22基于智力探索的认知地图建模_朱青
基于使用情境的智能手机认知地图系统的构建
和短信功能等。 娱 乐模 式与学 习模 式需 求状 况相 反 ， 乐模 式 娱 下， 手机 作为 主体 性 工 具存 在 ， 各 类 应 用 功 能 应 其 最 大化展 现 ， 即使 Ｊ 知 体趋 近 于最 大 化 。认 主 认 主 ｊ知 体 越 趋 近于 Ｊ， 其 交互沉 浸 感越 强 ， 户 体验 最 丰 则 用
将不能参 与认 知处理 阶段 ， 实际上 的信 息丢失 。 导致 以下 以学 习 ／ 女 吴乐模式 为例 进行 分析 和功 能信 息分 类 ， 以达到 功能 显示层 级化 的 目的 。 在学 习模式 下 ， 境 需 求状 况 为 ： 机 作 为 学 环 手 习 的辅助性 工具 存在 ， 如拍 摄板 书或 者讲 稿 。因此 应减 少 ， 知 体 的输入 量 ， 认 主 以减 少认 知 主体 第三 部
知特 点进 行分 析 ， 不 同情 境认 知地 图 的构 建 ， 对 给
收 稿 日期 ：０ ２—０ —１ ２１ １ ６
可以缓解其操作压力 ， 但认知理解的负荷度降低而 导 致 的困难再 所难 免 ， 也是 老年人 喜欢 功能 简单 这
手 机 的根 本原 因。而成人 的操 作适应 度 虽然最 高 ，
忆负担 ， 有助于探索到所有的应用功能， 如将几十项
应用分为 电话 功能 、 日常 管 理 、 戏 、 游 多媒 体等 大类
别 。在用 户模 型 一 定 ， 即确定 的情 况 下 ， 选择 应
最大匹配 的信息量分类， 以达到最高使用效能， 但应首先保证 Ｊ 知 体＜ Ｊ， 认主 ｒ 以避免 Ｐ 的发生。 ｏ １ 根据 用 户认知 能力 的差 别 ， 使得 大类 的认 知 负
分的反应时＿ 。而此时 ， 的其余部分信息应来 源 ４ ］ ０ 于环境 ， 减 小 ｊ 知主 的 输 入 量 的 同 时 ， 最 大 在 认 体 将 限度地 有助 于 ， 境 的增 大 ， Ｊ 习 息趋 近 于最 大 环 即 学 信
基于粒计算的认知模型_张清华
第21卷第4期重庆邮电大学学报(自然科学版)V o l .21 N o .42009年8月J o u r n a l o f C h o n g q i n gU n i v e r s i t yo f P o s t s a n dT e l e c o m m u n i c a t i o n s (N a t u r a l S c i e n c e E d i t i o n )A u g .2009基于粒计算的认知模型收稿日期:2009-04-24基金项目:国家自然科学基金(60573068,60773113);重庆市教委科学技术研究项目(K J 060517);重庆市自然科学基金重点项目(2008B A 2017);重庆市教委研究项目(0832223)张清华1,2,周玉兰1,滕海涛1(1.重庆邮电大学计算机科学与技术研究所,重庆400065;2.西南交通大学信息科学与技术学院,成都610031)摘 要:事物的认知过程是一个非常复杂的过程,粒计算是人工智能领域中的一种新理念和新方法。
概要介绍了几种典型的认知模型,结合粒计算的方法论提出了基于粒计算的认知模型,并分析了图像认知过程中的粒计算方法和讨论了图像认知必须解决的关键问题。
关键词:认知科学;粒计算;心理学;本体论;图像中图分类号:T P 18 文献标识码:A文章编号:1673-825X (2009)04-0494-08C o g n i t i o n m o d e l b a s e do n g r a n u l a r c o m p u t i n gZ H A N GQ i n g -h u a 1,2,Z H O UY u -l a n 1,T E N GH a i -t a o1(1.I n s t i t u t eo f C o m p u t e r S c i e n c ea n dT e c h n o l o g y ,C h o n g q i n g U n i v e r s i t y o f P o s t s a n dT e l e c o m m u n i c a t i o n s ,C h o n g q i n g 400065,P .R .C h i n a ;2.S c h o o l o f I n f o r m a t i o nS c i e n c e a n dT e c h n o l o g y ,S o u t h w e s t J i a o t o n g U n i v e r s i t y ,C h e n g d u 610031,P .R .C h i n a )A b s t r a c t :T h e c o g n i t i v e p r o c e s s i s v e r y c o m p l i c a t e d ,a n dt h e g r a n u l a r c o m p u t i n g (G r C )i s a k i n d o f n e wi d e a a n d m e t h o d i n t h e a r t i f i c i a l i n t e l l i g e n c e f i e l d .I n t h i s p a p e r ,s e v e r a l t y p i c a l c o g n i t i o n m o d e l s w e r e i n t r o d u c e d ,a n dt h e n a n e wc o g n i t i o n m o d e l w a s p r o p o s e d b a s e d o n t h e G r C .I n a d d i t i o n ,t h e i m a g e c o g n i t i o n m o d e l b a s e d o n G r Cw a s p r e s e n t e d a n d t h e k e y i s -s u e s i n i m a g e c o g n i t i o nw e r e d i s c u s s e d .K e yw o r d s :c o g n i t i v e s c i e n c e ;g r a n u l a r c o m p u t i n g (G r C );p s y c h o l o g y ;o n t o l o g y ;i m a g e0 引 言认知是指人类认识外界事物的过程,即对作用于人的感觉器官的外界事物进行信息加工的过程,是人最基本的心理过程。
当代地图学第三章
§3-3 二 地图空间认知的表象过程 地 地图空间认知的表象是在地图知觉的基础上产 图 空 生的，它是通过回忆、联想使在知觉基础上产生 间 的映象再现出来。从认识论的角度讲，表象和感 认 知觉都属于感性认识，都是生动的直观。但是， 知 表象与感觉、知觉不同，它是在过去对同一事物 的 或同类事物多次感知的基础上形成的，具有一定 基 的间接性和概括性。 本 过 程
二、人类认知系统的结构
§3-1 空 间 认 知 的 基 本 概 念0
2、人脑的注意分配机制
（1）视觉选择性机制
（2）视觉注视性
二、人类认知系统的结构
3、人类信息加工系统的结构
§3-1 空 间 认 知 的 基 本 概 念
（1）信息输入
（2）存储记忆
（3）控制过程
三、人类的空间认知能力
§3-1 人类的空间认知能力是人类所具有的研究人们 空 间 怎样认识自己赖以生存的环境，包括其中的诸事 认 物、现象的相关位置、空间分布、依存关系，以 知 及它们的变化和规律的能力。 的 空间认知能力的结构包括形状、大小、位置、 基 本 维数、时间和相互关系等的认知能力的核心。 概 念
§3-2 地 图 空 间 认 知 的 两 个 重 要 概 念
三、心象地图
4、心象地图的建立
（1）通过实地考察建立心象地图； （2）通过阅读文字材料建立心象地图；
（3）通过使用地图建立心象地图。
赖以建立心象地图的信息源不同，所建立的心
象地图也会有差异。
第 三 §3-3 地图空间认知的基本过程 章 一 地图空间认知的感知过程 地 图 二 地图空间认知的表象过程 空 间 三 地图空间认知的记忆过程 认 知 四 地图空间认知的思维过程 理 论
二、认知制图 三、心象地图
小学人工智能教师画像构建研究
小学人工智能教师画像构建研究作者：柏宏权朱俊来源：《电化教育研究》2024年第07期基金项目：2019年度国家社会科学基金教育学一般课题“大学生在线同伴互评效果改进研究”（课题编号： BCA190079）[摘要] 教师课堂教学的专业化水平是制约中小学人工智能教育高质量发展的关键问题。
利用教师画像刻画教师教学模式和行为特征，多维度挖掘分析教师课堂教学表现，了解教师课堂教学的特征和不足并进行针对性提升，是解决人工智能教师专业成长难题的新途径。
文章以30节小学人工智能课堂教学视频为研究样本，采用S-T分析和滞后序列分析法构建教师画像发现：小学人工智能教师课堂教学模式偏向对话型和混合型，教学行为存在“IRF循环”“指导联结”“沉默促进”三种典型模式，媒体应用行为呈现“技术倾向”“连续型”“传统媒体双向交互”三种模式。
基于教师画像，文章提出了小学人工智能教师教学行为提升策略。
[关键词] 教师画像；课堂教学行为分析；小学人工智能教师；人工智能教学；滞后序列分析[中图分类号] G434 [文献标志码] A[作者简介] 柏宏权（1975—），男，江苏盐城人。
教授，博士，主要从事人工智能教育和教育信息化理论与实践研究。
E-mail：*******************。
一、引言近年来，随着我国科技的飞速发展和教育改革的深入推进，中小学人工智能教育得到了空前的关注和重视。
《新一代人工智能发展规划》中明确提出，在中小学设置人工智能相关课程[1]。
在这一背景下，我国中小学人工智能教育展现出了蓬勃的发展态势。
然而，师资缺乏是目前中小学实施人工智能教育迫切需要解决的问题[2-3]，并且人工智能教师专业化水平有待提高[4]。
针对师资培养存在的问题，2021年9月，教育部出台了《关于实施第二批人工智能助推教师队伍建设行动试点工作的通知》，指出要通过建设和应用教师大数据形成教师画像，支持教师精准管理和评价改革[5]。
通过教师画像，挖掘分析教师的特征和短板，促使教师反思和总结，改变教师的教学方法，优化教师的知识结构和行为模式，促进教师专业发展[6]。
第七讲认知智能
第七讲认知智能教学内容：本章主要学习认知智能基本原理，包括逻辑推理、知识表示、搜索技术、知识图谱、认知计算等内容。
教学重点：知识表示、知识图谱。
教学难点：知识图谱技术。
教学方法：课堂教学为主,结合智慧树等在线平台实时提问、收集学生学习情况，充分利用网络课程中的多媒体素材来表示认知智能技术的实现原理和过程。
讨论五分钟。
课后布置作业，要求学生查找、阅读与知识图谱有关的经典论文等。
学习慕课第七章《认知智能》并完成章节测试。
教学要求：重点掌握命题与推理概念、演绎推理、归纳推理、谓词表示法、语义网络表示法、启发式搜索技术、知识图谱技术。
课程思政内容：本章无相关内容。
学习目标：1.理解和掌握认知智能基本概念，机器认知智能与人类认知智能的区别和联系。
2.学习和理解实现机器认知的基本方法，包括逻辑推理、知识表示、本体、知识图谱等。
3.学习和理解经典的搜索技术，了解特卡罗模拟的博弈树搜索算法；4.学习和理解认知智能的实际发展和应用现状。
学习导言认知智能即对人类深思熟虑的行为的模拟，包括记忆、常识、知识学习、推理、规划、决策、意图、动机与思考等高级智能行为，机器认知智能不是单纯的利用计算机模拟人类的认知智能，恰如飞机模拟鸟儿飞行但不必完全模拟鸟儿的生物学特征一样，机器认知智能可以在功能上表现得人类类似甚至超越人类智能。
现阶段人工智能以机器感知智能为主，但已开始迈入从感知智者到认知智能的变迁阶段。
机器虽然可以通过传感器获得对外界的感知，具备一定的感知智能，但机器并不具备理性认识能力，即通过逻辑推理有意识地理解和思考世界的能力。
深度学习在认知方面的缺陷使研究人员重新考虑传统认知学派的价值，将推理、逻辑等符号主义方法与现代机器学习方法相结合，提升机器的认知智能水平。
人们希望在浅层次的感知智能和初级符号处理认知智能的基础上，发展出能够在一定情况和环境下进行思考、理解、反馈、适应的深层次、交互式、高级认知智能。
目前，在深度学习的推动下，机器感知能力显著提升，但人工智能在机器认知智能方面还远没有突破。
认知模型理论 ppt课件
Context 2 “sunbathing” people, sun, sand, towel; Lie down, sleep
Cognitive model On the beach
Context 3 “Building a sandcastle” People, sand, bucket;
Dig, shape, build
程序的事件。 “去饭馆吃饭” 人物，道具，事件
21
ppt课件
总结：
Lakoff所使用的ICM是一个概括性术语，它由 多个CM。相当于Langacker的抽象域，能体 现它的样本可视为范畴中的典型样本，或者叫 原型样本。CM、认知域、辖域、框架、图式、 常规关系可视为ICM的下义性概念，基本同一。 其中辖域包括基体和侧面。框架可包括静态性 和动态性事件，后者主要是由“脚本”来描写。
ppt课件
Fauconnier早期提出的心智空间理论，主要讨 论了话语如何激活语义框架，以及表征与现实 有关的知识状态的空间，语言如何运用不同空 间之间的连接，知识如何能够在不同空间之间 漂游，后期将重点转向论述两个心智空间中的 信息如何能够被整合起来，产生出新的概念和 概念结构。
32
ppt课件
2.复杂认知模型
较为 复杂的模型，也可能是几个基本认知模型的结合， 分类模型则是最常见的一种较为复杂的认知模型。
结合后的复杂模型又可分为两种：
⑴属于“结构性结合”，其构件成分可独立存在， 其结构整体的意义是其所包含成分的意义的函数。
⑵属于“完形融合”，其构件成分不一定都能独立 存在，整体意义不能通过构件成分的意义进行简单组 合获得，而须通过心智的整合运作才能获得。
29
ppt课件
这四个心智空间通过一系列的映射运作彼此连 接起来，就构成了一个概念整合网络(CIN: Conceptual Integration Network)。
儿童认知地图研究--以小学校园为例
Abstract In order to investigate the children's cognition of spatial environment, the theory of cognitive map is briefly reviewed, and the cognitive map of children is interpreted and analyzed through empirical research. Taking the primary school and primary school children as the research objects, using the cognitive map method, we extract the elements of cognitive map depicted by children. The public cognitive maps are depicted and classified, so as to explore children's spatial cognition characteristics. The results show that the average number of image elements of children's cognitive map is about 7.6, places, signs and buildings are the main status of children's environmental image. In children's public cognitive map, the agreement rate of image elements is generally low and it is difficult to form a highly consistent environmental identity. With the growth of children's age, the cognitive map has gradually developed from the Landmark Representation to the Survey Representation, but on the whole, children's cognitive map is still mainly based on the Route Representation. Keywords Cognitive map, Children, Primary school campus, Environmental psychology
大学校园空间认知地图案例研究
大学校园空间认知地图案例研究-----以沈阳师范学院为例简介：结合沈阳师范学院新校园总体规划创作，对高等院校中心区的标志性作用，空间层次的形成，校园环境生态观的确立进行了探索，并阐述了现代高校空间环境的人文观念。
关键字：中心场所环境氛围生态系统一塑造具有标志性和凝聚力的校园中心区基地位于沈阳市区以北近郊，规划总用地面积５４万ｍ２，规划建筑面积２１万ｍ２，分三期建设实施，预计于２０１０年底全部竣工。
基地现状为荒废的水稻田地，平坦开阔，条件比较宽松，一切从头开始。
高等院校的校园是教学和生活兼顾的场所，从功能上讲，这里仿佛就是一个小城市。
正如城市具有典型的市中心一样，校园也应具有核心。
向心性是人心理上的一种渴求，是人类以自我为中心的一种表征，也是人类对空间认知的出发点。
作于是我们把对校园空间个性的把握落在了中心区的塑造上。
新校址用地虽开阔平坦，但基地边界零乱不规则，难于把握。
为统一用地，进而控制整个校区，在基地中心设计了一个圆，直径３８０ｍ。
圆形具有极强的向心性，并且在众多的形式之中具有显而易见的视觉突出性。
学校的主要功能区域——教学区就设在这一划定的圆形用地内。
圆形路网以内的用地又被划分为九块，形式如《洛书》中描绘的中国传统的宇宙图示——九宫格。
九宫格之中宫的位臵无论从传统观念上、功能组织上，还是从几何构图关系上都是整个区域的中心，这决定了其作为教学区乃至整个校区的中心广场的地位。
而教学区的各主要建筑则依主次分别占据九宫格内的其他地块，共同限定、围合着广场空间。
新教学区在圆形路网的控制下自成一体，位臵显要、特色鲜明，符合中国人传统的空间意识和心理需求；严格的几何关系、充满理性的布局与教学区严谨有序的性格相和谐；开阔低平的广场空间与教学科研区开放性的学术氛围相一致。
中心广场也以其具有显著特色的空间格局在校区整体环境的大背景下脱颖而出，成为校园的标志性场所。
二创造多层次的空间环境氛围总结国内外高校规划设计的实践经验，高等院校的校园环境应具备三个主要功能：满足教学科研工作和师生员工的生活需求；通过良好的环境陶冶人的精神情操，即“人创造环境，环境又培育人”；给涉足校园的来访者文明优雅的观赏环境。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
基于智力探索的认知地图建模朱青1，王如彬21华东理工大学信息科学与工程学院自动化系，上海2002372华东理工大学理学院数学系，上海200237摘要摘要：：啮齿类动物被认为可以形成代表空间环境的认知地图，这种认知地图中代表不同空间区域的位置细胞和环境以一种发放率编码的模式联系起来。
本文首先介绍了神经计算模型和认知地图的构建，这种基于发放率编码的模型也被广泛应用于联想记忆中。
然后本文阐释了两种认知地图的形成方式和功能，第一种模型是一种空间向量地图，用来将动物所处的空间位置进行自我定位，同时，也可以更新地图信息。
另一种认知地图是一个基于目标的向量图，用来进行路径重述。
将这两种认知地图结合起来，就能形成一个高效快捷的寻路方式。
本文重点解决了这种寻路方式只能针对单一目标的缺点，将这种寻路方法应用于智力探索模型中去，依靠适应性驱动力，利用第一种认知地图中所存地点之间关系的基本知识,对第二种认知地图进行构建和重置。
这样通过智力来解决一系列的新路径问题，能够针对不同目标的需求找到合适的路径。
这篇文章的这个新思路能为寻路问题找到更加简便和安全的答案，也能够为以后应用于机器人系统的编程提供更好的基础。
关键词：认知地图；智力探索；寻路；位置细胞；A Model of Cognitive Map Based on Mental ExplorationQing Zhu1,Rubin Wang21Department of Automation,School of Information Science and Engineering,East China University of Science and Technology,Shanghai200237,China;2Department of Mathematics,School of Science,East China University of Science and Technology,Shanghai200237,China;Abstract:The rodent hippocampus has been thought to represent the spatial environment as a cognitive map.In the classical theory,the cognitive map has been explained as a consequence of the fact that different spatial regions are assigned to different cell populations in the framework of rate coding.This paper first introduces the construction of a neural computation model and the cognitive map based on the firing rate coding,which is also is widely used in the associative memory.Then the article explains the formation and function of the two kinds of cognitive maps.The first one is the spatial vector map,it can perform self localization.At the same time，it can update the new detail information of the map.The other one is the goal-oriented vector map,it play an important role in route replay.As intermediate between the two types,we proposed a combination between the spatial vector map and the goal-orientation map and作者简介：朱青(1990-)，女，本科，学生，从事认知神经动力学研究，E-mail:zhuqing99@王如彬(1951-)，男，博士，博士生导师，从事认知神经动力学研究，E-mail:rbwang@form an effective and efficient way of path finding.This paper focused on solving the shortcomings of this path finding way,which can only find its way for a single target.We apply this kind of cognitive map-based path-finding methods to mental exploration model.Rely on the driving force of adaptation,We use the basic knowledge of the relationship between the locations stored in the first cognitive map,and form and reset the second cognitive map,finally solve a series of problems finding new path with the help of mental exploration,which is able to find a suitable path for the needs of different target.The fresh idea of this paper can find its way to seek a simpler and safer answer,and also provide a better basis for later to apply it to the programming of the robot system.Key words:cognitive map;mental exploration;path finding;place cell1引言认知地图概念的出现最初开始于Tolman的一篇论文[1]，他认为老鼠具有在大脑中形成代表他们周围环境的地图的能力，并且可以利用这个认知地图来解决空间问题。
之后，O’Keefe和Dostrovsky[2]采用电生理方法最早发现了海马体中的位置细胞，这些位置细胞也就是构建认知地图的基础。
什么是位置细胞呢？当动物处在相对狭小的范围时，如果海马内某些锥体细胞在某处呈现最大频率发放，而在其他地方很少或者没有发放，则该细胞成为位置细胞（place cell，place unit），其发放所对应的动物在环境中的活动范围称为该细胞的位置野（place field）。
位置编码对于解决空间学习任务问题起着至关重要的作用，由于海马机能障碍危害到老鼠在空间任务中的表现，这也证明了海马在啮齿动物中对空间导航的功能[3]。
在上几个世纪，这些研究的主流方向都集中于解释基于空间位置的海马细胞活动方式以及这些活动的特点。
另外，近期研究还表明，存在着头朝向细胞（head direction cell）[4]，它们是指在动物头部指向特定方向时，发生最大放电的神经元；以及网格细胞（grid cell）[5]，它也对于老鼠在迷宫平面上的导向也起着重要的作用。
为了模拟各种细胞在空间中的相互协调作用，模拟动物在空间任务中进行路径搜寻，研究者们大多采用了Darvin提出的路径整合（path integration，PI）的方法，并进行不断地深化改进。
综上所述，虽然已经有大量学者证实了空间学习和记忆的确是与海马有着极其重要的联系，但是这个学习机制的细节仍然是未知的，待解决的问题丝毫不少于已经取得的成果，还有这一系列问题，比如如何整合来源不同的空间信息，如何将其应用于机器人领域等等。
北美和欧洲的一些科研机构已经在空间认知的研究上投入大量的科研资金，而且已经将这方面的研究结果应用于自动机器人系统中，这种机器人可以在无人为帮助的情况下，同时进行定位，制图并且导航等功能，绘制所需区域一个精确稳定的地图，来完成规定的路径任务。
2神经网络结构经典的神经网络理论认为信息通过神经元的发放率来编码，这种海马记忆的神经基础由Marr[6]提出，同时这也作为联想记忆的框架。
众所周知，在海马体的CA3区域有着很多突触连接，这就使得神经网络可以编码动物所体验的外部的刺激，这个网络具有可以追溯发放模式的能力，也就是所谓的学习后的记忆能力。
许多相关的理论模型和问题被提出和讨论，例如记忆能力，记忆追溯的鲁棒性以及相似记忆的干扰。
接下来我们就简单介绍一下这种发放率编码模式的神经电路基础。
我们知道，位置细胞可以通过发放活动来表示所在的位置，并通过突触加强进行路径学习。
如在路径AB上，从代表A的细胞增加一个突触连接至代表B的细胞就表示A细胞可以导致B细胞的发放。
下图是一个简单的神经电路图，神经系统是一个连续的动态系统，而神经元模型可以用来描述神经系统的输入输出特性[7]。
图1一个简单神经电路模型的解剖图Fig.1“Anatomy”of a simple model neural circuit图中，输入轴突Q有兴奋性突触输出到P0到P3每个主神经元上。
每个主神经元都有与其他神经元之间的抑制性突触，这种抑制性突触用阴影表示。
IN1到IN3表示内部输入神经元。
在这个模型中，我们用简单的两值状态（on-off）来表示一个神经元，并且设定它可以从一小部分其他神经元的突触接受信息。
总的来说，这种模型总结了生物神经电路的两种特性：模拟输入数字输出和高互联性。
但是这样的神经模型还是非常复杂的，需要进一步简化。
所做的第一个简化就是将所有突触输入神经元的信号进行简单的加和，这就忽略了其复杂的输入叠加过程；第二个简化是将突触活动定义在很短的时间内，这就忽略了神经元的膜时间常数。
在进行了这两个简化之后，当神经元i的细胞体发生电位变化时，它就立即产生了一个作用于突触后神经元j的效应，这个效应的强度就取决于细胞j和i之间的突触连接强度。
把神经元i的发放率设为函数，这样神经元i的状态可以表示为有效输入电位和输出发放率。