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內(nèi)容簡介

　　本書是在國家自然科學基金委員會信息學部主持下，對知識科學和計算科學的最新進展進行充分探討的基礎上形成的。書中內(nèi)容共分為五大部分。第一部分是理論基礎，內(nèi)容包括基于進程代數(shù)的并發(fā)行為推理、形式主義的論域研究進展、知識和復雜性等；第二部分是機器學習，內(nèi)容包括Rough Set理論與機器學習理論、序列學習初探等；第三部分是Agent技術，內(nèi)容包括Agent研究進展、移動Agent等；第四部分是非傳統(tǒng)計算風范，內(nèi)容包括神經(jīng)計算、模型生成與約束求解等；第五部分是大規(guī)模知識獲取，內(nèi)容包括互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的知識獲取、組織及智能檢索，計算機科學工作者關心的幾個生物信息學課題等。書中內(nèi)容均為有關領域著名專家撰寫，通過豐富的文獻資料和研究工作以及專家討論，對當前的最新進展做出回顧與分析，對學術研究具有重要的參考價值。本書適合計算機和自動化專業(yè)中知識工程和人工智能領域的研究生、教師、工程技術人員和研究人員參考。

作者簡介

暫缺《知識科學與計算科學》作者簡介

圖書目錄

前言
第一部分  理論基礎
第1宣  基于進程代數(shù)的并發(fā)行為推理
1. 1  引言
1. 2  全局狀態(tài)及更新算子
1. 3  同步動作及效果函數(shù)
1. 4  進程
1. 5  操作語義
1. 6  格局之間的強互模擬
1. 7  格局之間的弱互模擬
1. 8  一個簡單的例子
1. 9  結(jié)語
參考文獻
副報告：程序的不確定性
1. 1  引論
l. 2  概率進程演算
1. 3  不確定程序的論域模型
1. 3. 1  經(jīng)典進程的論域模型
1. 3. 2  概率進程的論域模型
l. 4  總結(jié)
參考文獻

第2章  形式語義的論域理論研究進展
2. 1  引論
2. 2  指稱語義學的論域理論
2. 2. 1  論域的特點
2. 2. 2  連續(xù)映射為程序的指稱
2. 2. 3  論域的又一特點
2. 2. 4  論域理論的演變
2. 3  論域理論與其他三種語義的關系
2. 3. 1  論域模型的全抽象性
2. 3. 2  程序邏輯與謂詞轉(zhuǎn)換器
2. 3. 3  論域理論與代數(shù)語義
2. 4  論域理論的專題
2. 4. 1  論域的表示
2. 4. 2  連續(xù)映射的不動點
2. 4. 3  映射的漸近表示
2. 4. 4  映射的極大性與全性
2. 4. 5  論域的拓撲性
2. 4. 6  論域的Stone對偶
2. 5  討論
參考文獻
副報告：形式語義學在基于內(nèi)容的智能信息處理中的可能應用
2'. 1  復雜信息對象的形式化描述
2'. 2  信息內(nèi)容的量子化刻畫
2'. 3  通信的定性理論與定量理論的結(jié)合

第3章  知識和復雜性
3. 1  引言
3. 2  學習的復雜性
3. 2. 1  Valinat and Smale學習的數(shù)學和計算機科學基礎
3. 2. 2  概率收斂性
3. 3  知識表示的復雜性, 或稱知識的描述復雜性
3. 3. 1  Kolmogorov復雜性介紹
3. 3. 2  描述的算法復雜性
3. 3. 3  歸納推理
3. 3. 4  知識和Kolmogorov復雜性
3. 4  零知識交互證明
致謝
參考文獻
副報告：知識復雜性
參考文獻

第二部分  機器學習
第4章  Rough Set理論與統(tǒng)計機器學習理論
4. 1  引言
4. 1. 1  KDD
4. 1. 2  機器學習的研究趨勢
4. 1. 3  機器學習理論
4. 2  關于RS理論的評述
4. 2. 1  RS理論貢獻之一--機器學習的理論基礎
4. 2. 2  RS理論貢獻之二--獨立約簡
4. 2. 3  RS理論貢獻之三--正區(qū)域與Roughness
4. 2. 4  關于RS理論貢獻的小結(jié)
4. 3  關于統(tǒng)計學習理論的評述
4. 3. 1  統(tǒng)計學習理論貢獻之一--小樣本統(tǒng)計學理論
4. 3. 2  統(tǒng)計學習理論貢獻之二--最大邊緣算法
4. 3. 3  統(tǒng)計學習理論貢獻之三--核技巧
4. 3. 4  海量數(shù)據(jù)的分類
4. 3. 5  關于統(tǒng)計學習理論貢獻的小結(jié)
4. 4  總結(jié)
4. 4. 1  關于RS理論
4. 4. 2  關于統(tǒng)計機器學習理論
參考文獻

第5章  序列學習初探
5. 1  引言
5. 2  序列問題構(gòu)形
5. 3  序列學習的基本模型和學習算法
5. 3. 1  神經(jīng)網(wǎng)絡模型
5. 3. 2  強化學習
5. 3. 3  其他序列學習方法
5. 4  結(jié)束語
參考文獻

第三部分  Agent技術
第6章  Agent研究進展
6. 1  引言
6. 2  群體思維狀態(tài)
6. 2. 1  聯(lián)合信念
6. 2. 2  聯(lián)合意圖
6. 2. 3  聯(lián)合承諾
6. 3  MAS的形式語義方法
6. 4  MAS的對策論方法
6. 5  Agent組織
6. 5. 1  Agent組織及研究意義
6. 5. 2  Agent組織的形成和演化
6. 5. 3  Agent組織規(guī)則
6. 5. 4  與組織有關的模型
6. 5. 5  應用
6. 6  Agent的社會性
6. 6. 1  社會Agent的思維屬性模型
6. 6. 2  社會法規(guī). 規(guī)范和協(xié)調(diào)
6. 6. 3  社會經(jīng)濟學方法與拍賣
6. 7  面向Agent的程序設計
6. 7. 1  AgentO
6. 7. 2  AgentSpeak(1)
6. 7. 3  ConGolog
6. 7. 4  3APL與GOAL
6. 7. 5  幾種語言比較
6. 8  面向Agent的軟件工程
6. 8. 1  形式化方法
6. 8. 2  非形式化方法
6. 9  結(jié)語
參考文獻
副報告：關于Agent研究的幾點思考
6'. 1  什么是Agent背后的主要研究動機
6'. 2  什么是Agent
6'. 3  什么是基于Agent的方法

第7章  移動Agent技術的發(fā)展. 挑戰(zhàn)與趨勢
7. 1  引言
7. 2  移動Agent的研究背景
7. 2. 1  移動Agent是分布式技術發(fā)展的結(jié)果
7. 2. 2  移動Agent是Internet發(fā)展的趨勢
7. 2. 3  移動Agent是Agent研究領域的一個重要分支
7. 3  移動Agent系統(tǒng)和實現(xiàn)技術
7. 3. 1  移動Agent的定義
7. 3. 2  移動Agent系統(tǒng)的組成
7. 3. 3  移動Agent系統(tǒng)的實現(xiàn)技術
7. 4  移動Agent的技術優(yōu)勢
7. 5  移動Agent的研究現(xiàn)狀
7. 5. 1  移動Agent系統(tǒng)的研究
7. 5. 2  移動Agent技術應用的研究
7. 6  移動Agent技術面臨的問題與挑戰(zhàn)
7. 6. 1  技術上的挑戰(zhàn)
7. 6. 2  非技術上的挑戰(zhàn)
7. 7  移動Agent技術發(fā)展趨勢
參考文獻
副報告：從"知識和信息共享"的角度分析移動Agent中的兩個問題
7'. 1  Variant
7'. 2  Greed
7'. 3  "信息和知識共享"與移動Agent
7'. 4   結(jié)束語

第四部分  非傳統(tǒng)計算風范
第8章  神經(jīng)計算研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢
8. 1  引言
8. 2  神經(jīng)網(wǎng)絡VC維計算
8. 2. 1  重要性
8. 2. 2  VC維
8. 2. 3  研究進展
8. 2. 4  進一步的問題
8. 3  神經(jīng)網(wǎng)絡集成
8. 3. 1  重要性
8. 3. 2  研究進展
8. 3. 3  進一步的問題
8. 4  基于神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)挖掘
8. 4. 1  重要性
8. 4. 2  研究進展
8. 4. 3  進一步的問題
8. 5  結(jié)束語
參考文獻
副報告：關于神經(jīng)網(wǎng)絡研究的討論
8'. 1  引言
8'. 2  VC維
8'. 3  人工神經(jīng)網(wǎng)絡集成
8'. 4  基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)挖掘
8'. 5  總結(jié)

第9章  模型生成與約束求解
9. 1  引言
9. 2  模型生成
9. 2. 1  SAT問題求解
9. 2. 2  有限論域一階邏輯的模型生成
9. 2. 3  Tableau方法
9. 3  約束求解
9. 3. 1  CSP求解方法
9. 3. 2  約束優(yōu)化
9. 3. 3  過度約束滿足(over-constraint satisfaction)
9. 4  非二元約束求解
9. 4. 1  轉(zhuǎn)換為二元約束求解
9. 4. 2  直接求解非二元約束
9. 5  約束程序設計
9. 5. 1  CLP的基本理論研究
9. 5. 2  約束求解和過程式語言的結(jié)合
9. 6  我們的系統(tǒng)
9. 7  約束求解技術的應用
參考文獻
副報告1：約束滿足問題
9'. 1  約束建模
9'. 2  相容性和滿足性的關系
9'. 3  傳播技術比較
副報告2：量子并行計算
9'. 1  引言
9'. 2  量子計算機
9'. 3  量子算法
9'. 4  討論與展望
參考文獻

第五部分  大規(guī)模知識獲取
第10章  互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的知識獲取. 組織及智能檢索的研究
10. 1  引言
10. 1. 1  研究背景
10. 1. 2  國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
10. 2  知識獲取
10. 2. 1  數(shù)據(jù)挖掘
10. 2. 2  Web挖掘
10. 2. 3  文本挖掘
10. 3  知識組織
10. 3. 1  傳統(tǒng)的知識表示方法