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作者： 危辉出版社：科学出版社

ISBN：9787030305565

上架时间：2011-4-25

出版日期：2011 年4月

开本：16开

页码：159

版次：1-1

内容简介

在智能行为的模拟过程中，概念系统的形式化是极其重要的，它是多种智能行为得以发生和成功实施的基础．在第一章中，我们从智能行为高度关联的角度出发，给出一个理想的概念系统形式化方法应该具备的属性，叙述概念系统在不同智能行为算法化以及应用深化过程中的核心作用和重要地位。在第二章中，我们从传统人工智能知识表示和认知心理学记忆建模两个方面回顾了概念系统形式化方法的发展历史．在第三章中，我们给出一种基于浸润思想的动态命题网概念表征与问题求解的实现方法．在第四章中，我们简要介绍心理学中的表征重述观点，并讨论了它的不足，以及我们对这一思想如何应用于概念发展与概念系统构造的设想．在第五章中，我们根据表征重述的基本过程，采用面向对象形式化工具对概念习得、发展与形式表征的实现过程进行了详细的论证．在第六章中，我们提出了一种基于框架复合的概念形式表征与非限定问题求解的实现方法．在第七章中，我们从发展心理学的角度论述了智能系统是一个要满足系统性和相关性约束的整体，把对知识表示的研究推进到对表示的研究能够拓展智能行为模拟研究的视野，有助于把不同学科的精髓应用到人工智能研究上来。

《人工智能形式概念系统》适合从事人工智能、认知建模研究的研究生与科研人员使用。

目录

《人工智能形式概念系统》

前言

第1章概念系统的重要性

1.1概念系统是认知的核心

1.1.1对认知的定义

1.1.2高级智能活动

1.1.3概念系统处于认知技能整合的中心位置

1.2人工智能中概念系统作用的体现

1.2.1概念系统在场景理解中的作用

1.2.2概念系统在言语推理中的作用

1.2.3概念系统在智能分系统融合中的作用

1.3概念系统的特征

1.4对概念系统结构的猜测

1.4.1人工智能受到的批评

1.4.2人工智能中的几个基本问题

第2章形式概念系统建构方法的发展

2.1知识表示方法的研究

2.2　概念结构表示研究

2.2.1以前的经典知识表示方法对概念结构关注不足

2.2.2概念图知识表示及其应用

.2.2.3概念格

2.2.4本体

2.3心理学对此问题的研究

2.4心理学对长时记忆的研究

2.4.1层次网络模型

2.4.2激活扩散模型

2.4.3　ham模型和act模型

2.5常识库的研究

第3章形式概念系统浸润式问题求解

3.1广泛意义上的问题求解

3.1.1动态语义网(dynamic semantic network，dsn)的基本构成

3.1.2基于dsn的推理机制

3.1.3基于dsn的问题求解过程

3.2动态语义网络的形式化实现

3.2.1dsn表征规范

3.2.2 dsn形成规范

3.2.3dsn浸润推理规范

3.3动态语义网络激励传播算法实现

3.3.1基于dsn激励传播算法

3.3.2基于dsn浸润推理的计算机实现

3.4　浸润式问题求解方式的展望

3.4.1小结

3.4.2进一步的发展

第4章表征重述

4.1 发展心理学中关于表征重述的研究

4.2表征重述的启示

4.2.1从人工智能角度对表征重述观点的深度发掘

4.2.2表征重述应用于知识系统的不足之处

第5章使用对象建模工具的形式化方法

5.1面向对象是对世界的刻画

5.1.1面向对象的形式语义特征

5.1.2为什么选择面向对象技术作为形式化表征的手段

5.2面向对象对表征重述的实现

5.2.1以“计数”概念习得过程为例

5.2.2用表征重述对“计数”过程的再解释和基于面向对象规范定义的表征

5.2.3概念表征的形式进化导致问题求解能力的进化

5.2.4长远的考虑

5.3使用标准建模语言um1的表征重述实现

5.3.1um1对表征重述的描述

5.3.2用uml实现的计数行为变化表征

5.3.3用uml实现表征重述的优点与不足

5.4生成算法

5.4.1形式化表征生成算法

5.4.2概念掌握水平的变化

第6章形式概念系统上的推理

6.1基于扩展框架系统的表示

6.1.1扩展的框架知识表示方法

6.1.2框架定义的获得与规范

6.1.3扩展的框架表示实例

6.2扩展的框架系统的推理实现

6.2.1框架复合思想

6.2.2框架复合实例分析

6.3框架复合算法

第7章总结

7.1发展心理学与智能系统构造

7.1.1知识与认知过程不可分割

7.1.2发展心理学的启示

7.1.3智能系统构造的发展观

7.2从知识表示到表示

7.2.1知识表示与表示是不同的

7.2.2表示反映了对客观真实的认识

7.2.3ai认识论上的进步

7.2.4一个关于心理语言学的表示实例

7.3不识庐山真面目，只缘身在此山中

7.3.1人工智能的新问题

7.3.2人工智能研究的难点

7.4人工智能与其他学科的关系

参考文献