基于人腦學(xué)習(xí)與記憶的多源信息融合算法研究.pdf

1、人腦是自然界中最復(fù)雜、最高效的信息處理系統(tǒng)，探索人腦信息處理的過程是腦認(rèn)知研究的核心內(nèi)容。由于單個(gè)神經(jīng)元或單一腦區(qū)不能實(shí)現(xiàn)腦的高級功能，因此從不同感官之間在腦中的信息整合機(jī)制，揭示腦對神經(jīng)信息的處理機(jī)制是非常必要的。徹底揭開人類的聽覺、視覺以及視聽等跨通道跨模態(tài)的認(rèn)知機(jī)制和如何建立其有效可行的數(shù)學(xué)模型，是自然科學(xué)、認(rèn)知科學(xué)和計(jì)算機(jī)科學(xué)面臨的極大挑戰(zhàn)之一。
　　論文主要研究不同模態(tài)之間的信息整合及學(xué)習(xí)和記憶機(jī)制問題，尤其是視覺和聽覺

2、的信息整合問題。本文的主要創(chuàng)新點(diǎn)主要包括三個(gè)方面工作。首先，根據(jù)人腦在對象感知層次上，要把各種通道獲得過來的信號進(jìn)行處理，剔除冗余特征處理過程，提出了一種能夠提取相同信號不同樣本的最相似特征的方法。其次，深入了解了大腦對多模式感知信息的處理、學(xué)習(xí)和記憶機(jī)制，根據(jù)人腦的記憶連接模型，提出了基于矩陣融合乘積的視聽信息融合方法。最后，根據(jù)人腦中不同信息分層分區(qū)處理的機(jī)制，利用徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立了腦的信息學(xué)習(xí)和記憶的三層立體網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。