人腦認(rèn)知控制能力對于我們的社會有重要作用, 其檢測識別具有重要的實際意義。目前, 相關(guān)研究缺少全面進(jìn)行人腦認(rèn)知控制評價的實驗平臺, 提出的認(rèn)知控制相關(guān)計算指標(biāo)存在缺陷, 并且沒有針對單次腦電樣本進(jìn)行檢測識別的方法。該書主要通過建立全面評價人腦認(rèn)知控制能力的綜合的認(rèn)知控制實驗平臺, 采集實驗者的認(rèn)知控制腦電數(shù)據(jù)。通過數(shù)據(jù)處理方法, 發(fā)現(xiàn)多通道進(jìn)行認(rèn)知控制的共性的生物計算指標(biāo), 分析各指標(biāo)和認(rèn)知控制過程的對應(yīng)關(guān)系, 挖掘認(rèn)知控制規(guī)律, 并構(gòu)建認(rèn)知控制相關(guān)的模型。進(jìn)而, 該項目首次提出基于得到認(rèn)知控制的認(rèn)知規(guī)律及認(rèn)知控制模型, 構(gòu)造針對單次腦電試驗進(jìn)行認(rèn)知控制特征提取的信號處理方法, 同時, 利用新的特征提取方法提取的特征形成的樣本空間分布信息, 并將其融入到模式分類方法中, 構(gòu)造充分考慮了單個樣本的認(rèn)知特性以及樣本群體的空間分布性的新的模式分類方法, 能夠?qū)崟r地、在線地、準(zhǔn)確地對單次試驗的腦電數(shù)據(jù)進(jìn)行識別。通過人腦認(rèn)知控制的相關(guān)生物計算指標(biāo)以及其檢測識別方法的研究成果, 為人腦認(rèn)知控制能力的評測提供方法。同時, 本書對認(rèn)知科學(xué)、計算機科學(xué)和智能科學(xué)和信息科學(xué)具有重要的理論意義和實用價值。