汉语文化背景下的空间认知计算模型研究

空间认知是人脑的基本功能，与语言文化密切相关。空间认知研究为开启智能提供了机遇。本项目在神经信息的基础上研究汉语文化背景下的空间认知建模，运用多元时间系列隐态棱镜分析技术，层次性地分析人脑认知的状态及其迁移过程，依据人脑解剖、功能和效用连通性，研究其网络动态地组织和重塑特征，采用多知识粗糙集理论对稀疏节点进行约简，运用时间依赖性连接动态分析法动态关联分层网络感兴区，基于多代理和网络构建层级模型，其顶层在较大尺度上具有网络结构，采用自上而下的指导性学习机制，底层在较小尺度上是相关联的分布式多代理系统，采用自下而上的选择性学习机制。上下层级分别使用与外显和内隐加工相适应的符号表征和分布式表征。系统中的代理个体具有生命周期，在学习和内省中创建，在其生命周期内以黄金分割概率被新陈代谢，表现出时变演化性和涌现性。该项研究具有中国特色和优势，将为设计相应的人工认知系统提供新的计算模型和方法。

空间认知是人脑的基本功能，与语言文化密切相关。空间认知研究为开启智能提供了机遇。本项目在神经信息的基础上研究汉语文化背景下的空间认知建模，分别研究了脑功能成像数据处理及特征提取方法，群智模型动态演进时变理论和方法，粗糙集多约简及关联规则抽取算法，基于群聚智能的离散隐马尔可夫模型训练算法及其时间序列分类应用，小波多尺度迭代正则化反演方法，基于三重时间序列建模汉语认知状态，人脑动态功能认知网络图模型，中、英、图认知比较研究，多代理系统经济化协议和算法研究，基于稀疏深度网络理论与多代理系统构建汉语文化背景下视觉认知的可计算新模型，人体检测跟踪与驾驶行为中的眼动注意焦点及认知导航应用研究，大数据数据库存储及检索、国际分布式共享安全访问策略研究，大规模数据并行计算平台构建及其脑认知状态建模及其学习训练与仿真方法研究，这些工作将为脑研究和智能系统提供重要基础。