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概念認知學習理論與方法 版權信息
- ISBN：9787030770035
- 條形碼：9787030770035 ; 978-7-03-077003-5
- 裝幀：平裝
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>>
概念認知學習理論與方法 內容簡介
概念認知學習是人工智能、大數據領域關注的多學科交叉研究方向，涵蓋了哲學、數學、心理學、認知科學以及信息科學等領域．本書旨在為廣大學者和科研工作者提供概念認知學習領域的基礎理論與學習方法．本書主要內容包括概念認知學習的基本概念和基礎知識、概念認知系統的邏輯推理、概念認知的雙向學習機制、對象 -屬性誘導概念學習理論、多注意力概念認知學習模型、漸進模糊三支概念的增量學習機理、復雜網絡下的概念認知學習以及概念的漸進式認知等理論體系．
概念認知學習理論與方法 目錄
目錄第1章緒論11.1認知科學簡述11.2概念認知學習的基本思想31.3本書結構6第2章預備知識82.1模糊集合的基本概念82.1.1模糊性和模糊集合82.1.2模糊集合的運算102.1.3模糊集合的水平截集132.2粗糙集的基本概念152.3形式概念分析基本理論182.4三支概念分析基本理論22第3章基于逆序Galois聯絡的認知邏輯263.1語法理論263.2LGE的一種等價形式LGC293.2.1LGC的語法理論293.2.2LGC的語義理論303.2.3LGC的可靠性與完備性定理313.3LGC與EMT4之間的內在聯系343.4LGC與LGE之間的內在聯系403.5一種基于認知系統的邏輯LES423.6本章小結48第4章基于Galois聯絡的直覺認知邏輯494.1IntGC邏輯494.2代數語義及其完備性534.3IntGC的Kripke語義及其完備性544.4IntGC的有限模型性質及其可判定性59 viii 概念認知學習理論與方法4.5本章小結60第5章概念認知的雙向學習機制615.1模糊數據的概念格615.2雙向學習系統和信息粒635.3模糊數據的雙向學習機制675.4雙向學習算法與實驗分析705.4.1模糊數據的雙向學習算法705.4.2時間復雜度分析725.4.3案例分析和實驗評估735.5本章小結84第6章增量概念認知學習856.1概念認知算子的公理化856.2粒概念及其性質886.3概念認知系統的增量設計906.4基于上下逼近思想的概念認知過程976.4.1基于對象集的概念學習986.4.2基于屬性集的概念學習1036.4.3基于對象-屬性集序對的概念學習1066.5本章小結110第7章多注意力概念認知學習1127.1概念注意力空間1127.2基于圖注意力的概念聚類1157.3多注意力概念預測1207.4多注意力概念學習整體框架1227.5數值實驗與分析1237.5.1與S2CLα和其他**分類算法對比測試模型的性能1247.5.2模型參數的影響1257.5.3MNIST數據集上的概念生成1307.6本章小結131第8章基于漸進模糊三支概念的增量學習1328.1漸進模糊三支概念的學習過程1328.2漸進模糊三支概念的增量學習機制1398.3數值實驗與分析1438.3.1ILMPFTC機制的分類性能驗證1448.3.2動態數據環境下增量學習機制的收斂性評估1528.3.3動態機制的有效性1558.4本章小結158第9章復雜網絡下的概念認知學習1599.1基本概念1599.2網絡形式背景1619.3網絡概念的指標集1639.4網絡形式概念1679.4.1網絡概念的基本理論1679.4.2網絡概念的性質1759.5本章小結180第10章概念的漸進式認知18110.1漸進式認知概念18110.2概念的漸進式認知方法19010.2.1線索為對象集的概念漸進式認知19010.2.2線索為屬性集的概念漸進式認知19310.2.3線索包含對象集與屬性集的概念漸進式認知19410.3數值實驗與分析19710.3.1實驗環境19810.3.2實驗結果19810.3.3對比分析20310.4概念認知方法的對比分析20410.5本章小結205第11章MapReduce框架下的概念認知學習20711.1粒概念的并行算法20711.1.1概念的認知機理20711.1.2構建粒概念的并行算法20811.2認知計算系統及其并行算法20911.2.1認知計算系統20911.2.2認知計算系統的并行算法21011.3認知學習過程及其并行算法21311.3.1認知學習過程21311.3.2認知學習過程的并行算法21311.4數值實驗與分析21611.4.1實驗環境21611.4.2粒概念求解算法對比21711.4.3數據集規模對并行算法耗時的影響21811.5本章小結220參考文獻221
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