认知循环总结_认知公司总结

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第一代认知无线电以反应序列的方式实现智能的认知无线电(Intelligent cognitive radio, ICR)。可以通过单处理机顺序执行，也可通过多处理机并行执行。单处理机上的执行过程有严格的推论顺序，如图2.1所示。模仿人类对外界环境做出的反应，可把认知循环划分为多个时期：清醒时期，在此时期中，CR的任何一个感知器接受到新的刺激或者一个先前认知循环的完成都会激起一个新的原始的认知循环；睡眠时期，在此时期中，CR的功率减少；做梦时期，在此时期中，完成需要计算的、精确的类型识别和学习；祈祷时期，在此时期中，进行更高一级的交互信息。

翻译《Implementing a Cognition cycle with words computation-2011》

控制论的现代形式是认知信息学，这门学科试图发现自然智能和人脑认知过程的机制。为了研究人脑这个最复杂的器官，认知信息学囊括了多门学科，包括：哲学，生理学，心理学，计算机科学。人脑参与了各种无休止的认知活动。对人类智力的模拟要求在人脑的各种感知过程之间组成一个协调体。每一个感知过程归属于一个感知环，这个感知环和其他感知环相互作用构成了人类的智力系统。

另一方面，像其他的自然现象一样，自然智能和人脑的认知过程涉及到日常生活思考中的模糊的概念、平均智力、不准确的信息、事实。在这种情况下，模糊集理论提供了一种正规的方法、以准确的形式来捕获和处理来自于自然界的模糊数据。

Wang提出的MADB模型是一种认知循环，它包括了人脑的各种相互作用的认知功能。在目前的工作中，利用模糊集理论来研究MADB模型。MADB模型中的每个认知功能被看做一个模糊推理系统，在此系统中，各组件基于模糊逻辑理论进行互动。另外，MADB也是一个闭环系统，随后，提出一种能够把新信息集成到已有知识中的心理学模型来操控认知循环的反馈信息。最后，这个模型能够指导计算按照智能和人类行为的方式进行。

一般来讲，认知信息学的概念用于在行为的心理研究和方法论模型之间建立联系，目的是将认知循环开发成一个带自我控制的人工智能机器。模型自主地决定如何通过对它自己的行为的反应来继续执行它的任务。

文章组织如下：第2部分将MADB模型描述为一种基于模糊集理论的认知循环，讨论了人脑思考和信息处理的本质和相关的理论。然后在第3部分，提出了一种心理学模型，这种模型能够管理新信息，并把新信息集成到已有知识中以便构成认知循环中的环路。在第4部分，介绍了行为模型在计算机工程及计算智能中的应用。在第5部分，进行了Matlab Simulink的仿真，为了执行一种智能的拟人机的行为机制，利用模糊逻辑工具箱建模并仿真MADB模型中智力流的传输，最后分析了仿真结果。

为了解释人脑中的各认知过程及各认知过程之间的相互信息处理活动，执行一个认知循环可看做一个自然智能系统运行机制的真实写照。图1所示为基于认知心理学的基本认知模型，一个认知循环包含了反馈环中的5个心理阶段，这些阶段通过各种各样的生理进程、心理进程进行相互作用。

A． The motivation/attitude-Driven Behavior model 动机/态度驱动的行为模型 人脑是各种智能行为的指挥部，绝大多数人类行为都是人脑的认知过程响应各种自然环境的结果。实际上，人类行为是几个自然和模糊因素的函数，作为一个生物系统，分析人脑时必须要考虑这些因素，特别是在研究人脑如何处理模糊和不确定概念时，更要考虑这些因素。行为模型是基于心理学的行为理论开发出来的。动机/态度驱动的行为模型研究了一种特定的行为，这种行为可被看做如图2所示的认知循环的完美调整，这个认知循环控制了各种智能模块。

B.The nature of human thinking 人类思考的本质

在人类的思考过程中，觉察中的认知心理，含糊，不确定性是不可避免。模糊概念部分起源于人脑处理信息的本质具有模糊性。Computing with words理论的提出者是L.A.Zadeh，这个理论提供了一种在不确定环境下有效地为人脑的认知能力建立模型的基础。在这种方法下，计算模型被定义为自然语言的域。模糊系统运用语言学的标识符和规则来更加自然地模仿智能活动和认知机制。

有研究表明：与其他的精神现象相似，言语表达比数值表达更接近于行为的目的。现在，建立了一个基于语言学表示的MADB模型，其中的语言学表示与输入空间的各种可能函数关联。

MADB模型中的模糊集是完全根据文献[17,18]中研究的心理学和自然语言描述的。输入变量：desire，expectancy of desire(E)，cost，motivation，rational motivation(Mr)，取值为{0,10}，degree of satisfaction(Ds)，the current status of a person(s)，attitude，decision，outcome，取值为{0,1}，最后的emotion(Em)取值为{0,5}。上述变量的模糊子集定义为：desire={self-actualization自我实现，esteem名声，love/belonging爱/归属，safety安全，physiological生理}，E={低，中，高}，goal setting(E-S)={slight细小的，midway中间的，much大量的}，cost={cheap便宜，affordable付得起，expensive昂贵的}，motivation={sketchy粗略地，average平均地，intensive强烈地}，Mr={sketchy粗略地，average平均地，intensive强烈地}，Ds={low低，medium中等，high高}，S={primer入门的，intermediate中级的，advanced先进的}，Attitude={impoible不可能，poible可能，certain一定}，Decision={impoible不可能，poible可能，certain一定}，Behavior={ sketchy粗略地，average平均地，intensive强烈地}，Outcome={ineligible不合格的，acceptable可接受的，ideal理想的}，Em={no emotion无感情，weak一点感情，moderate中等程度感情，strong强烈感情，strongest最强烈的感情}，根据盛行的心理学、语言学和文化学科，为相应的影响因素选择bell-shaped，高斯，三角形模糊成员函数。心理学实验和仿真结果表明：上述指标足以应付实际情况。通过不准确的关于智力活动的逻辑描述，所开发的模型用于说明表示特定行为或者决策的言语思维。

管理新信息的心理学模型

一个认知循环是一个与自然世界互动的信息流动环，在与外部世界或者内部世界发展觉察的互动过程中，人类智力可能经常遇到新的、或者部分新的现象、或者关系。因此，MADB模型的一个主要问题是如何操纵来源于行为(动作)结果的新反馈信息。下面分析结果对已存在的态度的影响。心理学实验表明：人类有很大倾向维持初始的信念。人类对由新信息引起的知识修改具有一种抵触情绪，这叫做conservatism。根据模糊集理论，可有效地对集成新信息到已有知识中的过程进行建模。现在，已经开发出了一种通过调节可能性函数预测新信息对已有知识体影响的心理学模型。

Qi(x1)(x)(x)minI;Qxi1i(x)(x) maxxbQi(1b)Ii1;(x)(x)maxxIi1;Qi其中，(01),I(i1),Q(i)分别指示新信息的显著性，新信息的整合，已有知识的可能性函数。模型的结果取决于新信息的显著性同已有知识反对变化二者之间的较量。时刻t(i)的反对变化量bi取决于已有知识保持的时间、已有知识支撑信息的数量，可用下述公式表示为：

bifdQi;Qi1,0bi1

其中，f是单调递减函数，d是模糊距离。建立模型的假定条件是：已有知识是通过言辞陈述建议建立起来的，这种建议由模糊概念和数量词构成。

在态度和可行性分析中，不确定性是个大问题。根据模型，针对各种获得的新信息，智力可行性的修正如表1所示，伴随的表面图如图4所示。所建议的模型可推广到更新智力中的任何心理学现象，例如MADB模型中涉及到觉察可行性的人的信念。建议的模型用于将结果和态度连接到MADB中最接近的认知循环中。

《hierachical cognition cycle-making cognitive radio networks more intelligent-2013》