模式识别与人工智能
模式識彆與人工智能
모식식별여인공지능
Moshi Shibie yu Rengong Zhineng
2012年
1期
29-36
,共8页
小脑%基底神经节%操作条件反射%自平衡两轮机器人%行为认知
小腦%基底神經節%操作條件反射%自平衡兩輪機器人%行為認知
소뇌%기저신경절%조작조건반사%자평형량륜궤기인%행위인지
针对智能体的行为认知问题,提出一种小脑与基底神经节相互协调的行为认知计算模型.该模型核心为操作条件学习算法,包括评价机制、行为选择机制、取向机制及小脑与基底神经节的协调机制.初期的学习信号来自于下橄榄体和黑质两部分,在熵的意义上说明该算法是收敛的.采用该学习方法为自平衡两轮机器人建立运动神经认知系统,利用RBF网络逼近行为和评价网络.仿真实验表明该方法改善仅有基底神经节作用的行为-评价算法学习速度慢和失败次数多的问题,学习后期通过温度的不断降低,加快学习速度,震荡逐渐消失,改善学习效果.
針對智能體的行為認知問題,提齣一種小腦與基底神經節相互協調的行為認知計算模型.該模型覈心為操作條件學習算法,包括評價機製、行為選擇機製、取嚮機製及小腦與基底神經節的協調機製.初期的學習信號來自于下橄欖體和黑質兩部分,在熵的意義上說明該算法是收斂的.採用該學習方法為自平衡兩輪機器人建立運動神經認知繫統,利用RBF網絡逼近行為和評價網絡.倣真實驗錶明該方法改善僅有基底神經節作用的行為-評價算法學習速度慢和失敗次數多的問題,學習後期通過溫度的不斷降低,加快學習速度,震盪逐漸消失,改善學習效果.
침대지능체적행위인지문제,제출일충소뇌여기저신경절상호협조적행위인지계산모형.해모형핵심위조작조건학습산법,포괄평개궤제、행위선택궤제、취향궤제급소뇌여기저신경절적협조궤제.초기적학습신호래자우하감람체화흑질량부분,재적적의의상설명해산법시수렴적.채용해학습방법위자평형량륜궤기인건립운동신경인지계통,이용RBF망락핍근행위화평개망락.방진실험표명해방법개선부유기저신경절작용적행위-평개산법학습속도만화실패차수다적문제,학습후기통과온도적불단강저,가쾌학습속도,진탕축점소실,개선학습효과.
