近年來,利用機器學(xué)習(xí)方法研究人工智能引起了廣大研究者的注意。但深度學(xué)習(xí)等機器學(xué)習(xí)方法在應(yīng)用領(lǐng)域發(fā)揮其強大工具的同時也有其明顯弊端,如泛化能力差、效率低,較小偏差能產(chǎn)生較大的錯誤等。如何增加人工智能的魯棒性和通用性,發(fā)展通用人工智能引起越來越多學(xué)者的重視和關(guān)注。美國密歇根州立大學(xué)翁巨楊教授利用發(fā)育網(wǎng)絡(luò)來解決傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)中存在的缺陷。論文將人類的神經(jīng)調(diào)節(jié)機理與發(fā)育網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合,提出了基于神經(jīng)調(diào)節(jié)機理的調(diào)節(jié)發(fā)育網(wǎng)絡(luò)模型。論文首先介紹了發(fā)育網(wǎng)絡(luò)的基本原理及其特點。其次,基于血清素和多巴胺的神經(jīng)調(diào)節(jié)原理,論文提出了包含血清素和多巴胺神經(jīng)遞質(zhì)的調(diào)節(jié)發(fā)育網(wǎng)絡(luò)模型,來模擬多巴胺的獎勵作用和血清素的懲罰作用。為驗證該模型的有效性,論文設(shè)計了三種環(huán)境下的機器人自主導(dǎo)航試驗:靜態(tài)、動態(tài)和復(fù)雜環(huán)境。在三種環(huán)境下,通過比較智能體與目標、智能體與最近障礙物之間的距離以及總運行步數(shù),并對不同的環(huán)境中（大獎勵小懲罰、大懲罰小獎勵以及當(dāng)前調(diào)節(jié)發(fā)育網(wǎng)絡(luò)）智能體的運行狀況進行了比較分析。實驗結(jié)果表明:相比于原始調(diào)節(jié)發(fā)育網(wǎng)絡(luò),當(dāng)前調(diào)節(jié)發(fā)育網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)出較好的導(dǎo)航效果,具有較高的實用性。最后,文章在包含血清素和多巴胺神經(jīng)遞質(zhì)的調(diào)節(jié)發(fā)... 

【文章來源】：鄭州大學(xué)河南省211工程院校

【文章頁數(shù)】：67 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

神經(jīng)調(diào)節(jié)系統(tǒng)和大腦區(qū)域的連接圖

【參考文獻】：
期刊論文
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[4]一種帶有實時視覺特征學(xué)習(xí)的自主發(fā)育機器人探索[J]. 高穎,陳東岳,張立明.  復(fù)旦學(xué)報(自然科學(xué)版). 2005(06)

博士論文
[1]小麥精播機器人運動控制理論研究及應(yīng)用[D]. 林海波.青島理工大學(xué) 2016
[2]基于情景記憶的機器人認知行為學(xué)習(xí)與控制方法[D]. 劉冬.大連理工大學(xué) 2014
[3]基于仿人腦認知計算模型的機器人視覺學(xué)習(xí)方法[D]. 瞿心昱.浙江工業(yè)大學(xué) 2012
[4]具有認知能力的智能機器人行為學(xué)習(xí)方法研究[D]. 王作為.哈爾濱工程大學(xué) 2010



本文編號：3625525