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群智能算法在人腦功能劃分中的應(yīng)用 版權(quán)信息
- ISBN：9787115609748
- 條形碼：9787115609748 ; 978-7-115-60974-8
- 裝幀：平裝-膠訂
- 冊(cè)數(shù)：暫無(wú)
- 重量：暫無(wú)
- 所屬分類：>
群智能算法在人腦功能劃分中的應(yīng)用 本書特色
1.揭開(kāi)人腦奧秘，群智算法助力功能劃分。本書對(duì)面向fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能劃分現(xiàn)狀進(jìn)行了較為全面的綜述，讓您了解人腦功能的多樣性和復(fù)雜性。
2.從靜態(tài)到動(dòng)態(tài)，掌握腦功能劃分的前沿技術(shù)。詳細(xì)介紹4種靜態(tài)和1種動(dòng)態(tài)功能劃分方法，幫助您成為腦科學(xué)研究的先驅(qū)者，把握人腦功能劃分的前沿進(jìn)展！
3.對(duì)經(jīng)典的免疫克隆算法、人工蜂群算法、粒子群算法、人工水母算法進(jìn)行了描述和改進(jìn)，將其用人腦的功能劃分，并進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比；
4.采用清晰簡(jiǎn)潔的語(yǔ)言，結(jié)構(gòu)清晰、文字流暢，使得讀者能夠輕松理解和消化書籍內(nèi)容。無(wú)論您是專業(yè)人士還是學(xué)生，都能夠輕松閱讀，快速掌握書中的知識(shí)，提升學(xué)習(xí)效果和研究能力。
群智能算法在人腦功能劃分中的應(yīng)用 內(nèi)容簡(jiǎn)介
《群智能算法在人腦功能劃分中的應(yīng)用》以人腦功能劃分方法為主線，結(jié)合群智能算法，圍繞面向功能磁共振成像（fMRI）數(shù)據(jù)的人腦功能研究，詳細(xì)介紹4種靜態(tài)人腦功能劃分方法和1種動(dòng)態(tài)人腦功能劃分方法。全書共7章，首先概述了人腦功能研究及群智能算法，然后介紹了面向fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能劃分進(jìn)展，*后分別介紹了基于免疫克隆選擇算法搜索高斯混合模型（GMM）的腦島功能劃分方法、基于人工蜂群算法的人腦功能劃分方法、基于改進(jìn)型粒子群的人腦功能劃分方法、基于人工水母搜索優(yōu)化的人腦功能劃分方法、基于滑動(dòng)窗口和人工蜂群算法的動(dòng)態(tài)人腦功能劃分方法。 《群智能算法在人腦功能劃分中的應(yīng)用》結(jié)構(gòu)清晰、文字流暢，適合從事腦科學(xué)研究或群智能算法研究工作的讀者閱讀，也適合作為高校相關(guān)專業(yè)學(xué)生的參考書。
群智能算法在人腦功能劃分中的應(yīng)用 目錄
目 錄
第 1章 緒論
1.1 研究背景與研究意義 2
1.2 人腦功能概述 4
1.2.1 人腦功能的物質(zhì)基礎(chǔ) 4
1.2.2 人腦的功能 6
1.2.3 人腦功能的特點(diǎn) 7
1.2.4 人腦功能的研究方法 8
1.3 群智能算法概述 10
1.3.1 群智能算法發(fā)展簡(jiǎn)史 10
1.3.2 群智能算法的特點(diǎn) 12
1.3.3 群智能算法在聚類中的應(yīng)用 12
1.4 主要研究?jī)?nèi)容 14
1.4.1 面向fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能劃分進(jìn)展 14
1.4.2 靜態(tài)人腦功能劃分方法 14
1.4.3 動(dòng)態(tài)人腦功能劃分方法 16
第 2章 面向fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能劃分進(jìn)展
2.1 fMRI數(shù)據(jù) 18
2.1.1 fMRI的基本原理 18
2.1.2 fMRI數(shù)據(jù)的采集過(guò)程 18
2.1.3 fMRI數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 20
2.1.4 fMRI數(shù)據(jù)的預(yù)處理過(guò)程 20
2.2 面向fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能劃分問(wèn)題 21
2.2.1 基本概念 22
2.2.2 分類 22
2.2.3 基本流程 23
2.3 面向fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能劃分方法 24
2.3.1 面向fMRI數(shù)據(jù)的靜態(tài)人腦功能劃分方法 25
2.3.2 面向fMRI數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)人腦功能劃分方法 33
2.4 常用功能一致性度量和評(píng)價(jià)指標(biāo) 33
2.4.1 常用功能一致性度量 33
2.4.2 常用評(píng)價(jià)指標(biāo) 35
2.5 面向fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能劃分應(yīng)用 37
2.6 存在的問(wèn)題 39
2.7 本章小結(jié) 42
第3章 基于免疫克隆選擇算法搜索GMM的腦島功能劃分方法
3.1 基礎(chǔ)內(nèi)容 44
3.1.1 免疫克隆選擇算法 44
3.1.2 高斯混合模型 45
3.1.3 腦島及其功能劃分 46
3.2 NICS-GMM描述 47
3.2.1 基本思想 47
3.2.2 抗體、抗原表示與適應(yīng)度函數(shù) 48
3.2.3 初始化抗體種群和克隆抗體 48
3.2.4 計(jì)算動(dòng)態(tài)鄰域信息 48
3.2.5 混合克隆變異 50
3.2.6 NICS-GMM的具體流程與分析 51
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 52
3.3.1 fMRI數(shù)據(jù)及其預(yù)處理 52
3.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo) 53
3.3.3 搜索能力的比較 54
3.3.4 劃分?jǐn)?shù)的確定 55
3.3.5 劃分結(jié)果 56
3.3.6 劃分結(jié)果的連接模式 57
3.3.7 劃分結(jié)果的功能一致性 58
3.4 本章小結(jié) 59
第4章 基于人工蜂群算法的人腦功能劃分方法
4.1 人工蜂群算法概述 61
4.2 CSABC描述 63
4.2.1 基本思想 63
4.2.2 食物源表示 64
4.2.3 初始化 64
4.2.4 自適應(yīng)交叉搜索 65
4.2.5 分步式搜索 66
4.2.6 CSABC的具體流程與分析 68
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 70
4.3.1 fMRI數(shù)據(jù) 70
4.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo) 71
4.3.3 模擬fMRI數(shù)據(jù)上的聚類一致性 72
4.3.4 搜索能力 73
4.3.5 劃分結(jié)果 74
4.3.6 劃分結(jié)果的功能一致性 79
4.3.7 功能連接指紋 81
4.4 討論 83
4.5 本章小結(jié) 84
第5章 基于改進(jìn)型粒子群的人腦功能劃分方法
5.1 粒子群優(yōu)化算法概述 86
5.2 DPPSO描述 88
5.2.1 基本思想 88
5.2.2 動(dòng)態(tài)非線性慣性權(quán)重 89
5.2.3 粒子位置表示 90
5.2.4 種群拓?fù)涞牧Ｗ託v史*優(yōu)解選擇策略 90
5.2.5 DPPSO的具體流程與分析 91
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 93
5.3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo) 93
5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較 94
5.4 討論 104
5.5 本章小結(jié) 105
第6章 基于人工水母搜索優(yōu)化的人腦功能劃分方法
6.1 人工水母搜索優(yōu)化算法 107
6.1.1 初始化階段 107
6.1.2 搜索階段 108
6.2 ISAJSO描述 109
6.2.1 基本思想 110
6.2.2 融入迭代停滯的時(shí)間控制機(jī)制 110
6.2.3 適應(yīng)度引導(dǎo)的步長(zhǎng)確定策略 111
6.2.4 ISAJSO偽代碼描述 112
6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 114
6.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 114
6.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較 115
6.4 本章小結(jié) 120
第7章 基于滑動(dòng)窗口和人工蜂群算法的動(dòng)態(tài)人腦功能劃分方法
7.1 基礎(chǔ)內(nèi)容 122
7.1.1 動(dòng)態(tài)人腦功能劃分 122
7.1.2 滑動(dòng)窗口 122
7.2 SWABC描述 123
7.2.1 基本思想 123
7.2.2 功能連接相似性*小性準(zhǔn)則 124
7.2.3 基于混合策略的雇傭蜂搜索 125
7.2.4 動(dòng)態(tài)半徑約束的偵察蜂搜索 126
7.2.5 SWABC的具體流程與分析 129
7.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 130
7.3.1 fMRI數(shù)據(jù)與預(yù)處理 130
7.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo) 131
7.3.3 滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度的確定 131
7.3.4 功能狀態(tài)數(shù)的確定 132
7.3.5 各評(píng)價(jià)指標(biāo)上的比較 133
7.3.6 動(dòng)態(tài)功能劃分結(jié)果的驗(yàn)證 140
7.4 討論 142
7.5 本章小結(jié) 143
結(jié)論 144
參考文獻(xiàn) 147
第 1章 緒論
1.1 研究背景與研究意義 2
1.2 人腦功能概述 4
1.2.1 人腦功能的物質(zhì)基礎(chǔ) 4
1.2.2 人腦的功能 6
1.2.3 人腦功能的特點(diǎn) 7
1.2.4 人腦功能的研究方法 8
1.3 群智能算法概述 10
1.3.1 群智能算法發(fā)展簡(jiǎn)史 10
1.3.2 群智能算法的特點(diǎn) 12
1.3.3 群智能算法在聚類中的應(yīng)用 12
1.4 主要研究?jī)?nèi)容 14
1.4.1 面向fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能劃分進(jìn)展 14
1.4.2 靜態(tài)人腦功能劃分方法 14
1.4.3 動(dòng)態(tài)人腦功能劃分方法 16
第 2章 面向fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能劃分進(jìn)展
2.1 fMRI數(shù)據(jù) 18
2.1.1 fMRI的基本原理 18
2.1.2 fMRI數(shù)據(jù)的采集過(guò)程 18
2.1.3 fMRI數(shù)據(jù)的特點(diǎn) 20
2.1.4 fMRI數(shù)據(jù)的預(yù)處理過(guò)程 20
2.2 面向fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能劃分問(wèn)題 21
2.2.1 基本概念 22
2.2.2 分類 22
2.2.3 基本流程 23
2.3 面向fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能劃分方法 24
2.3.1 面向fMRI數(shù)據(jù)的靜態(tài)人腦功能劃分方法 25
2.3.2 面向fMRI數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)人腦功能劃分方法 33
2.4 常用功能一致性度量和評(píng)價(jià)指標(biāo) 33
2.4.1 常用功能一致性度量 33
2.4.2 常用評(píng)價(jià)指標(biāo) 35
2.5 面向fMRI數(shù)據(jù)的人腦功能劃分應(yīng)用 37
2.6 存在的問(wèn)題 39
2.7 本章小結(jié) 42
第3章 基于免疫克隆選擇算法搜索GMM的腦島功能劃分方法
3.1 基礎(chǔ)內(nèi)容 44
3.1.1 免疫克隆選擇算法 44
3.1.2 高斯混合模型 45
3.1.3 腦島及其功能劃分 46
3.2 NICS-GMM描述 47
3.2.1 基本思想 47
3.2.2 抗體、抗原表示與適應(yīng)度函數(shù) 48
3.2.3 初始化抗體種群和克隆抗體 48
3.2.4 計(jì)算動(dòng)態(tài)鄰域信息 48
3.2.5 混合克隆變異 50
3.2.6 NICS-GMM的具體流程與分析 51
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 52
3.3.1 fMRI數(shù)據(jù)及其預(yù)處理 52
3.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo) 53
3.3.3 搜索能力的比較 54
3.3.4 劃分?jǐn)?shù)的確定 55
3.3.5 劃分結(jié)果 56
3.3.6 劃分結(jié)果的連接模式 57
3.3.7 劃分結(jié)果的功能一致性 58
3.4 本章小結(jié) 59
第4章 基于人工蜂群算法的人腦功能劃分方法
4.1 人工蜂群算法概述 61
4.2 CSABC描述 63
4.2.1 基本思想 63
4.2.2 食物源表示 64
4.2.3 初始化 64
4.2.4 自適應(yīng)交叉搜索 65
4.2.5 分步式搜索 66
4.2.6 CSABC的具體流程與分析 68
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 70
4.3.1 fMRI數(shù)據(jù) 70
4.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo) 71
4.3.3 模擬fMRI數(shù)據(jù)上的聚類一致性 72
4.3.4 搜索能力 73
4.3.5 劃分結(jié)果 74
4.3.6 劃分結(jié)果的功能一致性 79
4.3.7 功能連接指紋 81
4.4 討論 83
4.5 本章小結(jié) 84
第5章 基于改進(jìn)型粒子群的人腦功能劃分方法
5.1 粒子群優(yōu)化算法概述 86
5.2 DPPSO描述 88
5.2.1 基本思想 88
5.2.2 動(dòng)態(tài)非線性慣性權(quán)重 89
5.2.3 粒子位置表示 90
5.2.4 種群拓?fù)涞牧Ｗ託v史*優(yōu)解選擇策略 90
5.2.5 DPPSO的具體流程與分析 91
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 93
5.3.1 評(píng)價(jià)指標(biāo) 93
5.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較 94
5.4 討論 104
5.5 本章小結(jié) 105
第6章 基于人工水母搜索優(yōu)化的人腦功能劃分方法
6.1 人工水母搜索優(yōu)化算法 107
6.1.1 初始化階段 107
6.1.2 搜索階段 108
6.2 ISAJSO描述 109
6.2.1 基本思想 110
6.2.2 融入迭代停滯的時(shí)間控制機(jī)制 110
6.2.3 適應(yīng)度引導(dǎo)的步長(zhǎng)確定策略 111
6.2.4 ISAJSO偽代碼描述 112
6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 114
6.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù) 114
6.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果比較 115
6.4 本章小結(jié) 120
第7章 基于滑動(dòng)窗口和人工蜂群算法的動(dòng)態(tài)人腦功能劃分方法
7.1 基礎(chǔ)內(nèi)容 122
7.1.1 動(dòng)態(tài)人腦功能劃分 122
7.1.2 滑動(dòng)窗口 122
7.2 SWABC描述 123
7.2.1 基本思想 123
7.2.2 功能連接相似性*小性準(zhǔn)則 124
7.2.3 基于混合策略的雇傭蜂搜索 125
7.2.4 動(dòng)態(tài)半徑約束的偵察蜂搜索 126
7.2.5 SWABC的具體流程與分析 129
7.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析 130
7.3.1 fMRI數(shù)據(jù)與預(yù)處理 130
7.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo) 131
7.3.3 滑動(dòng)窗口長(zhǎng)度的確定 131
7.3.4 功能狀態(tài)數(shù)的確定 132
7.3.5 各評(píng)價(jià)指標(biāo)上的比較 133
7.3.6 動(dòng)態(tài)功能劃分結(jié)果的驗(yàn)證 140
7.4 討論 142
7.5 本章小結(jié) 143
結(jié)論 144
參考文獻(xiàn) 147
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群智能算法在人腦功能劃分中的應(yīng)用 作者簡(jiǎn)介
趙學(xué)武，副教授，博士，鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院智能工程學(xué)院軟件工程系主任。博士畢業(yè)于北京工業(yè)大學(xué)，研究方向?yàn)閿?shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、腦科學(xué)與大數(shù)據(jù)。主持或參與省部級(jí)以上項(xiàng)目4項(xiàng)，發(fā)表SCI論文2篇、EI論文3篇、核心論文10余篇，指導(dǎo)學(xué)生參加學(xué)科競(jìng)賽并獲獎(jiǎng)10余項(xiàng)，參與校級(jí)和省級(jí)教改項(xiàng)目2項(xiàng)。 李玲玲，教授，博士后，鄭州航空工業(yè)管理學(xué)院科技處處長(zhǎng)，多模信息感知計(jì)算河南省工程實(shí)驗(yàn)室主任，河南省航空物流大數(shù)據(jù)應(yīng)用技術(shù)服務(wù)工程研究中心主任。博士畢業(yè)于華中科技大學(xué)，廈門大學(xué)博士后流動(dòng)站出站。研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)視覺(jué)。新世紀(jì)優(yōu)秀人才，河南省創(chuàng)新人才、學(xué)術(shù)技術(shù)帶頭人，河南省“創(chuàng)新型科技團(tuán)隊(duì)”帶頭人、高校科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)帶頭人，鄭州市科技創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)帶頭人，河南省高等學(xué)校青年骨干教師。主持各級(jí)科研項(xiàng)目16項(xiàng)，完成省級(jí)項(xiàng)目鑒定9項(xiàng)，出版科研作品5部，獲得河南省科學(xué)技術(shù)進(jìn)步二等獎(jiǎng)、三等獎(jiǎng)等獎(jiǎng)項(xiàng)。 羅向陽(yáng)，國(guó)防科技卓越青年基金獲得者，河南省科技創(chuàng)新杰出青年，中原科技創(chuàng)新領(lǐng)軍人才。先后主持國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目5項(xiàng)，各類國(guó)家級(jí)和省部級(jí)科研項(xiàng)目30余項(xiàng)，在國(guó)內(nèi)外重要學(xué)術(shù)期刊/會(huì)議發(fā)表論文200余篇，獲發(fā)明專利授權(quán)30余項(xiàng)。
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