项目名称： 视觉词汇加工的动态神经网络及其形成
项目编号： No.31171077
项目类型： 面上项目
立项/批准年度： 2012
项目学科： 认知语言学
项目作者： 杨剑峰
作者单位： 陕西师范大学
项目金额： 68万元
中文摘要： 从神经网络的角度探讨脑区功能以及脑区之间的动态协作成为认知神经科学的最新研究取向。本项目采用脑功能磁共振成像技术，以视觉词汇加工脑区(VWFA)的神经功能作为切入点，探讨视觉词汇加工神经网络的动态机制及其形成。研究一利用汉字独特的构字法特点，考察VWFA在自下而上刺激驱动和自上而下任务调节下的动态激活；深入考查VWFA与语音、语义加工脑区的协作，进而阐明视觉词汇加工网络的动态机制。研究二通过跨文化对比以及儿童阅读发展的脑成像研究，阐明语言经验对VWFA动态激活的塑造，以及视觉词汇加工网络在语言经验作用下的动态发展。研究三使用多变量数据分析技术，对比功能网络、静息网络以及白质纤维束联结，系统探讨视觉词汇加工网络的动态联结及其形成，对于揭示视觉词汇加工的神经生理模型具有重要的理论意义，为基于脑科学的阅读教学和阅读障碍矫治奠定理论基础，为基于神经网络的认知神经科学研究提供研究思路。
中文关键词： 神经网络；词汇阅读；fMRI；跨语言；
英文摘要：
英文关键词： Neural Network；word reading；fMRI；Cross-language；
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人工神经网络（Artificial Neural Network，即ANN ），是20世纪80 年代以来人工智能领域兴起的研究热点。它从信息处理角度对人脑神经元网络进行抽象， 建立某种简单模型，按不同的连接方式组成不同的网络。在工程与学术界也常直接简称为神经网络或类神经网络。神经网络是一种运算模型，由大量的节点（或称神经元）之间相互联接构成。每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数（activation function）。每两个节点间的连接都代表一个对于通过该连接信号的加权值，称之为权重，这相当于人工神经网络的记忆。网络的输出则依网络的连接方式，权重值和激励函数的不同而不同。而网络自身通常都是对自然界某种算法或者函数的逼近，也可能是对一种逻辑策略的表达。
最近十多年来，人工神经网络的研究工作不断深入，已经取得了很大的进展，其在模式识别、智能机器人、自动控制、预测估计、生物、医学、经济等领域已成功地解决了许多现代计算机难以解决的实际问题，表现出了良好的智能特性。
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