Cognitive Dynamic Systems: A Review of Theory, Applications, and Recent Advances
Notice bibliographique
Résumé
The field of cognitive dynamic systems (CDSs) is an emerging area of research, whereby engineering learns from neuroscience. Under this framework, engineering systems are configured in a manner that mimics the human brain and improves the utility and performance of traditional systems. In essence, a CDS builds on Fuster’s paradigm of cognition and is fulfilled with the presence of five cognitive processes: the perception-action cycle, memory, attention, intelligence, and language. When augmented with these processes, a system can be classified as a CDS and is afforded the capabilities of processing information and learning from experience through continued interactions with the environment. Tremendous benefit from adopting the CDS framework has been observed in the literature, especially in the fields of cognitive radio and cognitive radar. More recently, the framework has been extended to other areas, such as control theory, risk control, and the Internet of Things; where the potential for drastic performance improvements has been evident in the literature. This comprehensive article presents a thorough background and exposition of the CDS framework and each field where it has been applied. In addition, we provide a comprehensive review of the recent advancements and related works in each domain by summarizing the key facts relating to the methodologies, findings, and limitations of the surveyed papers. Our novel contributions involve being the first source of centralized information on this topic and forming the foundation for future research efforts by presenting suggestions regarding worthwhile avenues for further investigation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».