赵亮[1]2003年在《青蛙视觉行为的初步研究与计算机模拟》文中研究表明青蛙视觉行为的研究与计算机模拟属于机器视觉的范畴，而机器视觉又称为计算机视觉。计算机视觉是计算机科学和人工智能的一个重要分支。目前计算机视觉的主流是重建流派，其主要方法就是数学建模，并重建外部事物。然而随着研究的深入，依靠复杂数学算法的计算机视觉，在结果上去无法取得突破性进展。于是各方的争论也随之而起，而且许多人认为计算机视觉不需要重建。本课题就是试图从基础理论研究入手，从简单视觉入手，通过对青蛙这类低等动物的视觉行为的研究，从繁琐的数学计算中解脱出来，走出计算机视觉领域目前所面临的死胡同。 本文首先简单介绍了国内外在青蛙视觉领域研究的概况，并给出了几个在工程方面比较有代表性的例子。这些例子大多都是比较成功的工程上的应用，在一定程度上都使用了神经网络的知识。 本文在收集了有关青蛙视觉大量宝贵资料后，首先分析了青蛙等两栖类动物的视觉特点，其中包括蛙眼的结构，以及在视觉处理初期担任重要角色的视网膜神经元细胞的反应特性。并简单介绍了青蛙等两栖类动物在视觉通道上的神经组织结构以及视觉信息在脑中的对应区域。 本文在前人研究的基础上从神经行为学的角度对青蛙的叁个具体视觉行为进行了细致的分析和总结。对两栖类的捕食、逃避、避障的特性作了较为详细的论述：包括猎物与威胁物的识别以及避障过程中对障碍物的识别。 文中对青蛙视觉行为起重要作用的大脑的对应功能区域做了详细阐述，由于视顶盖与丘脑前顶盖之间拥有相互抑制的制约机制，即捕食与逃避间互抑制。其在视觉信息通道上的这种特殊的控制原理也许能为控制领域提供新的思路。 文中通过对青蛙视觉行为数据的细致整理和总结，根据丘脑-前顶盖(TP)~1、顶盖~2和端脑区域里神经元集团之间的相互作用机制并结合具体的视觉行为，做了详细的系统分析，并在此基础上，使用计算机3D技术对青蛙视觉行为进行了仿真，这种直观的视觉行为模型能够为我们进一步研究视觉的形成和特点提供良好的依据和借鉴。
刘俊敏[2]2013年在《基于蛙眼视觉特性的运动目标分析研究》文中进行了进一步梳理运动目标分析技术是计算机视觉领域中极具挑战的课题，目前尚缺乏成熟、高效的计算模型与算法。计算机对运动目标的快速视觉感知、理解与分析的能力远逊于某些具有视觉特长的生物视觉系统，因而借鉴具有运动视觉特长的生物视觉信息处理机制，对探索高效的运动目标分析技术具有重要意义。本文基于蛙眼视觉特性进行运动目标分析研究，主要工作如下：通过对几种典型的感受野模型进行讨论，发现不管是经典模型还是非经典模型，其目的都是为了更好地描述某种生物视觉信息处理系统的生理机制，以便更好地运用于实际。从这一角度出发，本文基于蛙眼视觉特性提出了一种不对称各向异性感受野模型，并结合蛙眼感受野的时空动态性，将其应用于序列图像的滤波分析，实验表明该方法对于序列图像中的背景模糊以及动态目标凸显有较好的效果，符合蛙眼的背景模糊而前景清晰的视觉特性。基于蛙眼对运动目标的敏感性，及其根据运动物体的轮廓形成整体知觉，而快速地识别并持续地跟踪目标的特性，本文提出了一种基于蛙眼视觉特性的活动轮廓跟踪方法。该方法的基本思路为：首先通过时域差分法分割运动目标以得到初始的运动目标轮廓，然后基于视频序列的时空相关性建立时空能量模型，并由此推导出相应的基于水平集方法的时空曲线演化方程，最后通过时空曲线的演化得到目标轮廓。仿真实验表明，由于能量曲线包含运动信息和区域信息，目标形状能够随着轮廓的变化而保持稳定。
李福[3]2011年在《基于生物视觉注意机制的视频图像中感兴趣目标提取方法研究》文中指出针对目前感兴趣目标提取方法中存在的实时性能不好以及准确度不高等问题,本文基于生物视觉注意机制对视频图像中的感兴趣目标提取进行了研究。本文主要贡献如下:首先基于生物视觉注意机制建立了一个生物视觉注意模型,该模型结合了包括运动信息特征和许多静态的图像特征等在内的众多模式特征来建立最终的视觉注意显着特征图。该模型由低层信息提取子模块和高层深过滤子模块两个子模块通过串行连接的方式组成,其中低层信息提取子模块的主要作用是为了确保感兴趣目标提取的实时性,而高层深过滤子模块的主要作用是为了确保感兴趣目标提取的准确性。在对这两个子模块建模时,主要利用了人类视觉注意机制和青蛙视觉注意机制的相关知识。实验结果表明,利用本文中所建立的生物视觉注意模型对视频图像序列进行感兴趣目标提取时,具有较好的实时性和较高的目标提取精度。
靳波[4]2004年在《视觉系统认知和运动目标动态响应过程及建模研究》文中研究说明对生命过程动态特性的研究标志着对这一领域的认识水平。视觉系统是科学研究的一个重要方向，对视觉系统多因素刺激动态信息处理机制的研究将对人类认识自我，改造客观世界产生重要的影响，特别是在人工智能、图像处理、仿生学等领域。我们实验室长期以来以立体视觉为突破口，对立体视觉相关的心理物理、皮层诱发电位和生理学建模方面进行了大量的研究，并取得了一定的成果，例如根据心理物理学的研究提出视差检测和融合过程的根本性线索是视差而检测的基础是局域相似性；根据VEP的研究结果提出深度信息处理多皮层区域协同网络作用的机制，并首次发现了视差深度相关的特异性VEP发放N2波；并使用差异模式的视差检测计算模型，对特征视差的问题进行了建模和仿真研究。 使用心理物理学的研究方法，本文使用红蓝眼镜观察红蓝立体RDS图对的方法，获得了与裸眼观察黑白RDS图对一致的深度认知结果，而且使用红蓝RDS图对同样证明了立体视觉系统在视差检测过程中存在很强的容错能力和鲁棒性，视差检测的前提是刺激局域性匹配，视差检测是在高级视觉功能之前完成，容错能力具有动态特性。这些结果明确说明了在对立体视觉系统进行的心理物理学或者电生理学研究中，可以采用红蓝眼镜观察红蓝RDS立体图对的方法完成刺激呈现。 在差异模式视差检测生理学模型的基础上，结合视差敏感性细胞空间频率选择性分布的生理学结果，本文提出了加权平均的复杂细胞群体响应计算公式，并使用含有视差的刺激进行仿真计算。复杂细胞群体响应可以很好的完成对视差信息的检测，检测结果具有单值性，而且对不同空间频率成分的刺激均能获得稳定可靠的视差输出结果，这与视差检测的生理学事实一致。 本文还对另一个重要的视觉感知功能运动视觉的信息处理机制进行了初步探讨，试图揭示视觉系统对时间信息感知的机理。使用模式动物蛙的视网膜作为研究对象，根据现有的生理学数据进行建模和仿真。模型中使用简化的中间神经元细胞的响应模型，而更多关注这些神经元之间的时空相互作用，可以完成对运动目标刺激动态响应。对模型的分析说明，在对运动目标刺激的动态信息处理过程中，视觉系统具有不同的运动特征处理通道，分别能够检测运动目标刺激中蕴含的空间和时间信息，不同特征处理通道的相互作用和时空整合，可以形成更高级神经功能区域的特征响应输出，完成对运动目标的动态识别。 本文最后还设计了一套可以用于模式动物电生理学实验的记录和分析系统，并根据我们建模和仿真的结果，针对青蛙视觉系统对运动目标识别的特点，设计了实验方案，希望能够获得更多对运动目标识别动态信息处理机制的生理学数据，进一步指导和完善计算模型，推动对青蛙乃至灵长目动物视觉系统运动目标识别的神经机制。这套系统为后续研究奠定了一定的硬件基础。
周健[5]2005年在《组织智能的理论与方法研究》文中指出本文研究的是以管理科学、组织行为学和现代心理学为基础的组织智能理论及其构造方法。复杂科学理论、智力测量理论和统计学原理等一系列现代科学进展,以及当代信息技术的发展为本文深入探讨组织在整体上所表现出的智力及其构成机制提供了极为重要的理论指导和研究方法。 20世纪中叶以来,随着科学技术的飞速发展,特别是以计算机和互连网络技术为代表的信息技术崛起,将世界带入了快速变化的时代,在这个时代,一切都在快速地变化中,不确定因素越来越多,计划和预测的能力正在失去它们原来曾经拥有的光环。在这个时代,曾经被捧为至宝的“制造-销售”模式越来越显示出无可奈何的窘态。彼得·德鲁克(Peter Drucker)说:“这是知识的本质:变化快,今天的必然变成明天的荒谬”。在这个时代,是否具有快速、适当的应对环境变化的能力成为决定组织能否在这样的环境中继续生存并取得发展的最重要因素。正是因为如此,适应性组织的研究成为当代组织研究的热点也就显得毫不奇怪了。 虽然我们常用“智力”来指范围广泛的能力和实现这些能力的效率,但是其中也蕴涵灵活性和创造性。智力的涵义包括聪颖、预见、速度、创造性,能同时应付多少事件等。在现代文献中,智力常常指的是抽象思维的能力,推理的能力和把大量信息组织为有意义系统的能力。对于组织而言,智力是与内部结构、组成成员、组织氛围、交流方式、经理人才、技术积累等密切相关的,并在总体上表现为组织对外界环境的学习和反应能力。 复杂科学的迅速发展,特别是混沌理论、复杂适应系统和分形理论等的发展对管理思想产生了很大的影响。开始于现代自然科学领域中的复杂理论在经济学、社会学和管理学等人文领域中受到广泛重视和应用,被誉为“21世纪的科学”的复杂性科学正在改变着管理与组织科学理论的基础,均衡和边际收益递减等经典观念受到严峻的挑战。 简单的说,组织智能是在整体上保持组织具有较高有序状态的能力。组织的有序状态既体现在组织内部和外部资源的整合、协调和运用等方面,也体现在对资源的形式、种类、数量和质量的不断调整、改进和创新等方面。组织智能不仅仅是当代智能技术在组织理论及组织管理中的运用,而且可以全面反应出组织状态、素质和适应及影响环境等方面的能力。在组织智能的观点下,组织已经不在是“效率机器”,组织具有独立意识和智能的生命有机体。第一,组
孟宏伟[6]2014年在《混合蛙跳算法及其应用研究》文中研究指明近些年来，一类模拟生物的群体性智能行为的进化计算方法，由于其不依赖于待求解问题的梯度信息，并且具有强大的全局优化能力，已经成为一个重要的研究热点。混合蛙跳算法（SFLA）是一种模仿青蛙群体觅食行为的智能优化算法，具有参数少，结构简单，鲁棒性强等优点。然而对某些较复杂问题的求解，仍存在着一些不足。本文针对经典SFLA寻优精度低、收敛速度慢、易于早熟等缺点，在深入研究其优化原理的基础上，提出了一种改进算法——采用贪婪搜索策略的混合蛙跳算法（GSFLA）。运用混沌理论构造初始种群，使得初始种群更加均匀地分布于可行域中，保证了种群的多样性；提出并采用贪婪搜索策略进行局部搜索，即同步更新每个子种群中的最差个体和最优个体，提高了算法的搜索效率；引入模式搜索机制改善最优个体，使得求解精度大幅提高；设计了一种自适应移动因子更新最差青蛙个体的移动步长，加快了算法的收敛速度，避免了早熟收敛。实验结果表明，GSFLA的性能明显优于经典SFLA，有效地提高了算法的寻优精度，加快了收敛速度，避免了算法早熟。研究了印制电路板（PCB）元器件组装检测的基本原理，将PCB元器件检测问题等效为图像模板匹配问题，采用改进的混合蛙跳算法对匹配过程进行优化，提出了一种新的PCB元器件检测方法。该方法利用GSFLA的非遍历搜索机制和强大的全局寻优能力迅速找到最佳匹配子图，实现了PCB元器件的快速自动检测。实验结果表明，该方法具有更快的检测速度和更高的识别成功率，适用于PCB元器件的组装检测。针对采用贪婪搜索策略的混合蛙跳算法，对算法参数进行合理地调整和设置是改善其性能的关键措施。在接下来的研究工作中，将研究算法参数设置的规律，进一步改善GSFLA的性能。另一方面，可考虑将GSFLA应用于其它研究领域。
田明杰, 王天珍, 赵亮[7]2003年在《青蛙视信息加工生理数据的计算机分析》文中研究表明计算机视觉是当前世界上最有争议、最具有挑战性的研究课题之一。由于在识别方面碰到的困难 ,人们把目光转向生物行为研究。由于对人类的研究过于复杂 ,而青蛙只对活动的目标产生反应 ,因此选择了青蛙的眼睛作为突破口 ,通过用计算机分析青蛙视信息的生理数据作为研究识别的初步
郭家俊[8]2012年在《自闭症儿童图画书阅读中社会性信息加工特点的研究》文中研究指明自闭症儿童存在着社会交往和沟通能力等方面的困难,他们在阅读理解图画书故事时所表现出来的社会知识技能和社会认知特点已经引起了学者们的兴趣和关注,这也为我们深入了解自闭症儿童的社会性缺陷开辟了一个新的视角。本研究通过分析自闭症儿童对图画书中不同信息的注意特点和重述特点,旨在了解他们对于故事中社会性信息和非社会性信息的加工特点,探讨其社会性缺陷对图画书阅读过程的影响,并为自闭症儿童的教育干预提供参考和建议。为此,本研究选取了上海市四所辅读学校的16名自闭症儿童以及与他们语言能力相匹配的16名普通儿童作为研究对象,结合眼动测量技术和故事重述法,对自闭症儿童图画书阅读过程中社会性信息和非社会性信息的加工特点进行了探讨。通过眼动实验获得的主要结论如下：(1)总体而言,自闭症儿童对图画书中非关键信息区域的注意程度相对普通儿童而言更高,而对关键信息区域的注意则相对较少,尤其是他们对故事中的角色的关注与普通儿童相比存在明显的不足。(2)图画书中关键信息和非关键信息区域的面积、密集程度以及故事的长度都会影响儿童对关键信息区域的注意程度,而自闭症儿童受到非关键信息的干扰更大。(3)在关键信息区域内,自闭症儿童不仅对人物的脸部表情(尤其是嘴部)刺激关注较少以外,对于人物身体上其他部位所表达的“语言”信息可能也关注较少。(4)故事音频对两组儿童的图画书阅读过程均产生了一定的积极影响,其主要表现为,两组儿童对非关键信息区域的关注程度显着降低。此外,尽管没有得到显着性差异,在听到故事音频后,两组儿童对人物区域以及人物脸部区域的关注度有(临界显着的)上升的趋势,而且自闭症儿童的变化幅度更大,这也有待更进一步的研究证实。通过重述实验获得的主要结论如下：(1)自闭症儿童在运用不同重述方式时对信息的描述存在很大的不同。(2)在回忆重述时,自闭症儿童涉及机械型描述、外显行为描述和心理状态描述的语言所占百分比与普通儿童不存在显着的差异。具体来看,他们对感官动作、情绪以及心里想法和感觉的描述与普通儿童也没有明显的差异,但是对行为意图的描述却显着少于普通儿童。(3)在看图重述时,自闭症儿童的机械型描述的语言明显多于普通儿童,对于外显行为的描述与普通儿童不存在量上的差异,而对于心理状态的描述却明显少于普通儿童。具体来看,自闭症儿童在看图重述时对于外显行为中的感官动作的描述明显比普通儿童少；对于心理状态的描述中情绪的描述与普通儿童没有明显的差异,但却在心里想法和感觉以及行为意图方面的描述明显少于普通儿童。以上结果可以推论出,自闭症儿童缺失的是一种有效整合社会性视觉信息的能力,这种整合能力的缺陷对他们图画书阅读产生了不利的影响,使得自闭症儿童对故事的认知缺乏连贯性,从而较难理解故事的主要情节以及故事的主题。而讲故事的音频可能对自闭症儿童会有积极的影响,这也有待更进一步研究的证实。
陈晓慧[9]2005年在《关于教育信息化的文化审视》文中研究说明本文以辩证唯物主义和历史唯物主义为基本立场,以信息技术与教育的关系为视角,兼容了多种文化学说与传播学理论、媒介理论,对信息化教育这一崭新的教育实践系统工程进行了全方位的审视,系统揭示教育信息化文化实践的各个方面的表现及影响,对教育信息化研究首次实现了文化学定义上的探讨。教育信息化即是信息时代对教育提出了新的要求,又是信息时代教育改革的必然成果,作为一个崭新的教育文化实践,它包含的意义是什么,影响是什么,表现在哪里,与其它文化之间的关系是什么,本论文从文化学意义上进行了全面的探讨。论文共分为八章。导言部分详细地介绍了本论文选题的定义,说出了关于文化、教育文化、教育与文化之间关系等几个必要的解释。第一章:通过对教育信息化与当代教育变革的关系出发,系统介绍了信息与信息社会的基本特征,信息技术对当代教育改革的影响、教育信息化的基本界定以及世界各国教育信息化进程,给出了完整的教育信息化概述。第二章:通过对20世纪文化思潮进行回顾,提供了教育信息化过程中可能涉及到的文化碰撞问题,进而进一步指出了教育文化的基本特征和功能。这些文化的某些方面在信息化教育实践的过程中有着不同程度和范围的表现。第叁章:网络及网络社会,作为信息时代的文化特征之一,对当前教育起着重要影响。它所提供的文化范式是人们关注的重要课题,它应用到教育中之间产生了网络教育这一新的教育形式,这种新的教育形式也是一种新的教育文化实践,它所产生的教育影响,特别是教师角色问题应为本章讨论的主要问题。第四章:教育作为一种特殊的文化实践活动,文化传播的形式和效果是必须要面对的。本章从文化传播的意义、历史、媒介与文化学、信息时代的媒介文化及其网络传播模式几个方面进行探讨,从而揭示教育信息化与文化传播之间的关系。第五章:信息化课程文化是信息环境下教育文化的重要组成部分。课程既是文化的载体,又是文化传播的内容及文化实践过程。在信息化教育文化实践中课程的意义及基本精神,信息化课程的价值取向以及课程表现形式是本章的基本论述内容。第六章:信息技术与课程整合是信息化课程文化实践的重要组成部分,也是当前教育信息化开展的关键领域。本章从教育整合理论出发,揭示了教育技术与学科整合的目标、意义。提供了若干课程整合模式,揭示了信息技术教育与其它各育的关系。第七章:人际交往,是人们文化实践的主要活动方式之一。因此教育信息化过程中的人际交往特征及影响是人们关注的重要问题之一。本章从交往过程与文化传播、交往方式与教育文化、信息化教育中的交往活动叁个方面进行了论述。第八章:由于本论文中对文化进行了广义的界定,因此教育文化中既包含了物质要
刘聪颖[10]2016年在《理工科学术论文汉译英实践报告》文中进行了进一步梳理学术论文是国际学术交流的一个关键部分,对中文的论文而言,其准确流畅的英语翻译是实现最终交流目的重要一步。本报告中,笔者从五篇通信专业理工科学术论文的翻译实践中,分别选取叁篇作为研究的文本,文本研究方向为信息网络和图像识别。首先,进行翻译任务的描述,阐明其实践意义；对任务完成过程进行整体的分阶段概括,包括译前、译中、译后叁个阶段,在译前的辅助工具中介绍了所用软件memoQ和1 Checker的用法；然后通过对具体翻译过程中词汇、句法和语篇的分析等等这几个方面来阐述理工科类科技论文翻译中应该注意的策略技巧以及翻译过程中应注意的问题,如如何利用网络词典进行专业词汇的筛选和确定、如何把握原文的理解与修改和非言语符号的使用等,最终达到使理工科类读者能够通过对本报告的阅读掌握翻译技巧而后提升翻译质量,最终达到有效进行国际学术交流的目的。
参考文献：
[1]. 青蛙视觉行为的初步研究与计算机模拟[D]. 赵亮. 武汉理工大学. 2003
[2]. 基于蛙眼视觉特性的运动目标分析研究[D]. 刘俊敏. 湖南大学. 2013
[3]. 基于生物视觉注意机制的视频图像中感兴趣目标提取方法研究[D]. 李福. 中国石油大学. 2011
[4]. 视觉系统认知和运动目标动态响应过程及建模研究[D]. 靳波. 浙江大学. 2004
[5]. 组织智能的理论与方法研究[D]. 周健. 武汉理工大学. 2005
[6]. 混合蛙跳算法及其应用研究[D]. 孟宏伟. 西安电子科技大学. 2014
[7]. 青蛙视信息加工生理数据的计算机分析[J]. 田明杰, 王天珍, 赵亮. 武汉理工大学学报(信息与管理工程版). 2003
[8]. 自闭症儿童图画书阅读中社会性信息加工特点的研究[D]. 郭家俊. 华东师范大学. 2012
[9]. 关于教育信息化的文化审视[D]. 陈晓慧. 东北师范大学. 2005
[10]. 理工科学术论文汉译英实践报告[D]. 刘聪颖. 北京交通大学. 2016
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