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类脑学习型自动驾驶决控系统的关键技术 被引量：5
1
作者 李升波 占国建 +6 位作者 蒋宇轩 兰志前 张宇航 邹文俊 陈晨 成波 李克强 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期1499-1515,共17页
作为高级别自动驾驶的下一代技术方向,类脑学习以深度神经网络为策略载体,以强化学习为训练手段,通过与环境的交互探索实现策略的自我进化,最终获得从环境状态到执行动作的最优映射。目前,类脑学习方法主要用于自动驾驶的决策与控制功... 作为高级别自动驾驶的下一代技术方向,类脑学习以深度神经网络为策略载体,以强化学习为训练手段,通过与环境的交互探索实现策略的自我进化,最终获得从环境状态到执行动作的最优映射。目前,类脑学习方法主要用于自动驾驶的决策与控制功能设计,它的关键技术包括:界定策略设计的系统框架、支持交互训练的仿真平台、决定策略输入的状态表征、定义策略目标的评价指标以及驱动策略更新的训练算法。本文重点梳理了自动驾驶决策控制的发展脉络,包括两类模块化架构(分层式和集成式)和3种技术方案(专家规则型、监督学习型和类脑学习型);概述了当前主流的自动驾驶仿真平台;分析了类脑决控的3类环境状态表征方法(目标式、特征式和组合式);同时介绍了自动驾驶汽车的五维度性能评价指标(安全性、合规性、舒适性、通畅性与经济性);然后详述了用于车云协同训练的典型强化学习算法及其应用现状;最后总结了类脑自动驾驶技术的问题挑战与发展趋势。 展开更多
关键词 智能网联汽车 车路云协同 类脑学习 自主决策 运动控制
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抑郁症EEG诊断的类脑学习模型
2
作者 曾昊辰 胡滨 关治洪 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第3期157-164,共8页
抑郁症是一种全球性精神疾病,传统诊断方法主要依靠量表与医生的主观评估,无法有效识别症状,甚至存在误诊的风险。基于生理信号的深度学习辅助诊断有望改善传统缺乏生理学依据的方法。然而,传统深度学习方法依赖巨大算力,且大多是端到... 抑郁症是一种全球性精神疾病,传统诊断方法主要依靠量表与医生的主观评估,无法有效识别症状,甚至存在误诊的风险。基于生理信号的深度学习辅助诊断有望改善传统缺乏生理学依据的方法。然而,传统深度学习方法依赖巨大算力,且大多是端到端的网络学习。这些学习方法也缺乏生理可解释性,限制了辅助诊断临床应用。提出一种用于抑郁症脑电图(electroencephalogram,EEG)诊断的类脑学习模型,在功能层面,构建脉冲神经网络对抑郁症与健康个体进行分类,精度超过97.5%,相比深度卷积方法,脉冲方法降低了能耗;在结构层面,利用复杂网络建立脑连接的空间拓扑并分析其图特征,找出了抑郁症个体潜在的脑功能连接异常机制。 展开更多
关键词 类脑学习 脉冲神经网络 复杂网络特征 抑郁症 脑电图
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基于MIMO类脑情感学习回路的横-纵向综合控制驾驶员模型 被引量：6
3
作者 隋振 姜源 《吉林大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期140-146,共7页
创新性地引入多输入多输出的大脑情感学习回路模型(MIMO-BEL),从认知过程出发建立了横-纵向综合控制驾驶员模型。利用大脑情感学习回路模型对不确定性系统的自适应控制能力,实现了驾驶员模型对车辆横纵向控制的解耦。最后,基于MIMO-BEL... 创新性地引入多输入多输出的大脑情感学习回路模型(MIMO-BEL),从认知过程出发建立了横-纵向综合控制驾驶员模型。利用大脑情感学习回路模型对不确定性系统的自适应控制能力,实现了驾驶员模型对车辆横纵向控制的解耦。最后,基于MIMO-BEL建立了横-纵向综合控制驾驶员模型,仿真结果表明,基于MIMO-BEL的横-纵向综合控制驾驶员模型具有良好的道路和车辆纵向加速度跟随精度。 展开更多
关键词 交通运输系统工程 驾驶员模型 多输入多输出 类脑情感学习回路模型 横-纵向综合控制 不确定系统
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互联网大脑进化形态下的类脑泛在学习系统:教育神经科学的视角 被引量：6
4
作者 付道明 华子荀 《远程教育杂志》 CSSCI 北大核心 2021年第6期9-19,共11页
教育神经科学不仅为人类认知的发展提供了科学依据,也为类脑智能系统的构建提供了理论支撑;通过模拟人脑高级功能,类脑泛在学习系统可以极大地促进学习绩效的改善。基于互联网形态的进化,以互联网大脑为支撑的类脑泛在学习系统及其机理... 教育神经科学不仅为人类认知的发展提供了科学依据,也为类脑智能系统的构建提供了理论支撑;通过模拟人脑高级功能,类脑泛在学习系统可以极大地促进学习绩效的改善。基于互联网形态的进化,以互联网大脑为支撑的类脑泛在学习系统及其机理得以成型。在综述脑科学、教育神经科学与类脑泛在学习研究现状基础上,从教育神经科学的视角,揭示了人类大脑神经可塑性、类脑泛在化发展跃进性、类脑与人脑元素联结性等特征的类脑泛在学习机理。并在机器互联阶段、感知沟通阶段、神经元建构阶段、类脑智能阶段的类脑泛在学习系统构建之基础上,提出了以类脑泛在神经元网络为基础的类脑泛在学习系统:基于泛在AI神经元为框架的类脑泛在学习系统基本架构,以智能性基础设施环境及其多维教育大数据打造类脑泛在学习系统的基础层,以泛在内容的类脑神经突触传递与扩散打造类脑泛在学习系统的交互层,以类脑多感官系统传递信息打造类脑泛在学习系统的传播层。据此,提出了构建与应用类脑泛在学习系统的实践策略。类脑泛在学习机理、学习系统构建及实践策略研究,能够为面向未来教育教学的脑神经科学与类脑智能技术研究,提供重要借鉴。 展开更多
关键词 互联网 大脑进化形态 类脑泛在学习系统 学习机理
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