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

内外众多学者的重要研究与文献成果。在此，谨向相关研究人员和文献作者致以诚挚的感谢，

他们的贡献为本书中的类脑算法奠定了坚实基础。

本书的研究工作得到了以下科研项目的大力支持：国家自然科学基金面上项目《面向柔性

行为决策的移动机器人智能发育机理研究》（批准号：62173309）；龙门实验室重大项目《多智

能体群智行为与协同控制关键技术研究》（批准号：231100220300）；河南省重点研发专项《燃

气管网安全生产监测关键技术研究及示范应用》（批准号：231111211600）；河南省重点研发专

项《果园智能作业机器人多模态感知与多任务协作关键技术研发》（批准号：241111110500）。

本书可作为智能科学、认知科学、人工智能、机器学习以及类脑计算等相关领域研究人员

的重要参考资料。

类脑计算作为一门处于快速发展中的前沿学科，其研究基础仍在不断完善之中。由于人类

I

对大脑认知机制的理解尚不全面，相关理论尚需进一步深入探索；同时，受限于作者个人水平，

书中难免存在疏漏与不足，敬请广大读者批评指正。

作者

2025 年10 月