"类脑计算是人工智能的重要分支领域。受生物神经系统启发，本书主要通过模拟大脑的结构（如神经元、突触）和功能（如学习、记忆等），来实现机器人的自主心智发育。全书共10章，分3部分：第1部分（第1章和第2章）介绍大脑的基本组成与功能划分，以及本书主要的研究方法——发育网络的基础知识；第2部分（第3~5章）介绍基于发育网络的大脑听觉、视觉以及视觉-听觉双模发育机理；第3部分（第6~10章）主要介绍基于发育网络的机器人行为决策，包含模拟小脑学习机理、集成小脑和基底神经节学习机理、非预期不确定性环境下机器人类脑行为决策、模拟大脑记忆机理以及模拟大脑学习与记忆机理等内容。 本书可供从事智能科学、认知科学、人工智能、机器学习等相关工作的研究人员参考。"

王东署，博士，郑州大学电气与信息工程学院教授，博导，美国密歇根州立大学计算机科学与工程系访问学者。长期从事机器人自主心智发育，机器学习，人工智能，类脑计算，机器人类脑智能控制等方面的研究。主持并参与完成国家自然科学基金项目4项，参与完成科技部国家重点研发计划项目2项，主持完成省部级科研项目4项，主持参与横向项目10余项。以第一作者和通讯作者在IEEE TNNLS, IEEE TCDS, IEEE TAI, IEEE TITS, Information Sciences, Pattern Recognition，控制理论与应用，控制与决策等国内外著名期刊上发表SCI/EI论文70余篇。近年来主编学术著作3部，授权国家发明专利15项，获省科技进步二等奖一项。

前言 类脑计算是一种受人脑结构与功能启发的新型计算范式，旨在模拟大脑的神经网络机制、 信息处理方式及其学习能力，构建更高效、更智能的信息处理系统。它突破了传统计算架构 （如冯·诺依曼架构）在大规模并行处理能力与能效方面的瓶颈，是人工智能领域的重要研究 方向之一，为人工智能的发展提供了新的理论基础和技术路径，近年来得到了快速发展并引发 了广泛关注。 本书系统总结了作者课题组在基于发育网络的类脑计算领域所取得的成果。全书共10 章。 第1 章介绍大脑的基本组成与功能，为后续内容提供必要的神经科学知识背景。第2 章围绕“机 器人自主心智发育”这一核心理念，阐述了其实现路径——发育网络的基本原理及其演化版 本，包括发育网络-2、发育网络-3，以及结合神经调节机制后形成的调节发育网络，为后面各 类算法的实现提供了理论与方法支持。第3 章和第4 章分别探讨了基于发育网络的大脑听觉与 视觉神经系统的模拟。第5 章进一步实现了基于发育网络的视觉-听觉双模发育系统。从第6 章 开始，内容重点转向发育网络在机器人行为决策中的应用，介绍模拟小脑监督学习机制的机器 人行为决策方法。第7 章将小脑的监督学习机制与基底神经节的强化学习机制相结合，实现了 更为复杂的类脑行为决策。第8 章面向非预期不确定性环境，提出了更具适应性的机器人类脑 行为决策模型。第9 章探索了模拟大脑记忆机理的机器人行为决策方法。第10 章则进一步结 合大脑的学习与记忆机理，构建更加完善的类脑行为决策系统。 本书凝聚了作者课题组多年来在类脑算法设计与实现方面的研究成果，吸收并借鉴了国 内外众多...