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內(nèi)容簡(jiǎn)介

　　《網(wǎng)論信息處理技術(shù)》以范疇論為基礎(chǔ)、Petri網(wǎng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯網(wǎng)提出了一種新的網(wǎng)論信息處理工具——TRINITY網(wǎng)，其靜態(tài)網(wǎng)形式描述智能行為的知識(shí)背景，以及知識(shí)的網(wǎng)論組織方式；其動(dòng)態(tài)網(wǎng)代表缺乏提取線索、難以表述的程序性知識(shí)；其趨勢(shì)網(wǎng)代表智能活動(dòng)中的遠(yuǎn)景目標(biāo)、近景目標(biāo)和習(xí)慣做法，是人類智能中的非確定性在網(wǎng)論計(jì)算系統(tǒng)中的集中反映。TRINITY網(wǎng)對(duì)信息、語義、知識(shí)進(jìn)行全新的闡述，在認(rèn)知的計(jì)算理論、機(jī)器學(xué)習(xí)理論和方法方面做出了原始創(chuàng)新?！毒W(wǎng)論信息處理技術(shù)》可作為計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)專業(yè)的高年級(jí)本科生和研究生的參考書，也可作為相關(guān)專業(yè)領(lǐng)域的科研人員和工程技術(shù)人員的學(xué)習(xí)參考書。

作者簡(jiǎn)介

　　洪昆，男，昆明市科學(xué)技術(shù)情報(bào)研究所副研究員。1976年生人。2004年畢業(yè)于云南大學(xué)軟件學(xué)院，獲得碩士學(xué)位。主要研究方向?yàn)榍閳?bào)學(xué)和情報(bào)信息建模理論研究。先后主持和參與各類項(xiàng)目10余項(xiàng)，先后公開發(fā)表科研論文10余篇。陳星，男，1976年11月生，碩士，昆明理工大學(xué)云南省計(jì)算機(jī)技術(shù)應(yīng)用重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室助理研究員。作者長(zhǎng)期致力于軟件形式化開發(fā)方法和軟件自動(dòng)化的研究，發(fā)表論文十余篇，編著1部。作者多年從事軟件開發(fā)工作，先后主持過3個(gè)昆明市科技計(jì)劃項(xiàng)目的開發(fā)工作，均獲得用戶好評(píng)。作者理論功底深厚，具有豐富的實(shí)際工作經(jīng)驗(yàn)，特別擅長(zhǎng)從實(shí)踐中深化理論研究，產(chǎn)生創(chuàng)新性的成果。王鋒，男，昆明理工大學(xué)教授，日本高知工科大學(xué)博士。主要研究方向?yàn)槿斯ぶ悄芎腿藱C(jī)交互。戴偉，男，昆明理工大學(xué)講師，碩士，主要研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)語言的形式語義和軟件工程。

圖書目錄

第1章預(yù)備知識(shí)
1 范疇論簡(jiǎn)介
1.1 范疇
1.2 函子
1.3 自然變換
1.4 泛態(tài)射與極限
1.5 伴隨函子
2 Petri網(wǎng)簡(jiǎn)介
3 人工神經(jīng)網(wǎng)簡(jiǎn)介
3.1 概述
3.2 人工神經(jīng)元模型
3.3 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的互連結(jié)構(gòu)
3.4 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)
3.5 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
4 貝葉斯網(wǎng)簡(jiǎn)介
4.1 概述
4.2 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的定義
4.3 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的語義
4.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型
4.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
第2章認(rèn)知結(jié)構(gòu)論
1 認(rèn)知結(jié)構(gòu)和T網(wǎng)框架
2 表層認(rèn)知結(jié)構(gòu)
2.1 表層認(rèn)知結(jié)構(gòu)的現(xiàn)狀
2.2 表層認(rèn)知結(jié)構(gòu)的深化研究
2.3 信息對(duì)象轉(zhuǎn)換為表層認(rèn)知結(jié)構(gòu)的研究
3 變體系統(tǒng)
3.1 變體系統(tǒng)
3.2 本體
3.3 變體激活
第3章信息數(shù)據(jù)論
1 數(shù)據(jù)類型
2.1 疇類型系統(tǒng)
2.2 網(wǎng)論類型系統(tǒng)
2 信息語義
2.1 語義的涵義
2.2 信息的語義類別
3 偏序數(shù)據(jù)模型
3.1 偏序數(shù)據(jù)模型原理
3.2 基于多重性的偏序數(shù)據(jù)變換
4 網(wǎng)數(shù)據(jù)模型
4.1 網(wǎng)數(shù)據(jù)模型的原理
4.2 結(jié)構(gòu)過濾檢索
4.3 一階邏輯檢索
4.4 基于網(wǎng)結(jié)構(gòu)的檢索
第4章靜態(tài)網(wǎng)
1 靜態(tài)網(wǎng)的基本元素和原理
1.1 靜態(tài)網(wǎng)的基本要素
1.2 射模法原理
1.3 元模法原理
1.4 信息元
2 語義框架
2.1 聚合語義框架
2.2 時(shí)態(tài)框架
2.3 連續(xù)框架
2.4 同義詞框架
第5章動(dòng)態(tài)網(wǎng)
1 動(dòng)態(tài)網(wǎng)的起源問題
2 簡(jiǎn)單動(dòng)態(tài)網(wǎng)
2.1 簡(jiǎn)單動(dòng)態(tài)網(wǎng)的節(jié)點(diǎn)類型
2.2 點(diǎn)火過程
2.3 在科技統(tǒng)計(jì)中的應(yīng)用
3深度動(dòng)態(tài)網(wǎng)
3.1 概述
3.2 基本要素和網(wǎng)指令
3.3 運(yùn)行過程
第6章趨勢(shì)網(wǎng)
1 趨勢(shì)網(wǎng)的起源問題
1.1 傳統(tǒng)形式系統(tǒng)在發(fā)展中遇到的問題
1.2 趨勢(shì)因子、目標(biāo)因子和習(xí)慣因子
2 趨勢(shì)因子
2.1 認(rèn)知因子
2.2 概括因子
2.3 發(fā)現(xiàn)隱含共軛鏈接因子
2.4 分類器因子
2.5 重復(fù)因子
3 目標(biāo)因子
3.1 概述
3.2 范例的作用
4 習(xí)慣因子
4.1 概述
4.2 工作原理
4.3 常見習(xí)慣因子例舉
第7章 T網(wǎng)信息處理平臺(tái)
1 數(shù)據(jù)組織方案
2分布式存儲(chǔ)方案
2.1 存儲(chǔ)設(shè)備
2.2 分布式存儲(chǔ)
2.3 事件服務(wù)
2.4 處理“點(diǎn)火”過程
3 查詢語言
查詢語言和語義
4 遠(yuǎn)程訪問系統(tǒng)
4.1 主機(jī)ID和機(jī)袁結(jié)構(gòu)
4.2 遠(yuǎn)程調(diào)用接口
4.3 遠(yuǎn)程流接口
4.4 消息郵局
4.5 監(jiān)控診斷器
4.6 系統(tǒng)啟動(dòng)流程
5 T網(wǎng)核心引擎
5.1 概述
5.2 信令和事件服務(wù)
5.3 非永久性鏈接管理
5.4 網(wǎng)區(qū)觀察和匹配
6 節(jié)程序自動(dòng)化問題
6.1 程序自動(dòng)化的難點(diǎn)
6.2 程序的T網(wǎng)特征化
7 T網(wǎng)知識(shí)庫
7.1 T網(wǎng)知識(shí)庫的意義
7.2 T網(wǎng)知識(shí)庫的可行性分析
7.3 實(shí)現(xiàn)T網(wǎng)知識(shí)庫的途徑
參考文獻(xiàn)