人工神经网络在认知科学研究中应用状况开题报告.docVIP

本科毕业设计(论文) 开题报告（含论文综述） 学 院： 机械与控制工程学院 所属教研室： 自动化教研室 课题名称： 人工神经网络在认知科学 研究中的应用状况的报告 专业(方向)： 自动化(控制) 一、毕业设计（论文）选题的目的和意义。[ ⑴ 课题名称；⑵ 有关的研究方向的历史、现状和发展情况分析；⑶ 前人在本选题研究领域中的工作成果简述] 课题名称： 人工神经网络在认知科学的研究中应用状况报告 有关的研究方向的历史、现状和发展情况分析： 人工神经网络通常称为神经网络，他是一个数学模型或计算模型。他灵感于生物神经网络的功能和结构。一个神经网络由一个相互连接的人工神经元组成，他产生信息是用一个连接的方法传到计算机。在绝大多数情况下，一个人工神经网络是一个适应系统，在学习期间，他通过流过网络的外部或内部信息变换他的结构。现代神经网络是非线性统计数据模型工具他们通常是用于在输入和输出关系复杂的模式或找数据中得模式。 认知科学是一个交叉性学科，其研究思维和思维过程，探索什么是认知，认知做什么，怎么工作。其研究在智力和行为上，特别关注在神经系统中，信息怎样被表述，产生，转换。认知科学涉及心理学、人工智能、哲学、神经科学、语言学、社会学、教育学、人类学，其分析层次从低水平学习和机械式决定到高水平逻辑和计划，从神经元的连接到大脑分子组织。 关于认知研究早在古希腊就有学者进行了，只是当时的研究主要是在哲学领域进行的。到20世纪30年代到40年代，随着科学的发展，开始有科学家提出了人工神经网络。到了20世纪40到50年代，计算机理论和数字计算机的开始运用到认知科学中来，自此应用于人工神经网络中的认知科学开始得到了长足的发展。发展到80年代到90年代，在人工神经网络研究中，对认知的模拟存在了两个不同的方式，一种是模拟生物的神经网络来完成对认知的模拟，一种是以计算机符号化为手段来模拟生物神经的功能。近来，两种模拟方式有逐渐结合的趋势。 现在，在认知科学已经成为了一个涉及心理学、生物学、计算机科学、语言学、社会学等多学科结合的交叉学科，其在人工神经网络中的应用也越来越重要。随着科学技术的发展，更多的研究方法被使用到认知科学中来。特别在神经网络中，关于学习、记忆、感知等认知行为的模拟有很大的进步。 前人在本选题研究领域中的工作成果简述： 1）1930年代到1940年代（自动控制化），Warren Mcculloch 和Walter Pitts寻求解释：思维的组织原则，第一次提出了人工神经网络，在神武神经网络得到灵感进行计算机模拟。 2）1973年，Christopher Longuet-Higgins在他的文献Lighthill report中提到了认知科学的术语。这本书关注当时的人工智能研究 3）1970年代到1980年代初，大部分科学家集中研究人工智能可能性，如Marvin Minsky写了在语言上的电脑程序。LISP尝试描述人类在做决定和解决问题经历的步骤，希望更好的理解人类思维，创造人造思维。这个方法叫“符号化人工智能”。 4）James Mcclelland和David Rumelhart提出思维可以描述成一整套复杂的联系，被一层网络表示。批评者指出一些现象可以被符号化模拟获得，但联接化模拟常常太复杂而很少能解释。 二、设计或研究主要内容和重点，预期达到的目标及拟解决的主要问题和技术关键，有何创新之处。（此部分为重点阐述内容） 研究主要内容和重点： 关于认知的研究领域有很多方面，如语言、学习、记忆、感知等不同方面。在人工神经网络中模拟生物认知，特别是人的认知，按分类而言主要也从这些方面进行研究。认知学乃至人工神经网络都已经有了近一个世纪的历史，在其中涌现了许多著名的科学家，他们运用许多富有创造性的研究方法发展了现在我们所知道的人工神经网络。 本毕业设计主要总结现阶段的人工神经网络模拟认知科学的研究现状及各个研究机构中关于本领域研究的相关内容，并预测未来本领域的发展。在总结中，将主要描述科学家们的研究主题，思路，使用的方法，运用工具，成果等内容。此外，本毕业设计将以学科为主线，辅助以时间为轴，系统的阐述历史上著名的科学家和他们的主要研究成果，以求总结出人工神经网络在认知科学中研究历程。 预期达到的目标： 总结出近年来认知领域的发展成果，搜集科学界研究认知的方法、工具、主要观点、基本思想等，预测认知科学未来的发展，了解认知科学的主要研究组织及其研究内容和研究领域 解决的主要问题和技术关键： 主要问题是科学界对认知领域和神经网络模拟方面的发展方向问题，研究认知科学的思想，应用工具和方法问题。本毕业设计主要是通过学习和收集现今国际上对认知和人工智