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“所与”的认知实验及脑电计算分析

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毕业论文范文题目: “所与”的认知实验及脑电计算分析,论文范文关键词: “所与”的认知实验及脑电计算分析
“所与”的认知实验及脑电计算分析毕业论文范文介绍开始:
   “所与”的认知实验及脑电计算分析,硕士学位论文,共70页。
  摘要
  认知科学研究是近年来新兴的一种科学方法,对探究大脑的奥秘有重要的意义。人脑对哲学问题的处理涵盖了各种认知过程,是解决心和脑关系问题的关键切入点。因此,哲学认知研究引起了人们的广泛关注,成为国际上热门的科研课题。
  本文的研究主要围绕哲学知识论展开,首次将其中的“所与”问题与认知神经脑科学实验、算法相结合,试图探究“所与”(概念介入发生在感觉产生之后)是否存在,并揭示与其相关的大脑脑区活动关系。本文研究主要包括以下两部分的内容:
  1、进行两组听觉认知(ERP)实验,将概念预期效应定义为概念介入的标志,从时间上探究概念介入是否在感觉产生之后。脑电信号生理学分析得出结论,概念介入后诱发了 ERP波形的正向偏移,对早期成分Pl、N1影响不大,对感觉产生后的P2、N2成分产生明显的影响,且概念介入前后的波形变化具有显著的主效应,感觉产生不包含概念介入,即从时间上验证了 “所与”是存在的;
  2、分别用线性的独立成分分析(ICA)和非线性的流形学习(Isomqp)对脑电数据进行进一步分析。ICA分解得出结论:有概念和无概念的情况下,大脑对听觉刺激的物理属性分析过程没有区别,概念介入后,对ERP贡献最大的独立成分源位于大脑的前额区;Isomap算法可视化表达得出结论:概念介入后,大脑的前额中央,左前侧额,左中颞以及右中后颞等高级认知功能区域显著激活,这对产生于前额区和颞叶的N2,P2成分影响较大,顶区和中央区部位变化较小,即从空间上验证了 “所与”是存在的。
  本文的首次从科学实验的角度来验证哲学的“所与”问题,并提出了一套结合生理学分析和计算机技术(线性的ICA算法及非线性的流形学习Isomap算法)的分析方法,希望能够对哲学和人工智能的交叉研究有所贡献。
  关键词:所与;事件相关电位;流形学习
  
  第一章绪论
  20世纪以来,人工智能的研究取得了令人瞩目的进步和成就。回顾人工智能的发展史,每一个阶段科学界努力去模拟、延续、扩宽人类的智能都产生了重大意义。1956到1965年,是人工智能围绕着问题求解研究的阶段,科学家们取得了初步成果;1965到1975年,由于研究方法的桎梏,人工智能的研究进入瓶颈阶段,未能取得突破性进展;1970到1980年,人工智能依托着当时迅速幅起的几大研究复兴起来,包括机器学习、专家系统、知识工程等,这是一个知识表示、知识获取、知识利用为主的阶段;1980到1990年,人工智能发展迅猛,前期提出的神经联结法和遗传演化法得到了肯定,并进一步完善了符号逻辑主义法;
  1990到2014年,人工智能逐渐扩展了传统的以研究“智”为主题,利用算法为手段的计算化方式这一途径,迈入了一个新篇章,进入直接利用生物、物理、神经物质本身等这些自然的机制来开展交叉研究。正因为这样,学术界产生了一股研究认知科学和脑神经科学的热潮。
  认知科学是一门对人脑的心智活动,包括思维、感觉、意识、情绪、记忆、学习等展开研究的科学;脑科学是一门研究人脑的智能机理、探究大脑本质的科学,旨在从分子、细胞、行为水平上建立大脑模型的科学⑴。通过这两门学科,可以帮助我们了解认知活动的脑机制,进一步探究人类智能的本质跟起源,可以更接近结合人工智能中“智”、“情”、“意”三者合一的“心”。
  认知科学是一门交叉学科,哲学意识问题是其重要组成部分,我们相信对知识论问题的大脑机制研究对推进人工智能研究起到重要作用。
  .......
 


以上为本篇毕业论文范文 “所与”的认知实验及脑电计算分析的介绍部分。

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