認(rèn)知模型的研究和應(yīng)用.pdf

1、認(rèn)知科學(xué)已成為21世紀(jì)智力革命的前沿，它是對人的大腦和智能進(jìn)行研究的綜合性學(xué)科，是研究人類感知和思維信息處理過程的科學(xué)。近年來發(fā)表的大量文獻(xiàn)表示，認(rèn)知建模技術(shù)已取得了重要的進(jìn)展，許多新的思想被提出來，已經(jīng)成為非常引人注目的領(lǐng)域之一。目前，認(rèn)知模型雖然有很多種，但作為一種新興的交叉學(xué)科，它還有很多需要改進(jìn)的地方。 本文在分析研究美國卡耐基梅隆大學(xué)認(rèn)知軟件ACT-R，密西根大學(xué)認(rèn)知軟件SOAR等模型以及技術(shù)報告基礎(chǔ)上，針對目前在認(rèn)知

2、模型研究領(lǐng)域存在著各自研究各自領(lǐng)域的狀況，研究了具有信念功能和感知模塊的認(rèn)知模型，通過綜合ACT-R、SOAR和信念系統(tǒng)模型，提出了一個更加系統(tǒng)、具有信念功能的認(rèn)知模型。該模型采用產(chǎn)生式和啟發(fā)式搜索技術(shù)，具有感知、信念、推理、記憶、學(xué)習(xí)、行為等功能，與SOAR和ACT模型相比較，更強調(diào)了系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)合理性和全面性。 知識存儲在計算機中以后，如何在具體領(lǐng)域中，迅速找到相關(guān)的知識來解決問題，這就需要用搜索技術(shù)。結(jié)合通用認(rèn)知模型SOAR

3、，研究了啟發(fā)式搜索的理論和算法以及產(chǎn)生式系統(tǒng)；主要內(nèi)容包括，啟發(fā)式搜索算法，啟發(fā)評估函數(shù)的實現(xiàn)，衡量啟發(fā)式搜索好壞的尺度和回溯算法的實現(xiàn)，并將產(chǎn)生式和啟發(fā)式搜索算法在認(rèn)知模型SOAR中進(jìn)行仿真應(yīng)用。 人的感知行為由感覺、知覺開始，它是人的心理與行為活動的基礎(chǔ)。目前絕大多數(shù)感知模型都是描述性模型，在為數(shù)不多的可計算模型中，早期的研究主要集中在產(chǎn)生式感知規(guī)則上，但是這種模型沒有考慮事件、態(tài)勢、規(guī)則的不確定性。因此，本文采用故障診斷的

4、方法來觀察環(huán)境，以乒乓球賽為特例，構(gòu)造了一個體育比賽的通用感知建?？蚣埽⒘艘粋€以概率觀察模型作為主體從外部環(huán)境中收集信息的接口。在比賽中有很多需要感知的技術(shù)屬性，包括主體自己直接感知的、通過推理間接感知和隊友或教練感知的屬性，直接感知的屬性可以通過導(dǎo)調(diào)控制系統(tǒng)直接獲得，間接感知的屬性的獲得需要應(yīng)用啟發(fā)式搜索算法和產(chǎn)生式系統(tǒng)進(jìn)行推理，主體先念的和其他主體感知的屬性可以用證據(jù)合并方法組合在一起。經(jīng)研究分析證明，該模型框架對于改進(jìn)認(rèn)知模型