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机器人大脑
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工业技术

  • 电子书积分:12 积分如何计算积分?
  • 作 者:肖南峰编
  • 出 版 社:北京:科学出版社
  • 出版年份:2016
  • ISBN:9787030494405
  • 页数:333 页
图书介绍:本书包括智能计算机的基础理论、关键技术、工程应用等,侧重于智能机器、智能存储、智能软件、智能计算、智能通信等几个主要方面。本书第一部分主要阐述智能计算机的基础理论,主要内容包括:①体系结构;②学习策略;③模型算法;第二部分主要阐述智能计算机的关键技术,主要内容包括:①存储方式;②传感技术;③信息融合;第三部分主要阐述智能计算机的工程应用,主要内容包括:智能计算机的自律作业,特别是智能计算机代替人在繁重、危险、恶劣或常规的环境下,例如在科学研究、企业管理、电子政务、军事战备、抢险救灾、医疗手术、办公事务、家庭服务、教育娱乐等场合自律地完成各种作业的实例。
《机器人大脑》目录

第1章 机器人大脑的基础知识 1

1.1 人的大脑 1

1.2 人工智能 6

1.3 人造大脑 9

1.4 科学研究 14

1.4.1 科学定义 14

1.4.2 研究目的 15

1.4.3 研究内容 15

1.4.4 研究方法 16

第2章 机器人大脑的构成原理 19

2.1 概述 19

2.2 智能机器人 20

2.3 智能软件 23

2.4 智能计算 24

2.5 智能存储 25

2.6 智能通信 26

第3章 机器人大脑的网格计算 28

3.1 概述 28

3.2 机器人大脑网格计算平台的实现 29

3.2.1 机器人大脑网格计算平台设计 29

3.2.2 机器人大脑网格计算平台测试 34

3.2.3 机器人大脑网格计算平台升级 40

3.2.4 机器人大脑网格计算平台验证 46

3.3 机器人大脑的神经网络系统建模 48

3.4 机器人大脑的混合神经网络计算 54

3.4.1 混合神经网络计算原理 54

3.4.2 混合神经网络计算架构 56

3.4.3 混合神经网络分类方法 61

3.5 机器人大脑网格计算平台的应用 63

第4章 机器人大脑的云计算平台 65

4.1 概述 65

4.2 机器人大脑云计算平台的实现 68

4.2.1 机器人大脑云计算平台基础架构 68

4.2.2 机器人大脑云计算平台文件系统 71

4.2.3 机器人大脑云计算平台计算模型 73

4.2.4 机器人大脑云计算平台特点分析 79

4.3 机器人大脑云计算平台的改进 80

4.4 机器人大脑云计算平台的应用 82

第5章 机器人大脑的学习方法 93

5.1 概述 93

5.2 机器学习方法分类 96

5.3 模拟人脑推理 99

5.3.1 CPN网络原理 100

5.3.2 CPN算法描述 101

5.3.3 模拟推理应用 101

5.4 增量学习系统 103

5.4.1 人类的睡眠学习 103

5.4.2 睡眠增量式学习 104

5.4.3 增量式学习实现 108

5.4.4 增量式学习应用 111

5.4.5 可持续学习能力 114

5.5 深度学习及其应用 114

5.5.1 深度学习原理 116

5.5.2 深度学习现状 121

5.5.3 深度学习发展 123

5.6 脑机接口原理及应用 124

5.6.1 脑机接口的原理 126

5.6.2 脑机接口与控制 129

5.6.3 智能可穿戴设备 133

5.6.4 治疗脑部的疾病 135

第6章 机器人大脑的视觉处理 136

6.1 概述 136

6.2 视觉处理研究现状 136

6.3 视觉处理系统设计 141

6.4 机器人大脑的人脸识别 144

6.4.1 基本框架 145

6.4.2 图像预处理 146

6.4.3 特征提取 146

6.4.4 分类器设计 151

6.4.5 人脸识别 154

6.4.6 结果分析 163

6.5 机器人大脑的手势识别 167

6.5.1 手势识别原理 167

6.5.2 手势检测方法 174

6.5.3 手势交互方法 179

6.5.4 手势分类识别 186

第7章 机器人大脑的人机对话 187

7.1 概述 187

7.2 人机对话原理 188

7.3 中文分词方法 191

7.4 中文分词算法 193

7.4.1 分词算法技术难点 193

7.4.2 分词算法基本原理 195

7.4.3 分词算法实现步骤 196

7.4.4 分词算法性能测试 202

7.5 对话系统管理 203

7.5.1 对话管理理论和方法 203

7.5.2 对话管理内容和功能 205

7.5.3 对话管理功能的实现 207

7.6 人机对话实现 211

7.6.1 人机对话框架 211

7.6.2 大规模语料库 213

7.6.3 分词算法实验 218

7.7 人机对话应用 222

7.7.1 智能教学系统 222

7.7.2 智能问答系统 224

7.7.3 功能框架设计 225

7.7.4 系统工作原理 225

7.7.5 功能模块实现 226

7.7.6 性能测试分析 230

第8章 机器人大脑的情感交互 232

8.1 概述 232

8.2 情感建模 239

8.2.1 情感状态空间 240

8.2.2 情感模型分析 242

8.3 模型验证 243

8.3.1 情感模型设计 243

8.3.2 模型参数分析 245

8.4 情感设计 248

8.4.1 情感交互模型 249

8.4.2 情感信号识别 249

8.4.3 D-S证据理论 251

8.5 情感表达 253

8.5.1 面部表情表达 253

8.5.2 情感语音合成 254

8.6 情感仿真 255

8.6.1 仿真系统 255

8.6.2 情感过程 256

8.6.3 仿真实现 259

8.6.4 仿真结果 261

第9章 机器人大脑与作业控制 263

9.1 概述 263

9.2 仿人机器人的双脚控制 263

9.2.1 混合智能计算框架 264

9.2.2 Open HRCP及应用 271

9.3 仿人灵巧手的主从示教 284

9.3.1 拇指示教样本集生成 291

9.3.2 训练样本的聚类方法 294

9.4 仿人灵巧手控制及应用 294

9.4.1 运动映射跟随应用 297

9.4.2 运动映射跟随分析 300

第10章 机器人大脑的未来发展 302

10.1 机器人大脑的发展现状 302

10.2 机器人大脑的最新成果 306

10.3 机器人大脑与“永生人” 310

10.4 机器人大脑与数据挖掘 313

10.5 机器人大脑与法律法规 318

参考文献 322

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