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1.
从知识表示到表示:人工智能认识论上的进步   总被引:22,自引:0,他引:22  
知识表示是对智能进行模拟的一个数学模型,然而它可以不是一个对智能本质的描述,特别是传统的符号主义知识表示离揭示人的智能行为发生的内在过程还有很大的差距,在神经科学和心理学的指导下,通过对智能行为的生理基础和心理过程的研究,遵循“解释智能”的思想,可以得到对知识的心智表示的新认识,这种表示观的不同,预示着人工智能方法论上的进步。  相似文献
2.
表象式直接知识表示   总被引:7,自引:0,他引:7  
危辉  何新贵 《计算机学报》2001,24(8):891-896
通过对人的相对低层次认知行为的模仿可以改善计算机感知外部世界的能力。知觉作为首要的认知行为,它所需要的知识不便于采用传统的符号化知识表示方法来表示。该文以视知觉研究为基础,通过模拟分布于视皮层中的特异性功能柱型结构,将图形模式分解为简单特征的组合,直接表示在神经网络上,众多功能单元的同时响应就构成某一实体的视觉表象。最后还讨论了这种直接知识表示方法在知识与概念化问题、知识的来源问题、学习问题等几个最核心的人工智能问题下的意义。  相似文献
3.
基于结构学习和迭代自映射的自联想记忆模型   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
危辉 《软件学报》2002,13(3):438-446
传统的人工神经元网络连接结构是固定的,是对权值的学习.提出一种基于生理神经元特征的人工神经元模型,并在以此为单元构成的用于实现自联想记忆的神经网络上进行对结构的学习.学习算法以设定神经元的输入/输出感受野、调整突触和轴突末梢的连接、并行的自投影迭代为特征.给出了此网络模型的矩阵描述和实验结果.  相似文献
4.
基于Freeman链码的边缘跟踪算法及直线段检测   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文主要总结了目前几个常用的直线段检测方法。分析了当前边缘跟踪算法的不足。在此基础上,提出了一种基于Freeman链码的直线段检测方法,主要在边缘跟踪环节中对原有方法进行改进。实验表明,该算法能够快速,准确地检测直线段。  相似文献
5.
基于地理信息系统的智能化应用及原型设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
通用的GIS平台具有完成数据的采集、管理、存储、处理和一定的空间分析功能,但其空间分析和决策能力却比较弱,在各领域的具体运用中必须依赖于针对领域特点的特定模型,需要大量的该领域的专业知识。因此面向知识处理的专家系(Expert System)运用就将大大提高系统的分析决策能力,使得系统能够解决更为复杂的问题。文章主要讲述专家系统如何在地理信息系统中运用,并设计了一个“自助驾车游上海”智能咨询系统的原型。  相似文献
6.
基于知觉加工模式的发展式分词算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
危辉 《计算机研究与发展》2001,38(11):1281-1289
分词是自然语言理解的一个重要过程,由于语言问题又是最重要的心理学问题之一,所以从认知心理学和发展心理学的观点出发,将分词问题看成是知觉问题在语言信息处理过程中的一部分,把知觉表达和知觉的双向加工过程引入对分词问题的分析,并同时考虑言语发展的心理过程,把对言语发展规律的归纳作为构造学习算法的基础和模板,以进化的方式来逐步改进自然语言理解系统的性能,从而避免知识获取瓶颈在自然语言理解问题中的出现。  相似文献
7.
常识:知识获取的瓶颈   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
一、常识问题的由来智能系统之所以能展现智能行为,是因为它形式化包含了某些人的知识,且这些知识是系统行为的核心。智能系统的知识是由知识工程师和领域专家进行交流提取的,这里所指的领域专家也包括由领域专家所撰写的专业文献。这个看似简单的过程其实蕴涵着专家系统构造中的一个瓶颈问题:知识  相似文献
8.
基于视中枢神经机制的层次网络计算模型   总被引:1,自引:1,他引:0  
危辉  何新贵 《计算机学报》2000,23(6):620-628
在视皮层区中,有许多非常规整的柱形功能结构,它们形成的局域网络具有抽取视图像中最基本的特征的计算能力,相邻视神细胞则抑制机制和神经细胞的感受野为实现这样的并行计算能力提供了保证,并且以层的这种等级组构为许多心理现像提供了生理解释,这不仅对模式识别、计算机视觉有重要的价值,而且对人工智能系统的知识获取和知识表示都具有非常重要的意义,文中通过构造一个金字塔状的神经网络层次模型,来对模拟视网膜的输入点阵  相似文献
9.
基于参照的对词结构操作语义的归纳学习   总被引:1,自引:0,他引:1  
心理语言学的认知发展过程证明在语言获得的早期经历了一个自主的归纳学习过程,本文的出发点是语言发展的规律,并将词结构形语义的获得和表示基础放在一个具有统一的语言理解和语言产生机制的语言信息加工模型中来考虑。本文讨论了一个基于实列的机器学习系统,为了获得词结构的形式语义,采用操作语义的定义,并设计了一个基于参照的发现学习算法,其目的是使语义能伴随例句样本的丰富而精密化。  相似文献
10.
言语获取、理解和生成过程中的语义推理问题   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
危辉  危炜 《计算机科学》2002,29(5):94-96
一、问题的由来本文中所说的语言,更多的是指个体的、作为个人认知活动一部分的言语层面的现象。基于物理符号系统假设、假设低阶结构不连续的传统人工智能方法对自然语言理解问题处理不力的原因,在于语言的符号性仅是它的一个方面,可以说就象是冰山一角,其实大部分复杂性还隐藏在水面之下。用形式化的方法对语言进行描述,其可能实现的完善性程度是有限的,许多语言学问题的出现和解决有更深层的、涉及整个言语机制的内在特征。在言语的获取、理解和产生过程中存在许多推理问题,包括归纳、类比和演绎类型,对于这些推理的执行过程和发生条件非常值得进行深入的探究,我们会发现语义是基础。对发生  相似文献
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