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概念认知学习理论与方法 版权信息
- ISBN：9787030770035
- 条形码：9787030770035 ; 978-7-03-077003-5
- 装帧：平装
- 册数：暂无
- 重量：暂无
- 所属分类：>>
概念认知学习理论与方法 内容简介
概念认知学习是人工智能、大数据领域关注的多学科交叉研究方向，涵盖了哲学、数学、心理学、认知科学以及信息科学等领域．本书旨在为广大学者和科研工作者提供概念认知学习领域的基础理论与学习方法．本书主要内容包括概念认知学习的基本概念和基础知识、概念认知系统的逻辑推理、概念认知的双向学习机制、对象 -属性诱导概念学习理论、多注意力概念认知学习模型、渐进模糊三支概念的增量学习机理、复杂网络下的概念认知学习以及概念的渐进式认知等理论体系．
概念认知学习理论与方法 目录
目录第1章绪论11.1认知科学简述11.2概念认知学习的基本思想31.3本书结构6第2章预备知识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模糊集合的运算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论182.4三支概念分析基本理论22第3章基于逆序Galois联络的认知逻辑263.1语法理论263.2LGE的一种等价形式LGC293.2.1LGC的语法理论293.2.2LGC的语义理论303.2.3LGC的可靠性与完备性定理313.3LGC与EMT4之间的内在联系343.4LGC与LGE之间的内在联系403.5一种基于认知系统的逻辑LES423.6本章小结48第4章基于Galois联络的直觉认知逻辑494.1IntGC逻辑494.2代数语义及其完备性534.3IntGC的Kripke语义及其完备性544.4IntGC的有限模型性质及其可判定性59 viii 概念认知学习理论与方法4.5本章小结60第5章概念认知的双向学习机制615.1模糊数据的概念格615.2双向学习系统和信息粒635.3模糊数据的双向学习机制675.4双向学习算法与实验分析705.4.1模糊数据的双向学习算法705.4.2时间复杂度分析725.4.3案例分析和实验评估735.5本章小结84第6章增量概念认知学习856.1概念认知算子的公理化856.2粒概念及其性质886.3概念认知系统的增量设计906.4基于上下逼近思想的概念认知过程976.4.1基于对象集的概念学习986.4.2基于属性集的概念学习1036.4.3基于对象-属性集序对的概念学习1066.5本章小结110第7章多注意力概念认知学习1127.1概念注意力空间1127.2基于图注意力的概念聚类1157.3多注意力概念预测1207.4多注意力概念学习整体框架1227.5数值实验与分析1237.5.1与S2CLα和其他**分类算法对比测试模型的性能1247.5.2模型参数的影响1257.5.3MNIST数据集上的概念生成1307.6本章小结131第8章基于渐进模糊三支概念的增量学习1328.1渐进模糊三支概念的学习过程1328.2渐进模糊三支概念的增量学习机制1398.3数值实验与分析1438.3.1ILMPFTC机制的分类性能验证1448.3.2动态数据环境下增量学习机制的收敛性评估1528.3.3动态机制的有效性1558.4本章小结158第9章复杂网络下的概念认知学习1599.1基本概念1599.2网络形式背景1619.3网络概念的指标集1639.4网络形式概念1679.4.1网络概念的基本理论1679.4.2网络概念的性质1759.5本章小结180第10章概念的渐进式认知18110.1渐进式认知概念18110.2概念的渐进式认知方法19010.2.1线索为对象集的概念渐进式认知19010.2.2线索为属性集的概念渐进式认知19310.2.3线索包含对象集与属性集的概念渐进式认知19410.3数值实验与分析19710.3.1实验环境19810.3.2实验结果19810.3.3对比分析20310.4概念认知方法的对比分析20410.5本章小结205第11章MapReduce框架下的概念认知学习20711.1粒概念的并行算法20711.1.1概念的认知机理20711.1.2构建粒概念的并行算法20811.2认知计算系统及其并行算法20911.2.1认知计算系统20911.2.2认知计算系统的并行算法21011.3认知学习过程及其并行算法21311.3.1认知学习过程21311.3.2认知学习过程的并行算法21311.4数值实验与分析21611.4.1实验环境21611.4.2粒概念求解算法对比21711.4.3数据集规模对并行算法耗时的影响21811.5本章小结220参考文献221
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