基于颜色和形状任务的脑区功能连接的研究

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《基于机器视觉的乔木类水果采摘装备设计与试验研究》

《基于机器视觉的乔木类水果采摘装备设计与试验研究》一、引言随着科技的不断进步，农业自动化和智能化已成为现代农业发展的重要方向。其中，基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究，对于提高采摘效率、降低人工成本、保障果实品质具有重要意义。本文旨在探讨基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计原理、方法及试验研究，以期为相关领域的研究与应用提供参考。二、机器视觉在乔木类水果采摘中的应用机器视觉技术通过模拟人眼功能，实现对目标的识别、跟踪和测量。在乔木类水果采摘中，机器视觉技术可应用于果实定位、识别和分级等方面，从而提高采摘效率和果实品质。机器视觉技术能够快速准确地识别果实的位置、大小、颜色等特征，为采摘装备提供精确的采摘指令。三、乔木类水果采摘装备设计 1. 设备构成：乔木类水果采摘装备主要包括机械臂、视觉系统、控制系统等部分。其中，机械臂负责实现果实的采摘动作，视觉系统负责识别和定位果实，控制系统负责协调各部分的工作。 2. 设计原则：在设计过程中，应遵循可靠性、稳定性、高效性、低成本等原则，确保采摘装备能够在复杂的环境中稳定工作，提高采摘效率，降低运营成本。 3. 关键技术：采摘装备的关键技术包括果实识别与定位技术、机械臂运动控制技术、图像处理与分析技术等。其中，果实识别与定位技术是确保采摘准确性的关键。四、试验研究 1. 试验材料：选用常见的乔木类水果，如苹果、梨、桃等作为试验对象。 2. 试验方法：通过搭建试验平台，对采摘装备进行实际采摘测试。测试内容包括果实识别准确性、采摘速度、采摘损失率等指标。 3. 试验结果与分析：根据试验数据，对采摘装备的性能进行评价。通过分析试验结果，找出存在的问题和不足，对设备进行优化改进。五、结论基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究，对于提高采摘效率、降低人工成本、保障果实品质具有重要意义。通过实际应用，可以有效地提高果农的生产效率，降低劳动强度，提高果实品质和产量。同时，该技术的应用还有助于推动农业现代化和智能化的发展。在未来的研究中，可以进一步优化果实识别与定位技术，提高机械臂的运动控制精度和稳定性，以进一步提高采摘效率和果实品质。此外，还可以探索将其他先进技术如人工智能、物联网等应用于乔木类水果采摘装备中，以实现更加智能化的农业生产。总之，基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究具有重要的现实意义和应用价值。通过不断的技术创新和优化，将为农业现代化和智能化的发展做出更大的贡献。六、技术创新与展望基于机器视觉的乔木类水果采摘装备，无疑是一项充满技术创新的研究项目。然而，科技发展的脚步永不停歇，这一技术还有很大的发展空间和潜力。首先，对于果实识别与定位技术，可以进一步引入深度学习和计算机视觉的最新研究成果。利用深度学习算法，可以更准确地识别果实的位置、大小、形状等特征，从而更精确地指导机械臂进行采摘。此外，可以利用多传感器融合技术，如激光雷达、红外传感器等，提高采摘装备在复杂环境下的工作能力。其次，在机械臂的运动控制方面，可以引入更先进的控制算法和硬件设备。例如，可以采用更高精度的伺服电机和控制器，提高机械臂的运动速度和定位精度。同时，可以引入自适应控制算法，使机械臂能够根据不同果实的特点和采摘环境的变化，自动调整运动参数和策略，从而提高采摘效率和果实品质。此外，可以进一步探索将人工智能、物联网等技术应用于乔木类水果采摘装备中。例如，可以通过物联网技术，将多个采摘装备连接起来，形成一个智能化的采摘系统。在这个系统中，可以通过云计算和大数据技术，对采摘数据进行实时分析和处理，从而实现对采摘装备的远程监控和智能控制。同时，可以利用人工智能技术，对采摘装备进行自我学习和优化，使其能够适应不同的采摘环境和任务。在未来的研究中，还可以探索将这一技术应用于其他类型的果树和农作物。通过对不同类型果树的采摘需求进行深入研究和分析，可以进一步优化采摘装备的设计和性能，从而更好地满足农业生产的需求。总之，基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究具有重要的现实意义和应用价值。通过不断的技术创新和优化，不仅可以提高果农的生产效率、降低劳动强度、提高果实品质和产量，还可以推动农业现代化和智能化的发展。在未来，我们有理由相信这一技术将会在农业生产中发挥更大的作用。基于机器视觉的乔木类水果采摘装备设计与试验研究，在当下农业科技发展中具有举足轻重的地位。随着技术的不断进步，我们可以进一步深化这一领域的研究，为农业生产带来更多的可能性。一、深入探索机器视觉技术在现有的基础上，我们可以进一步研究并优化机器视觉算法，使其能够更准确地识别不同类型的果实，包括其形状、大小、颜色、成熟度等特征。通过提高识别精度，采摘装备可以更准确地定位果实，从而提高采摘速度和定位精度。此外，还可以研究如何使机器视觉技术适应不同的光照条件、果实颜色和背景等复杂环境，以增强其在实际应用中的稳定性和可靠性。二、引入深度学习技术深度学习技术可以为机械臂提供更强大的学习和决策能力。通过训练，机械臂可以学习如何根据果实的特征和环境变化自动调整运动参数和策略，从而更好地适应不同的采摘任务。此外，深度学习还可以用于优化物联网和云计算平台的数据处理和分析能力，实现对采摘装备的更精准的远程监控和智能控制。三、优化物联网和云计算技术应用在物联网技术的应用上，我们可以进一步研究如何将多个采摘装备有效地连接起来，形成一个高效、智能的采摘系统。在这个系统中，云计算和大数据技术可以实时处理和分析大量的采摘数据，为采摘装备的远程监控和智能控制提供支持。此外，我们还可以研究如何利用物联网技术实现采摘装备的自我诊断和自我修复功能，提高其维护效率和寿命。四、拓展应用范围除了乔木类水果，我们还可以探索将这一技术应用于其他类型的果树和农作物。针对不同类型果树的采摘需求，我们可以对采摘装备进行定制化设计，优化其性能和适应性。例如，针对某些需要特殊处理或采摘技巧的果树，我们可以研究如何通过机器学习和人工智能技术，使采摘装备具备更强的自适应能力和学习能力。五、关注用户体验与设备交互在设计与试验研究中，我们还应关注用户体验和设备交互。通过设计友好的人机交互界面，使果农能够更方便地操作和控制采摘装备。同时，我们还应关注设备的安全性和可靠性，确保在采摘过程中不会对果实和果树造成损害。六、推动产业化和标准化发展在技术研究的同时，我们还应关注产业的实际需求和市场前景。通过推动采摘装备的产业化和标准化发展，降低生产成本和价格，使更多的果农能够享受到科技进步带来的红利。同时，我们还应加强与相关企业和机构的合作，共同推动农业现代化和智能化的发展。总之，基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究具有重要的现实意义和应用价值。通过不断的技术创新和优化，我们将能够为农业生产带来更多的可能性，推动农业现代化和智能化的发展。七、技术实现的挑战与解决方案在基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究中，我们面临着诸多技术实现的挑战。首先，如何准确识别不同类型的果实，特别是在复杂多变的自然环境中，是一个巨大的技术难题。此外，对于果实成熟度的判断，也需要我们通过深度学习和图像识别技术来进一步提高精度。同时，机器人的操作灵活性和作业效率也需要我们在设计中充分考虑。针对这些问题，我们可以采取一系列的解决方案。首先，我们可以采用先进的图像处理和机器学习技术，通过大量的训练和学习，提高果实的识别精度和成熟度判断的准确性。其次，我们可以对采摘装备进行优化设计，提高其操作灵活性和作业效率。例如，我们可以采用多传感器融合技术，提高采摘装备对环境的感知能力，使其能够更好地适应不同的采摘环境。八、安全性与维护性的考虑在设计与试验过程中，我们还需要充分考虑采摘装备的安全性和维护性。首先，我们要确保采摘装备在作业过程中的安全性，避免对果农和果树造成伤害。其次，我们要考虑采摘装备的维护性，使其在使用过程中能够方便地进行维护和保养，延长其使用寿命。九、实地试验与效果评估在设计与试验研究完成后，我们还需要进行实地试验和效果评估。通过在真实的果园环境中进行试验，我们可以了解采摘装备的实际性能和效果，进一步优化其设计和性能。同时，我们还需要对试验结果进行评估和分析，了解其在实际应用中的优缺点和改进方向。十、培训与推广在技术研究完成后，我们还需要进行培训与推广工作。通过培训果农如何使用和维护采摘装备，帮助他们更好地应用这一技术。同时，我们还需要加强与相关企业和机构的合作，共同推广这一技术的应用，促进农业现代化和智能化的发展。十一、未来展望未来，随着人工智能、物联网等技术的不断发展，基于机器视觉的乔木类水果采摘装备将会有更广阔的应用前景。我们可以预见，未来的采摘装备将具备更高的识别精度、更强的自适应能力和更高效的操作性能。同时，随着产业化和标准化的发展，采摘装备的生产成本将进一步降低，使更多的果农能够享受到科技进步带来的红利。总之，基于机器视觉的乔木类水果采摘装备的设计与试验研究具有重要的现实意义和应用价值。通过不断的技术创新和优化，我们将能够为农业生产带来更多的可能性，推动农业现代化和智能化的发展。十二、挑战与应对虽然基于机器视觉的乔木类水果采摘装备设计有着显著的潜力和价值，但在实际操作和研发过程中仍面临着许多挑战。这些挑战主要包括技术的先进性、应用的实际性和环境因素等。技术的先进性挑战在于不断进步的科技发展速度和不断变化的市场需求。为了保持技术的领先地位，我们需要持续关注最新的科研成果和技术动态，及时将新的技术应用到采摘装备的设计和研发中。同时，我们还需要加强与科研机构和高校的合作，共同推动相关技术的研发和应用。应用的实际性挑战在于如何将理论研究和实际应用相结合。在设计和试验过程中，我们需要充分考虑果树的生长环境、果实的特点以及果农的实际需求等因素，确保采摘装备在实际应用中能够发挥最佳效果。此外，我们还需要加强与果农的沟通和交流，了解他们的实际需求和反馈意见，及时调整和优化设计和研发方案。

拓扑辨识与目标检测

拓扑辨识与目标检测拓扑辨识与目标检测1. 概述拓扑辨识与目标检测是计算机科学领域中两个重要的研究方向。

拓扑辨识是指在一个给定的空间中，通过识别和分析空间中的拓扑结构来进一步发现和了解该空间的特性和行为。

目标检测则是指在图像或视频中，通过算法和技术来自动识别和定位出感兴趣的目标物体。

2. 拓扑辨识拓扑辨识是一项对空间结构进行分析和理解的技术。

在计算机科学中，图论和网络学是拓扑辨识的主要理论基础。

通过对节点之间相互连接关系的研究和分析，可以揭示出空间中的各种拓扑结构，并进一步研究其性质和特征。

2.1 拓扑结构拓扑结构是指在一个空间中，点与点之间的连接关系所构成的形态和结构。

常见的拓扑结构包括连通性、环路、网格和树等。

通过对这些结构的深入研究，我们可以发现和了解空间潜在的规律和特性。

2.2 拓扑辨识算法拓扑辨识算法是指对拓扑结构进行自动化识别和推断的一类算法。

这些算法通常基于图论和数学模型，通过对节点之间的连接关系进行分析和处理，来识别出空间中的各种拓扑结构。

常见的拓扑辨识算法包括最小生成树算法、深度优先搜索算法等。

3. 目标检测目标检测是指在图像或视频中，通过算法和技术来自动识别和定位出感兴趣的目标物体。

目标检测在计算机视觉和人工智能领域有着广泛的应用，如人脸识别、交通监控和自动驾驶等。

3.1 目标检测算法目标检测算法是实现目标检测任务的关键。

常见的目标检测算法包括基于传统图像处理技术的边缘检测算法、颜色检测算法和形状检测算法，以及基于深度学习的卷积神经网络（CNN）算法等。

这些算法通过对图像进行特征提取和分类，来实现对目标物体的定位和识别。

3.2 目标检测性能评估目标检测的性能评估是指通过一系列指标来衡量目标检测算法的准确性和鲁棒性。

常见的性能评估指标包括准确率、召回率、F1值和平均精度均值（mAP）等。

这些指标可以帮助评估算法的表现，并进行算法的优化和改进。

4. 个人观点与理解拓扑辨识与目标检测作为计算机科学领域中的重要研究方向，对于理解和应用空间结构和图像信息具有重要意义。

基于Papez神经环路探讨针刺改善卒中后认知障碍的可能机制

基于Papez神经环路探讨针刺改善卒中后认知障碍的可能机制目录1. 内容概述 (2)1.1 内容概要的目的 (3)1.2 研究的背景和意义 (3)1.3 研究的文献回顾 (4)2. 卒中后认知障碍概述 (6)2.1 卒中的病理生理 (7)2.2 认知障碍的临床表现 (8)2.3 现有治疗方法的局限性 (9)3. Papez神经环路 (10)3.1 Papez环路的解剖结构 (12)3.2 Papez环路的生理功能 (13)3.3 Papez环路与认知功能的关系 (14)4. 针刺疗法概述 (15)4.1 针灸的历史和理论基础 (16)4.2 针刺疗法的应用举例 (18)4.3 针刺可能的机理探讨 (19)5. 针刺对卒中后认知障碍的可能机制 (20)5.1 Papez环路与针刺反应 (21)5.2 神经保护和修复作用 (23)5.3 炎症反应的调节 (24)5.4 血流动力学的改善 (25)5.5 心理和情绪的调节作用 (26)6. 病例研究 (27)6.1 研究的对象选择 (28)6.2 研究的方法和工具 (29)6.3 研究结果分析 (30)6.4 案例讨论和临床意义 (32)7. 结论与展望 (33)7.1 研究的主要发现 (34)7.2 研究的局限性和未来方向 (35)1. 内容概述本论文旨在深入探讨基于Papez神经环路理论，针刺如何有效改善卒中后认知障碍的可能机制。

Papez神经环路作为大脑中负责处理和调控认知功能的重要结构，其完整性在卒中后认知障碍的发生和发展中起着关键作用。

文章首先回顾了卒中后认知障碍的研究背景，指出了当前研究的不足和挑战。

随后，论文详细阐述了Papez神经环路的解剖结构和功能特点，以及其在认知过程中的重要作用。

在此基础上，文章进一步探讨了针刺如何通过调节Papez神经环路的神经元活动、突触传递以及神经递质释放等机制，达到改善卒中后认知障碍的目的。

Papez神经环路的解剖与功能：详细介绍Papez神经环路的组成部分、连接关系以及其在认知功能中的作用。

俄罗斯方块游戏设计与实现毕业设计论文

目录封面........................错误！未定义书签。

目录 (I)毕业论文（设计）任务书 (I)开题报告 (Ⅴ)审阅与评审成绩 (Ⅹ)答辩记录及成绩评定 (Ⅺ)中文摘要 (Ⅻ)引言 (1)1．绪论 (2)1.1 电子游戏及其分类 (3)1.2 电子游戏发展现状 (3)1.2.1 电子游戏在国外的发展现状 (3)1.2.2 电子游戏在国内的发展现状 (4)2．可行性研究 (6)2.1 设计目的 (6)2.2 软件问题定义 (6)2.3 可行性分析 (6)3．需求分析 (7)3.1 引言 (7)3.2 游戏需求 (7)3.3 软硬件需求 (8)3.4 接口控制 (8)3.5 方案论证 (8)3.5.1 VB的优点 (8)3.5.2 C++的优点 (9)3.5.3 Java的优点 (9)3.5.4 方案的选择 (10)4．概要设计 (11)4．1 游戏设计方案的确定 (11)4．2 系统流程结构设计 (11)4．3 各个功能模块图设计 (12)4.3.1 模型层(Model)功能模块图设计 (12)4.3.2 视图层(View)功能模块图设计 (13)4.3.3 控制层(Controller)功能模块图设计 (13)5．详细设计 (14)5.1模型层(Model)设计 (14)5.1.1 图形的产生 (14)5.1.2 图形的数据结构 (14)5.1.4 图形的变形 (15)5.1.5 存储和表示障碍物 (16)5.1.6 判断满行及消行 (16)5.2视图层(View)设计 (17)5.2.1 方块的显示 (18)5.2.2 障碍物的显示 (18)5.3 控制层(Controller)设计 (19)5.4 游戏演示 (19)5.4.1 游戏界面显示 (20)5.4.2 开始和结束控制菜单 (20)5.4.3 分数和等级查看菜单 (21)5.4.4 变换方块菜单 (21)5.4.5 帮助菜单 (22)6．系统测试 (22)6.1 游戏界面菜单选项的功能测试 (22)6.2 按键事件的功能测试 (23)6.3方块堆砌与消行测试 (23)6.4 测试结果分析 (23)结论 (24)致谢 (25)参考文献 (25)毕业论文(设计) 任务书系计算机系专业软件技术班级软件技术1班学生姓名指导教师/职称1．毕业论文(设计)题目：俄罗斯方块游戏设计与实现2．毕业论文(设计)起止时间： 2013年11月26日～ 2014年 4月26日3．毕业论文(设计)所需资料（指导教师选定部分）陆惠恩著. 实用软件工程[M].北京:清华大学出版社黄复贤著.俄罗斯方块游戏的敏捷设计与开发[M]. 电脑编程技巧与维护朱福喜著. Java程序设计技巧与开发实例[M].北京:人民邮电出版社赵东跃著.俄罗斯方块编程[M].电脑编程技巧与维护4．毕业论文(设计)应完成的主要内容俄罗斯方块游戏的基本实现，由Model层随机生成图形，由View层显示，用Controller 类控制图形是否能旋转是否能下落。

基于PLC控制的智能分拣系统的开发研究

引言
随着现代工业的不断发展，物料分拣已成为生产过程中不可或缺的重要环节。物料循环分拣系统作为一种高效的分拣方法，能够根据物料的属性、规格、重量等特征进行自动化识别和分拣，大大提高了生产效率和准确性。而可编程逻辑控制器（PLC）作为现代工业控制系统的核心，对于物料循环分拣系统的稳定、高效运行具有决定性的作用。本次演示将重点探讨物料循环分拣系统PLC控制系统的设计。
基于PLC控制的智能分拣系统的开发研究
目录
01 一、引言
03 三、系统架构
02 二、研究现状 04 四、实现方法
目录
05 五、系统测试与结果分析
07 参考内容
06 六、结论与展望
一、引言
随着现代工业的快速发展，生产过程中的自动化和智能化需求日益增长。其中，智能分拣系统在生产线、物流仓储等领域具有广泛的应用前景。可编程逻辑控制器（PLC）作为一种重要的工业控制设备，具有可靠性高、抗干扰能力强、编程简单等特点，是实现智能分拣系统的理想选择。本次演示旨在研究基于PLC 控制的智能分拣系统，重点探讨系统架构和实现方法。
3、调试与优化：在完成程序编写后，进行模拟调试，检查程序的功能和逻辑是否正确。如有需要，对程序进行优化和调整，确保系统的稳定性和高效性。
系统优化
为提高物料循环分拣系统的稳定性和智能化水平，我们可以对PLC控制系统进行以下优化：
1、增加故障诊断功能：在PLC程序中增加故障诊断功能，对系统故障进行实时监测和诊断。当故障发生时，能够迅速定位故障点并采取相应的处理措施，提高系统的可靠性和稳定性。
实验结果表明，该系统能够实现高效、准确和自动化的物料分拣控制，并且操作简单，维护方便。同时，该系统的应用可以大大提高企业的生产效率，降低分拣错误率和人力成本，具有一定的市场应用前景。

深度学习在图像识别中的实践研究

深度学习在图像识别中的实践研究一、引言图像识别是人工智能领域中的一个重要研究方向。

在过去几年中，深度学习技术以其强大的功能，成为了图像识别领域中的主流技术。

本文将对深度学习在图像识别领域中的实践研究进行探讨。

二、深度学习在图像识别中的应用深度学习是一种模仿人脑神经网络结构并实现机器学习的技术。

在图像识别中，深度学习可以通过建立深度卷积神经网络来实现。

深度卷积神经网络具有多层卷积层和池化层，可以学习提取抽象特征。

传统图像识别算法依赖于手工提取特征，而难以应对大规模、多样的图像数据。

而深度学习极大地改善了这种情况，针对不同的图像类型，可以建立不同的深度卷积神经网络。

当然，这需要大量的数据集和计算资源的支持。

图像分类是指对于给定的图像进行分类，判断属于哪个类别。

深度学习的目标是通过训练网络，使其能够自动抽取图像的共性特征，从而实现精准的分类。

在深度学习中，图像分类可以使用多种模型。

其中最为常见的是CNN（Convolutional Neural Networks），也就是卷积神经网络。

卷积神经网络在图像中可以学得特征在空间上的位置指令，具有图像探测、识别、刻画和压缩等特点。

四、目标检测目标检测是指对于给定的图像中的目标进行检测，标记出目标的位置和大小。

在深度学习中，目标检测主要是通过建立深度神经地图模型（Deep Neural Map Model）来实现。

Deep Neural Map Model是一种利用深度学习网络对全局目标进行检测的方法。

它具有较强的鲁棒性，可以用于目标跟踪等场景。

图像分割是将图像分为不同的区域，每个区域内具有相似的颜色、纹理和形状等特征，在深度学习中，常采用的方法是推导图上的一连串的解码器，然后利用已知的目标区域对解码器进行监督性训练。

此外，也有一些基于卷积神经网络的深度学习方法，如FCN （Fully Convolutional Networks）等。

FCN将一个完全连接的层与一个卷积层相连接，然后通过卷积得到全局性特征元素。

大脑中的矮人——加拿大医生彭菲尔德的故事

大脑中的矮人——加拿大医生彭菲尔德的故事在欧洲，小矮人，这意味着在拉丁美洲（小矮人）小男人，有一个故事说负责精子和耳朵之中产生和感觉。

出生于瑞士帕拉塞尔苏斯（帕拉塞尔苏斯，真名泰奥弗拉斯菲利普斯奥拉斯Bombastus冯霍恩海姆，1493-1541）从医学的费拉拉学校的意大利大学毕业了，然后，他被任命为瑞士的医学教授的巴塞尔大学医学院。

然而，由于它批评基督教，它被驱逐，然后成为一个旨在完成生活的炼金术士。

他认为他创造了一个小矮人。

它们的制备“当在蒸馏器精液密封40天，类似于人类的形式出现的东西。

此外，在人血液中提供40周，成为侏儒并保持在等于马的子宫的温度。

”这这很奇怪。

加拿大神经外科医生彭菲尔德在确定癫痫病人的手术部位，人的大脑皮层的电刺激，总结了运动皮质和躯体感觉皮层和身体部分之间的关系。

图1是Penfield和Bordeley基于他们的数据绘制的“矮人”（半影）。

在该图中，小矮人身体的各部分的尺寸被描述为对应于运动皮层的相应区域的面积。

结果，身体的形状显着扭曲。

例如，拇指大，脸和舌头异常大。

Penfield hom One的一个特征是身体的表面区域和大脑相应部分的区域不一一对应，如图1所示。

另一方面是身体的相邻部分规则排列，即使在大脑皮层表面也是相邻的。

后一点在图3中示出。

跨在任一侧上的中心槽初级运动皮质和初级躯体感觉皮层跨过槽，所述主体的内侧上的下部，所述主体的外侧上的上部对称地设置如图所示。

身体各部位大脑皮质表面的规则排列称为身体局部定位。

此外，身体的左半部分具有对应于右大脑皮层的部分，并且身体的右半部分对应于左大脑皮层。

因此，运动系统将遵循对立统治的原则和感官系统。

当然，人体的表面是三维的，大脑皮层的表面是二维的，所以它不是一个完整的连续的序列。

彭菲尔德的小矮人的一个特点是与外界相对应的常规安排。

初级躯体感觉皮层的初级运动皮质的位置关系以及如图中所示的主体的表面。

2已经开发在大脑皮质表面。

北京师范大学历年研究生考试真题

北京师范大学2005年心理学理论试题一、概念题1、感觉剥夺2、离差智商3、视崖实验4、去中心化5、最近发展区6、皮格马利翁效应二、简答题1、试说明注意的概念及功能。

2、什么是问题解决中的算法式（algorithms）和启发式（heuristics）策略，请加以比较及分析。

3、什么是马赫带（mach band），如何解释。

4、用实验说明脑功能的一侧优势。

5、什么是“习惯化-去习惯化”研究方法？该方法对儿童心理发展的研究有何重要意义？6、简述加德纳（H.Gardner）的多元智力理论及其对教育的启示。

三、论述题1、简要说明内隐记忆的特点，你认为研究内隐记忆有什么重要意义？2、试举例分析新皮亚杰理论与传统皮亚杰理论的异同。

3、综合运用各种动机理论，谈谈如何激发学生的学习动机？参考答案一、概念题1、感觉剥夺:感觉剥夺泛指心理学中一类利用消除特定外界刺激的手段研究脑发育和行为发展的干预性实验方法。

研究者在动物个体发育的特定时期采取某些手段，使之不能获得某种或某几种刺激（如视觉、听觉或触觉），这些手段并不直接造成器质性伤害，但研究发现它们对个体行为的发展会造成严重影响。

例如在一例典型的视觉剥夺实验中，研究者对一只刚出生的小猫（视觉发育关键器）进行了眼睑缝合手术，使其自幼不见光亮刺激。

数月后进行复原手术。

研究者发现，其视觉能力严重受损，出现功能性“盲”现象。

这是由于被剥夺感觉的动物，神经元之间无法建立正常的突触连接，视觉皮质缺乏对光正常放电反应的神经元。

由于感觉剥夺造成的能力缺失在人类心理发展过程中也可能出现。

2、离差智商:智商是智力发展水平测量的指标，而离差智商是其中最为广泛使用的一种形式。

它由美国心理学家韦克斯勒在智力测验中首次使用。

以某一年龄段内全体人的智力分布为正态分布，以该年龄组的平均智商为参照点，以标准差为单位求得的个体在智力测验中的标准分数。

与比率智商相比，离差智商的优点在于反映了个体在群体中的相对位置，以这种相对性来评价个体水平的高低，排除了各年龄水平智商变异性不同的困扰。

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ｌＹ．ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｅｄｂｒａｉｎｎｅｔｗｏｒｋｓｉｎｒｅｓｔｉｎｇｓｔａｔｅａｎｄｔａｓｋｉｎｇｓｔａｔｅ．ａｎｄｄｉｖｉｄｅｄｔｈｅｍｉｎｔｏｓｏｍｅｍｏｄｕｌｅｓｂｙｕｓｅｏｆＣＮＭ．Ｓｅｃｏｎｄ－
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｒｅｓｅａｒｃｈｆｅａｔｕｒｅｂｉｎｄｉｎｇｏｆｖｉｓｕａｌｐｅｒｃｅｐｔｉｏｎ，ｔｈｉｓｐａｐｅｒｕｓｅｄｔｈｒｅｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｍｅｔｈｏｄｓａｓ￣ｌｌｏｗｓ．Ｆｉｒｓｔ —
（ＣｏｌｌｅｇｅｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒＳｃｉｅｎｃｅ＆Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｆｏＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｔａ／ｙｕａｎ０３００２４，Ｃｈｉｎａ）
关键词：脑网络；模块划分；Ｚ值；连接度；特征捆绑中图分类号：ＴＰ３９９文献标志码：Ａ文章编号：１００１ — ３６９５（２０１４）０４ — １２７６ — ０５
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１ — ３６９５．２０１４．０４．０７８
ｌｖ．ｃｏｍｐｕｔｅｄＺｖａｌｕｅｓｂｅｔｗｅｅｎｖｉｓｕａｌｒｅｇｉｏｎｓ．Ｔｈｉｒｄｌｙ．ｃｏｍｐｕｔｅｄｔｈｅｄｅｇｒｅｅｓｏｆｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｂｅｔｗｅｅｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔｖｉｓｕａｌｂｒａｉｎｒｅ — ｇｉｏｎｓ．Ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔｓｃｏｎｆｉｒｍｔｈｅｔｗｏｐａｔｈｗａｙｓｏｆｖｉｓｕａｌｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，ｄｙｎａｍｉｃｅｑｕｉｌｉｂｒｉｕｍｃｈａｒａｃｔｅｉｒｓｔｉｃｓｏｆｂｒａｉｎｎｅｔ — ｗｏｒｋａｎｄｔｈｅｉｍｐｏｒｔａｎｔｂｒａｉｎａｒｅａｓｏｆｖｉｓｕａｌｆｅａｔｕｒｅｂｉｎｄｉｎｇ．Ｂｙｍｅａｎｓｏｆｓｔｕｄｙｉｎｇｃｏｇｎｉｔｉｖｅｐｒｏｃｅｓｓｅｓｏｆｖｉｓｕａｌｆｅａｔｕｒｅｂｉｎ．ｄｉｎｇ，ｔｈｅｓｅｗｉｌｌｈｅｌｐｃｏｎｔｉｂｒｕｔｅｔｏｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｕａｌｍｏｄｅｌｉｎｇｐｒｏｃｅｓｓａｎｄｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｆｉｍａｇｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｂｒａｉｎｎｅｔｗｏｒｋ；ｍｏｄｕｌｅｄｉｖｉｓｉｏｎ；Ｚｖａｌｕｅｓ；ｄｅｇｒｅｅｏｆｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｂｉｎｄｉｎｇ
Ｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｆｕｎｃｔｉｏｎｃｏｎｎｅｃｔｉｏｎｏｆｂｒａｉｎｂａｓｅｄｏｎｃｏｌｏｉ — ｙａｎｇ，ＤＯＮＧＹｕｎ－ｙｕｎ，ＤＥＮＧＨｏｎｇ — ｘｉａ，ＬＩＨａｉ — ｆａｎｇ
邢桂阳，董云云，邓红霞，李海芳
（太原理工大学计算机科学与技术学院，太原０３００２４）摘要：针对视感知中的特征捆绑问题主要通过以下三个方面进行研究：首先，构建静息态和任务态的脑网络，
利用堆结构贪婪算法进行模块划分；其次，计算视觉脑区之间的ｚ值；再次，计算视觉脑区之间的连接度。实验证明了视觉信息加工的两条通路、脑网络动态平衡特性以及参与绑定的重要脑区。研究视觉特征捆绑认知过程，有助于计算机视觉建模，为提高图像识别技术奠定基础。
第３１卷第４期
２０１４年４月
计算机应用研究
ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓ
Ｖｏ１．３ｌＮｏ．４Ａｐｒ．２０１４
基于颜色和形状任务的脑区功能连接的研究