16、探索生物启发的认知架构设计

探索生物启发的认知架构设计

1. 引言

生物启发的认知架构(Biologically Inspired Cognitive Architectures, BICA)旨在通过模拟生物系统中的认知机制,设计出能够更好地理解和适应环境的智能系统。这类架构不仅在理论上提供了对人类认知的新见解,还在实践中推动了人工智能(AI)和机器人技术的发展。本文将深入探讨如何设计生物启发的认知架构,并通过具体的应用场景展示其潜力。

2. 自适应情感社会决策模型

在复杂的社会环境中,人类常常面临需要快速做出决策的情境,尤其是在高压和紧急情况下。这些决策往往伴随着强烈的情感反应和社会影响。为了模拟这种复杂性,Alexei Sharpanskykh 和 Jan Treur 提出了一个自适应情感社会决策模型。该模型基于神经科学的原则,旨在通过计算机制模拟人类在压力下的决策过程。

2.1 模型的核心要素

模型的核心要素包括预测、评估和情感反应。这些要素通过循环的认知/情感过程相互影响。具体来说:

  • 预测 :基于内部模拟,预测决策选项的效果。
  • 评估 :对预测效果的价值进行主观评估,考虑其对代理的重要性(正面或负面)。
  • 情感反应
内容概要:本文档详细介绍了利用Google Earth Engine (GEE) 平台对指定区域(位于中国广东省某地)进行遥感影像处理的一系列操作。首先,定义了研究区边界,并选取了 Landsat 8 卫星2023年8月至10月期间的数据,通过去云处理、归一化等预处理步骤确保数据质量。接着,基于预处理后的影像计算了地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、湿度指数(WET)、建筑指数(NDBSI)四个关键指标,并进行了主成分分析(PCA),提取出最重要的信息成分。为了进一步优化结果,还应用了像素二元模型对主成分分析的第一主成分进行了条件规范化处理,生成了最终的环境状态评估指数(RSEI)。最后,利用JRC全球表面水体数据集对水体区域进行了掩膜处理,保证了非水体区域的有效性。所有处理均在GEE平台上完成,并提供了可视化展示及结果导出功能。 适合人群:具备地理信息系统基础知识,对遥感影像处理有一定了解的研究人员或技术人员。 使用场景及目标:① 对特定区域的生态环境状况进行定量评估;② 为城市规划、环境保护等领域提供科学依据;③ 掌握GEE平台下遥感影像处理流程和技术方法。 其他说明:本案例不仅展示了如何使用GEE平台进行遥感影像处理,还涵盖了多种常用遥感指标的计算方法,如LST、NDVI等,对于从事相关领域的科研工作者具有较高的参考价值。此外,文中涉及的代码可以直接在GEE代码编辑器中运行,便于读者实践操作。
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