛并行互连，由人工方式建立起来的网络系统。 生物神经元就通常说的神经细胞，是构成生 物神经系统的最基本单元，简称神经元。 神经元主要由三个部分构成，包括细胞体、 轴突和树突，其基本结构如图所示。 1. 生物神经元的结构 生物神经元结构 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐
3 从生物控制论的观点来看，作为控制和信息处理基本单元的神经元，具有下列一些功能与特性。 2. 神经元的功能特性 （1）时空整合功能 神经元对于不同时间通过同一突触传入的信息，具有时间整合功能；对于同一时间通过不同突触传入的信息，具有空间整合功能。两种功能相互结合，使生物神经元具有时空整合的输入信息处理功能。 （2）神经元的动态极化性 尽管不同的神经元在形状及功能上都有明显的不同，但大多数神经元都是以预知的确定方向进行信息流动的。 （3）兴奋与抑制状态 神经元具有两种常规工作状态，即兴奋状态与抑制状态。 （4）结构的可塑性 突触传递信息的特性是可变的，随着神经冲动传递方式的变化，其传递作用可强可弱，所以神经元之间的连接是柔性的，这称为结构的可塑性。 吉林大学地面机械仿生技术教育部重点实验室 张锐
脑与认知科学课堂笔记 由林萍萍整理9.21 计算机模拟：人记忆一些单词，最后正确率80%，让计算机也完成相同任务，最后正确率也是80%。则认为计算机的记忆过程就是人的记忆过程。 与人工智能的区别：人工智能不是模仿人。有时超过人。比如深蓝。 第二章知觉： 概念： 1.登记到达我们眼睛和耳朵的信息。 2.对这些信息进行一些解释。 知觉系统：知识+刺激的作用。 知识的作用：自上而下；刺激的作用：自下而上。（规定如此） 认知心理学强调过去经验和现实刺激都是产生知觉所必需的，因此它认为知觉过程包含相互联系的两种加工：自下而上（Bottom-up）加工和自上而下（Top-down）加工。 1）自下而上加工是指由外部刺激开始的加工，通常是说先对较小的知觉单元进行分析，然后再转向较大的知觉单元，经过一系列连续阶段的加工而达到对感觉刺激的解释。由于信息流程是从较低水平的加工到较高水平的加工，这种类型的加工因而称为自下而上加工。如根据图形的直线、曲线、边角等信息知觉图形。 2）自上而下加工是由有关知觉对象的一般知识开始的加工。由此可以形成期望或对知觉对象的假设。这种期望或假设制约着加工的所有的阶段或水平，从调整特征觉察器直到引导对细节的注意等。由于是由一般知识引导知觉加工，较高水平的加工制约较低水平的加工，这种类型的加工因而称为自上而下加工。 Sensation, Perception & Cognition: 三者的区别： 先知道连续体的概念for example，无意识——意识（非二分，不是说非1即0，界限不明显），是连续体。 感觉——知觉——认知，也是连续体。（感觉：focus on 对比度知觉：focus on identity(what color)，pattern(形状，结构)，movement，form 认知：further goal）如：连续体的“体”，注意与“连续”二字的对比，则处于感觉阶段。注意是左右 结构，则处于知觉阶段。知道读音，则进入认知阶段。 有时候我们不容易察觉实际上存在的东西。有时候我们能够察觉不存在的东西。（知觉的组织原则，即格式塔原则） 视觉识别模式： 模板匹配模型：条码、支票 原型模型：（highly representation of a pattern, does not need precise, identical match; minor variations are allowed） 区别性特征模型：最先识别特征以及特征是怎样组合在一起的 特征理论的生理学和神经学证据：细胞是分工的→特征觉察器 判断Same or different: PR GM前者用时长 混战场模型：Image demons, Feature demons, cognitive demons, Decision demons（demon 实质上是神经细胞）
认知神经科学的前世今生：简短版 首先，我们要知道认知神经科学是从哪里来的，具体干什么的，为什么存在这样的一个学科？我想可以简要地这样梳理一下： ? 1. 认知神经科学本身只是认知心理学的一个研究取向，即采用神经科学的范式来研究人类的心智。 ? 2. 认知心理学从上个世纪六七十年代兴起，经历了大概四个研究阶段，而认知神经科学范式是第四个阶段（不同人划分不同，各个阶段并不是单独存在），也是目前比较受追捧的研究范式。而其余的几个阶段分别是：1. 以计算机作为类比的信息加工理论（把大脑比作序列加工的计算机）；2. 以神经网络平行加工为基础的联结主义（认为神经网络整体加工是大脑功能的基础，注意，到这里还没有具体的神经科学证据，大多数模型都是基于算法的计算模型）；3. 以生态功效为主要思路的具身化思潮（认为人类的认知是根治于环境以及具身化的过程）；而目前的阶段就是 4. 认知神经科学（从神经科学的视角解读大脑认知的功能，探讨心智和大脑的关系）。 ? 3. 我们还要知道，认知心理学本身就是心理学下面的一个分支，研究的是人类对外部世界（信息）的加工和处理的过程与机制，最核心的问题（我认为）应该就是探索人类智能的起源、机制和发展过程：为什么人类会成为智慧生物？人类的心智具体有什么样的特点？等等。 ? 4. 认知心理学和其他许多心理学分支一样，都起源于哲学，涉及人类了解自身的终极大问：“我是谁？”等等之类的哲学思考。归根到底，就是要认识人类自己本身。 ?关于人类心智的探索，有这样的一段话，可以供读者品玩：“人类需要孜孜不倦地探索两个未知空间，一是人类生存所必须面对的宇宙，是二人类自己的内心；宇宙的无限容量，把一切强大的内存，都变成宇宙自己的内存；心灵的无限向度，给人类自己提供了无限的探索性和可能性；内心与宇宙，是世界上唯一的一对微观与宏观相匹配的超级感应物；内心的未知空间有多大，宇宙的未知空间就有多大；内心与宇宙之间的排斥与兼容，如同两台不同性能、型号、年代的计算机；它们互相在程序上的试探、破解、沟通与交流，其实就是人类对自我，进而对未知空间的新发现、新拓展和新认知。” 所以，如果把上述的梳理倒过来看，大致可以定位认知神经科学前世今生的大体坐标。必须说明的是，以上是非常简要的介绍，忽略了许多有关学科交叉的事实，例如生物学，生理学，物理学，计算机科学的发展等学科对认知科学的推动。 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ 认知神经科学的研究领域：从基础科学到转换科学 现在，可以具体看看认知神经科学有哪些研究领域了，这些研究其实和认知心理学的研究没有本质的区别，所问的问题都非常相似。然而，人们通常会把神经科学和认知神经科学混为一谈。其实不然，我想以下的这个回答有利于读者了解认知神经科学的基本思维和视角：认知神经科学的基本原则是什么呢？简而言之，
绪论：本章介绍数字信号处理课程的基本概念。 0.1信号、系统与信号处理 1.信号及其分类 信号是信息的载体，以某种函数的形式传递信息。这个函数可以是时间域、频率域或其它域，但最基础的域是时域。 分类： 周期信号/非周期信号 确定信号/随机信号 能量信号/功率信号 连续时间信号/离散时间信号/数字信号 按自变量与函数值的取值形式不同分类： 2.系统 系统定义为处理（或变换）信号的物理设备，或者说，凡是能将信号加以变换以达到人们要求的各种设备都称为系统。 3.信号处理 信号处理即是用系统对信号进行某种加工。包括：滤波、分析、变换、综合、压缩、估计、识别等等。所谓“数字信号处理”，就是用数值计算的方法，完成对信号的处理。 0.2 数字信号处理系统的基本组成 数字信号处理就是用数值计算的方法对信号进行变换和处理。不仅应用于数字化信号的处理，而且
也可应用于模拟信号的处理。以下讨论模拟信号数字化处理系统框图。 （1）前置滤波器 将输入信号x a(t)中高于某一频率（称折叠频率，等于抽样频率的一半）的分量加以滤除。 （2）A/D变换器 在A/D变换器中每隔T秒（抽样周期）取出一次x a(t)的幅度，抽样后的信号称为离散信号。在A/D 变换器中的保持电路中进一步变换为若干位码。 （3）数字信号处理器（DSP） （4）D/A变换器 按照预定要求，在处理器中将信号序列x(n)进行加工处理得到输出信号y(n)。由一个二进制码流产生一个阶梯波形，是形成模拟信号的第一步。 （5）模拟滤波器 把阶梯波形平滑成预期的模拟信号；以滤除掉不需要的高频分量，生成所需的模拟信号y a(t)。 0.3 数字信号处理的特点 （1）灵活性。（2）高精度和高稳定性。（3）便于大规模集成。（4）对数字信号可以存储、运算、系统可以获得高性能指标。 0.4 数字信号处理基本学科分支 数字信号处理（DSP）一般有两层含义，一层是广义的理解，为数字信号处理技术——DigitalSignalProcessing，另一层是狭义的理解，为数字信号处理器——DigitalSignalProcessor。 0.5 课程内容 该课程在本科阶段主要介绍以傅里叶变换为基础的“经典”处理方法，包括：（1）离散傅里叶变换及其快速算法。（2）滤波理论（线性时不变离散时间系统，用于分离相加性组合的信号，要求信号频谱占据不同的频段）。 在研究生阶段相应课程为“现代信号处理”（AdvancedSignalProcessing）。信号对象主要是随机信号，主要内容是自适应滤波（用于分离相加性组合的信号，但频谱占据同一频段）和现代谱估计。 简答题： 1．按自变量与函数值的取值形式是否连续信号可以分成哪四种类型? 2．相对模拟信号处理，数字信号处理主要有哪些优点? 3．数字信号处理系统的基本组成有哪些？
脑功能与认知科学重点实验室简介 一、实验室的研究方向、主要研究内容 本实验室是以研究脑的高级机能结构为核心，在神经生物学、认知心理学、信息科学、认知语言学、教育学等多学科相互渗透的基础上进行跨学科的研究脑功能的发育、认知发展及全脑功能开发为主要内容的实验室。本实验室主要有五个研究方向： 研究方向一、大脑的高级机能结构与认知神经科学 研究内容 本研究方向主要以动物及人的脑为研究对象，应用神经生理学、神经组织解剖学、神经心理学、脑影像学等脑功能研究方法，全面进行大脑的高级结构功能及认知神经科学机制的研究。重点研究脑的系统神经机能结构，主要对学习、记忆、注意、思考等高级机能活动进行脑皮质领域定位。并基于大脑生理学机制及脑科学研究的最新成果探索知觉、注意、记忆、动作、语言、推理、思维、意识乃至情感在内的各个层面的认知活动及脑的高级机能在人的生涯中的发生、发展规律；全面开发脑的潜能，进行全脑功能、全脑教育、创新思维的理论与实践研究。创造开发培育脑、提高脑的记忆力、创造力。对音读、速读、速听的大脑生理学原理进行深入研究，开发增强学习记忆力的辅助器具，全面进行认识脑、保护脑、创造脑、培育脑的跨学科的脑科学研究。 研究方向二、认知神经心理与认知发展 研究内容 本研究方向主要研究0—18岁儿童和青少年及成年阶段脑功能开发与认知发展规律、发展特点、影响因素、预防方法与对策等理论与实践研究。重点研究：1、儿童大脑潜能与儿童认知发展特点的研究。2、儿童早期脑开发与言语开发的实验研究。3、儿童智力结构的多元智力因素的脑科学研究。4、儿童创造力培养与脑机能的发展规律的研究。5、儿童游戏对儿童脑功能的开发与促进的研究。6、科学用脑与预防脑疲劳的实验研究。7、未成年人心理健康与心理咨询理论与技术的研究。8、大学生心理危机与心理支持系统的研究。9、开发儿童右脑，建构认知新模式的研究。 研究方向三、神经网络与人工智能 研究内容 本研究方向主要以计算机为研究手段，模拟神经系统的结构与功能，建立人工的神经网络模型，
dsp学习心得体会 篇一：DSP学习总结 DSP学习总结 摘要：本总结介绍了数字信号技术（DSP）的基本结构，特点，发展及应用现状。通过分析与观察，寄予了DSP 美好发展前景的希望。 关键字：数字信号处理器，DSP,特点，应用 1 DSP介绍 数字信号处理简称DSP，是进行数字信号处理的专用芯片，是伴随着微电子学、数字信号处理技术、计算机技术的发展而产生的新器件，是对信号和图像实现实时处理的一类高性能的CPU。所谓“实时实现”，是指一个实际的系统能在人们听觉、视觉或按要求所允许的时间范围内对输入信号进行处理，并输出处理结果。 数字信号是利用计算机或专用的处理设备，以数值计算的方式对信号进行采集、变换、综合、估计与识别等加工处理，从而达到提取信息和方便应用的目的。数字信号处理的实现是以数字信号处理理论和计算技术为基础的。 2 结构
32位的C28xDSP整合了DSP和微控制器的最佳特性，能够在一个周期内完成32*32位的乘法累加运算。 所有的C28x芯片都含一个CPU、仿真逻辑以及内存和片内外设备的接口信号（具体结构图见有关书籍）。CPU的主要组成部分有： 程序和数据控制逻辑。该逻辑用来从程序存储器取回的一串指令。实时和可视性的仿真逻辑。 地址寄存器算数单元（ARAU）。ARAU为从数据存储器取回的数据分配地址。算术逻辑单元（ALU）。32位的ALU执行二进制的补码布尔运算。 预取对列和指令译码。 为程序和数据而设的地址发生器。 定点MPY/ALU。乘法器执行32位*32位的二进制补码乘法，并产生64位的计算结果。中断处理。 3 特点 采用哈佛结构。传统的冯·诺曼结构的数据总线和指令总线是公用的，因此在高运算时在传输通道上会出拥堵现象。而采用哈佛结构的DSP 芯片片内至少有4 套总线：程序的地址总线与数据总线，数据的地址总线与数据总线。由于这
基于神经网络的人机对抗人工智能系统（理论） -------------------------------------------------------------------------------- 基于神经网络的人机对抗人工智能系统 Harreke 摘要： 人工智能是一门科学名称。自电子计算机发明后不久，人工智能学科即宣布创立，其目的就是要模拟人类的智力活动机制来改进计算机的软件硬件构成，使他们掌握一种或多种人的智能，以便在各种领域内有效替代人的脑力劳动，特别是解决用传统软硬件方法难以解决的问题，如模式识别，复杂的控制行为或对海量的数据进行实时评估等。 所谓人工智能，就是由人工建立的硬件或软件系统的智能，是无生命系统的智能。智能是人类智力活动的能力，是一个抽象的概念。一个软件或硬件系统是否有智能，只能根据它所表现出来的行为是否和人类某些行为相类似来做判断。 人工智能在计算机上的实现，有两种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或生物机体所用的方法相同。这种方法称为工程学方法，它的编程方式虽然简单，智能效果显著，可是算法和程序一旦固定下来，智能就很难再进一步提高。另一种是模拟法，它不仅要看智能效果，还要求实现方法和人类或生物机体所用的方法相同或类似。人工神经网络是模拟人类或生物大脑中神经元的活动方式，属于模拟法。 人工神经网络入门难度大，编程者需要为每一个对象设置一个智能系统来进行控制，新设置好的智能系统，虽然一开始什么都不懂，但它拥有学习的能力，可以通过学习，不断提升智能，不断适应环境、应付各种情况。通常来讲，使用人工神经网络虽然编程复杂，但编写完成后的维护工作，将比使用其他方式编程后的维护更加省力。 本文采用人工神经网络构建一个完整的人工智能系统，并将该人工神经网络理论应用于电脑领域的项目DOTA。 关键词：人机对抗，神经网络，人工智能，DOTA 目录 第一章神经网络系统概述 1.1生物学神经网络 1.2人工神经网络
摘要：发展认知神经科学是从脑神经的层面对认知进行研究的学科，研究认知发展的神经机制、脑发育与行为能力和认知发展之间关系。本文介绍了该学科的发展，并对未来的研究进行了展望。 关键词：认知神经科学发展心理学认知发展脑机制 正文：发展认知神经科学是研究认知发展的神经机制、脑发育与行为能力和认知发展之间关系的科学。它关注知觉、注意、记忆、言语等认知活动在人生不同时期的特征、以及促使认知发展变化的神经机制。认知神经科学和发展心理学的交叉融合渗透到该领域研究内容和方法技术。理论探索和未来趋向等诸多方面。 发展认知神经科学的出现,不仅加深了人们对传统认知发展领域相关问题的认识,而且拓展了传统的发展心理学研究领域,其对异常发展神经机制的研究更为发展异常诊断和治疗提供了坚实的基础。 一、发展认知神经科学研究的主要进展 在过去十几年中，发展认知神经科学主要探讨了大脑结构发育、功能发展与心理行为发展的关系，遗传与环境对个体心理行为发展的交互影响，以及心理行为发展个体差异的神经机制。下面从这四个方面介绍当前发展认知神经科学的主要研究进展。 1大脑结构发育与个体心理行为的发展 结构是功能的基石，不管是儿童、青少年还是成人，其心理
行为的发展离不开大脑结构的发展。正常的大脑发育序列是个体心理行为正常发展的基础；反之，异常的脑结构发展可能会导致个体心理行为发育的异常。认识这些问题不仅有助于了解毕生发展进程中大脑发展变化的规律，而且有助于了解人类心智的起源、各种发展障碍的矫治以及认知老化的干预等。发展认知神经科学从一开始就把大脑结构发育与个体心理行为发展之间的关系作为重点研究领域。 首先，通过研究活体大脑结构的发育规律，发现大脑发育存在非同步性。研究发现，大脑发育的非同步性首先体现在不同皮层区域上。大脑成熟与老化遵循相反的路径和模式。成熟越晚的脑区似乎却反而老化的越早，而成熟越早的脑区却反而老化的越晚。 其次，发展认知神经科学揭示了大脑结构发育的个体差异特点，对提出针对性的促进方案具有重要意义。 第三，发展认知神经科学为认识个体大脑结构发育与其心理发展之间的内在联系提供了科学依据。 2脑功能发展与个体心理行为的发展 大脑功能发展与个体心理发展紧密相关，大脑功能的模块化、特异化以及相关功能网络的形成是心理发展的重要保障，是心理发展从不成熟转向成熟的重要体现，也是探讨心智起源以及身心关系的重要参照指标。近年来，发展认知神经科学通过EEG、MEG、fMRI和NIRS等信号的变化以及相关功能网络连接模式的