• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文会议>Helenic Conference on Artificial Intelligence(AI),(SETN 2006); 20060518-20; Heraklion(GR) >Modelling Robotic Cognitive Mechanisms by Hierarchical Cooperative CoEvolution
【24h】

Modelling Robotic Cognitive Mechanisms by Hierarchical Cooperative CoEvolution

机译：通过分层协作协同进化建模机器人认知机制

获取原文
获取原文并翻译 | 示例
页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

The current work addresses the development of cognitive abilities in artificial organisms. In the proposed approach, neural network-based agent structures are employed to represent distinct brain areas. We introduce a Hierarchical Cooperative CoEvolutionary (HCCE) approach to design autonomous, yet collaborating agents. Thus, partial brain models consisting of many substructures can be designed. Replication of lesion studies is used as a means to increase reliability of brain model, highlighting the distinct roles of agents. The proposed approach effectively designs cooperating agents by considering the desired pre-and post- lesion performance of the model. In order to verify and assess the implemented model, the latter is embedded in a robotic platform to facilitate its behavioral capabilities.
机译：当前的工作解决了人工生物中认知能力的发展。在提出的方法中，基于神经网络的代理结构被用来代表不同的大脑区域。我们介绍了一种层次协作合作进化（HCCE）方法来设计自主但又协作的代理。因此，可以设计由许多子结构组成的部分大脑模型。病灶研究的复制被用作增加脑模型可靠性的一种手段，突出了药物的独特作用。通过考虑模型所需的病前和病后性能，所提出的方法有效地设计了合作代理。为了验证和评估已实现的模型，将后者嵌入到机器人平台中以促进其行为能力。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号