基于內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論

內(nèi)容概要

2003年8月27日在華盛頓召開的第九屆知識(shí)發(fā)現(xiàn)與數(shù)據(jù)挖掘國(guó)際會(huì)議上，與會(huì)專家一致認(rèn)為：知識(shí)發(fā)現(xiàn)（數(shù)據(jù)挖掘）正面臨著巨大的機(jī)遇與挑戰(zhàn)，同時(shí)在其當(dāng)前進(jìn)展中面臨著“理論知識(shí)匱乏”的一大核心問題。如何超越主流發(fā)展（即以知識(shí)發(fā)現(xiàn)的任務(wù)描述、知識(shí)評(píng)價(jià)、知識(shí)表示為主線，以有效的知識(shí)發(fā)現(xiàn)算法為中心），構(gòu)建與其認(rèn)知本質(zhì)相適應(yīng)的理論體系？如何在理論體系的指導(dǎo)下，解決主流發(fā)展中的若干挑戰(zhàn)性問題？如何利用理論系統(tǒng)解決領(lǐng)域內(nèi)外相關(guān)的重大問題？這一切均歷史地、邏輯地?cái)[在我們的面前。    本書作為知識(shí)發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)理論構(gòu)造的雛形已在2002年形成，經(jīng)過不斷補(bǔ)充、修正與完善，呈現(xiàn)了本書知識(shí)演繹的形態(tài)（本書的全部?jī)?nèi)容基本上均來自于筆者獨(dú)立發(fā)表的論著和研究報(bào)告）。本書中的引論部分是從國(guó)際學(xué)科發(fā)展的視角上系統(tǒng)地刻畫知識(shí)發(fā)現(xiàn)（數(shù)據(jù)挖掘）作為意識(shí)形態(tài)運(yùn)動(dòng)的基本軌跡，以及解決上述羅列的重大問題的帶有前瞻性的描述；本書的重點(diǎn)內(nèi)容是闡述多層、遞階的基于內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論體系——KDTICM；并通過成功的應(yīng)用驗(yàn)證其科學(xué)性與有效性，體現(xiàn)其科學(xué)創(chuàng)新價(jià)值與應(yīng)用創(chuàng)新價(jià)值。

作者簡(jiǎn)介

楊炳儒，北京科技大學(xué)信息工程學(xué)院首席一級(jí)教授、博士生導(dǎo)師。任多項(xiàng)學(xué)術(shù)職務(wù)以及國(guó)內(nèi)外多家著名刊物的評(píng)審專家；曾十余次出國(guó)參加國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議、講學(xué)與合作研究；是享受國(guó)務(wù)院特殊精貼的有突出貢獻(xiàn)的專家與國(guó)際注冊(cè)科技專家。
    楊炳儒教授是國(guó)內(nèi)較早進(jìn)入知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域的學(xué)者；于2002年在國(guó)內(nèi)外率先構(gòu)造了“基于內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論體系KDTlCM”（被國(guó)際著名科學(xué)家L A Zadeh、R A Ha—mid等與國(guó)內(nèi)多位院士評(píng)價(jià)為“原創(chuàng)性理論”，獲“成就獎(jiǎng)”與“杰出成就獎(jiǎng)”國(guó)際獎(jiǎng)勵(lì)），并研發(fā)了具自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)的軟件系統(tǒng)lCCKDSS并成功應(yīng)用于8個(gè)領(lǐng)域；開拓KDK專題方向，提出4種基于KDTlCM的智能系統(tǒng)新構(gòu)造，并系統(tǒng)地總結(jié)與提出知識(shí)發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域面臨的5類重大問題（兩大核心問題、兩大猜想問題、主流發(fā)展中挑戰(zhàn)性問題、相關(guān)領(lǐng)域重大問題、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定問題）；取得生物信息學(xué)領(lǐng)域國(guó)際性難題——蛋白質(zhì)2級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)精度的突破。
    在國(guó)內(nèi)外發(fā)表學(xué)術(shù)論文近450篇；被SCI、EI、ISTP收錄共155篇，被引用411次；出版著作15部（獨(dú)專著8部，合編著7部）；通過正式簽定或驗(yàn)收的國(guó)家與省部級(jí)科研課題30余項(xiàng)；獲位于第一名的國(guó)際與國(guó)內(nèi)重要科技獎(jiǎng)勵(lì)10項(xiàng)、教學(xué)研究成果獎(jiǎng)多項(xiàng)；獲國(guó)家發(fā)明專利4項(xiàng)（另通過實(shí)審3項(xiàng)受理3項(xiàng)）。先后培養(yǎng)與指導(dǎo)青年教師2名、博士后1名、博士生67名、碩士生73名、外國(guó)留學(xué)生7名。

書籍目錄

引論第1章　知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)  1.1　知識(shí)發(fā)現(xiàn)的邏輯基礎(chǔ)    1.1.1  因果關(guān)系定性推理    1.1.2　廣義細(xì)胞自動(dòng)機(jī)與廣義歸納邏輯因果模型    1.1.3　基于知識(shí)發(fā)現(xiàn)的因果自動(dòng)機(jī)CAKD  1.2　知識(shí)發(fā)現(xiàn)的方法論基礎(chǔ)    1.2.1　新的知識(shí)表示方法    1.2.2　新的預(yù)處理方法  1.3　知識(shí)發(fā)現(xiàn)的認(rèn)知基礎(chǔ)    1.3.1　知識(shí)發(fā)現(xiàn)的認(rèn)知心理學(xué)基礎(chǔ)    1.3.2　知識(shí)發(fā)現(xiàn)的認(rèn)知物理學(xué)基礎(chǔ)    1.3.3　知識(shí)發(fā)現(xiàn)的認(rèn)知生物學(xué)基礎(chǔ)第2章　知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理  2.1　引言    2.1.1  內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理的研究背景　　2.1.2  內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理研究的意義——對(duì)知識(shí)發(fā)現(xiàn)主流發(fā)展的影響-  2.2　雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制    2.2.1　雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制的提出    2.2.2　雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制的內(nèi)涵    2.2.3　雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制的理論框架    2.2.4　進(jìn)一步討論  2.3　雙基融合機(jī)制    2.3.1　KDK簡(jiǎn)介    2.3.2　雙基融合機(jī)制的內(nèi)涵    2.3.3　雙基融合機(jī)制的理論框架  2.4　信息擴(kuò)張機(jī)制    2.4.1　信息擴(kuò)張機(jī)制的內(nèi)涵    2.4.2　動(dòng)態(tài)挖掘進(jìn)程中規(guī)則參數(shù)演化規(guī)律    2.4.3　動(dòng)態(tài)挖掘進(jìn)程中矛盾性知識(shí)研究    2.4.4　變論域下閾值綜合設(shè)置    2.4.5　知識(shí)發(fā)現(xiàn)中信息熵方法的研究  2.5　免疫進(jìn)化機(jī)制    2.5.1  引言    2.5.2　免疫進(jìn)化機(jī)制的提出    2.5.3　再次應(yīng)答與免疫構(gòu)件的設(shè)計(jì)    2.5.4　基于免疫進(jìn)化機(jī)制的知識(shí)發(fā)現(xiàn)過程模型    2.5.5　基于免疫進(jìn)化機(jī)制與新過程模型派生出的新算法第3章  內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理誘導(dǎo)出的新過程模型  3.1  KDD（KDD　KDD+雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制）    3.1.1  KDD的過程模型    3.1.2  KDD—雙庫(kù)協(xié)同機(jī)制的技術(shù)實(shí)現(xiàn)    3.1.3  KDD的特征    3.1.4  KDD的多Agent實(shí)現(xiàn)  3.2  KDK（KDK　KDK+雙基融合機(jī)制）    3.2.1  KDK的過程模型    3.2.2  KDK中雙基融合機(jī)制的技術(shù)實(shí)現(xiàn)    3.2.3  實(shí)例驗(yàn)證  3.3  KD（D&K）（KD（D&K）　KDD+KDK）    3.3.1  KD（D&K）系統(tǒng)的總體過程模型    3.3.2  KD（D&K）的動(dòng)態(tài)知識(shí)庫(kù)系統(tǒng)    3.3.3  KD（D&K）的特征  3.4  分布式知識(shí)發(fā)現(xiàn)模型DKD（D&K）    3.4.1  DKD（D&K）系統(tǒng)的總體過程模型    3.4.2  DKD（D&K）系統(tǒng)的特征  3.5　信息擴(kuò)張機(jī)制誘導(dǎo)出的擴(kuò)展性過程模型　……第4章　內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理與新過程模型派生出的新技術(shù)方法第5章　KDTICM中引發(fā)出的新型實(shí)用智能系統(tǒng)參考文獻(xiàn)

章節(jié)摘錄

插圖：第1章知識(shí)發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)的理論基礎(chǔ)1.1 知識(shí)發(fā)現(xiàn)的邏輯基礎(chǔ)一般把邏輯學(xué)發(fā)展劃分為四個(gè)時(shí)期：古代邏輯、中世紀(jì)邏輯、近代邏輯、現(xiàn)代邏輯。古代和中世紀(jì)主要發(fā)展的是傳統(tǒng)的演繹邏輯，近代邏輯強(qiáng)調(diào)了歸納和科學(xué)方法論，現(xiàn)代邏輯則是數(shù)理邏輯也稱符號(hào)邏輯?，F(xiàn)代邏輯由于使用人工形式語(yǔ)言表達(dá)，能克服歧義；把整個(gè)演繹系統(tǒng)作為一個(gè)形式系統(tǒng)的邏輯演算加以處理，作為現(xiàn)代數(shù)理邏輯的基本組成部分的命題演算和謂詞演算，就是實(shí)現(xiàn)了完全形式化的兩個(gè)形式系統(tǒng)。現(xiàn)代邏輯(數(shù)理邏輯)和計(jì)算機(jī)科學(xué)的聯(lián)系也十分明顯，它既表現(xiàn)在硬件設(shè)計(jì)方面，也表現(xiàn)在軟件處理方面，特別是對(duì)形式語(yǔ)言系統(tǒng)的語(yǔ)法語(yǔ)義研究方面；因此現(xiàn)代邏輯是人工智能和知識(shí)工程學(xué)科的重要的理論基礎(chǔ)。相關(guān)的邏輯系統(tǒng)結(jié)構(gòu)如圖1-1所示。1.1.1 因果關(guān)系定性推理1.1.1.1 基于語(yǔ)言場(chǎng)與語(yǔ)言值結(jié)構(gòu)的描述框架在因果關(guān)系定性推理模型中采用語(yǔ)言場(chǎng)和語(yǔ)言值結(jié)構(gòu)作為知識(shí)表示方式進(jìn)行推理，有關(guān)語(yǔ)言場(chǎng)和語(yǔ)言值結(jié)構(gòu)的有關(guān)概念和描述框架參見后面1.2.1 節(jié)內(nèi)容。1.1.1.2 單一語(yǔ)言場(chǎng)因果關(guān)系定性推理在復(fù)雜系統(tǒng)控制和復(fù)雜事物推理的研究中，推理機(jī)制及計(jì)算模型的問題在學(xué)術(shù)界已經(jīng)成為一個(gè)重要的研究焦點(diǎn)，而不確定歸納推理機(jī)制的研究則更為重要。在當(dāng)前邏輯科學(xué)的發(fā)展過程中，在邏輯語(yǔ)言之中融人邏輯思想和方法的研究已經(jīng)成為一種趨勢(shì)。因此智能推理過程被認(rèn)為是一種智能語(yǔ)言在語(yǔ)言信息領(lǐng)域中的推演、量化、合成及轉(zhuǎn)換的過程。語(yǔ)言場(chǎng)為我們提供了一種對(duì)推理流模型和機(jī)制的定量描述框架，廣義歸納邏輯因果模型為我們提供了歸納推理機(jī)制的邏輯背景，只有在此基礎(chǔ)之上才有可能建立一種不確定性因果歸納推理的計(jì)算模型和自動(dòng)推理機(jī)制。

編輯推薦

《基于內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論》在寫作過程中，曾得到美國(guó)加州大學(xué)伯克利分校L.A.Zadeh教授與佐治亞州立大學(xué)R.A.tamid教授的大力支持，在此深表敬意！此外，我指導(dǎo)的博士生楊瑁、唐志剛、周法國(guó)、王映龍、騰皓、彭珍等在書稿的整理方面做了大量工作；對(duì)于書中正文與參考文獻(xiàn)中涉及到的專家學(xué)者及支持《基于內(nèi)在認(rèn)知機(jī)理的知識(shí)發(fā)現(xiàn)理論》出版的國(guó)防科技圖書出版基金及國(guó)防工業(yè)出版社等，在此一并致謝！

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