重新找回人工智能的可解释性

针对深度神经网络AI研究的可解释性瓶颈，指出刚性逻辑（数理形式逻辑）和二值神经元等价，二值神经网络可转换成逻辑表达式，有强可解释性。深度神经网络一味增加中间层数来拟合大数据，没有适时通过抽象把最小粒度的数据（原子）变成粒度较大的知识（分子），再把较小粒度的知识变成较大粒度的知识，把原有的强可解释性淹没在中间层次的汪洋大海中。要支持多粒度的知识处理，需把刚性逻辑扩张为柔性命题逻辑（命题级数理辩证逻辑），把二值神经元扩张为柔性神经元，才能保持强可解释性。本文详细介绍了从刚性逻辑到柔性逻辑的扩张过程和成果，最后介绍了它们在AI研究中的应用，这是重新找回AI研究强可解释性的最佳途径。     

泛逻辑学理论——机制主义人工智能理论的逻辑基础

当前，世界各主要大国都把人工智能作为它们的国家战略。人工智能的发展正在快速改变着人类的生活方式和思想观念。在中国，有一小批研究者20多年来一直在基于辩证唯物主义潜心研究具有普适性的人工智能基础理论，包括智能的形成机制、逻辑基础、数学基础、协调机理、矛盾转化等。终于，他们各自建立了机制主义人工智能理论、泛逻辑学理论、因素空间理论、协调学、可拓学、集对分析等。其中，机制主义人工智能理论是基于智能形成机制的通用理论，它能把现有的结构主义、功能主义和行为主义三大流派有机地统一起来，使意识、情感、理智成为三位一体的关系；因素空间理论是机制主义人工智能理论的数学基础；泛逻辑学理论是机制主义人工智能理论的逻辑基础。本文介绍了泛逻辑学理论的基本思想、理论基础和应用方法，阐明它的理论意义和应用价值。特别需要指出的是，在广义概率论基础上建立的命题泛逻辑（包括刚性逻辑和柔性逻辑），可看成一个完整的命题级智能信息处理算子库，库中完整地包含了全部18种柔性信息处理模式（包括16种布尔信息处理模式），可用类型编码<a,b,e>来严格区分，用它可寻找到适合自己的信息处理算子完整簇来使用。在每一个信息处理模式中，各种不确定性的组合状态由不确定性程度属性编码<k,h,β,e>来严格区分，用它可在本信息处理模式的算子完整簇中精确选择具体的算子来使用。这表明柔性信息处理本质上是一把密码锁，它需要专门的密码<a,b,e>+<k,h,β,e>才能正常打开，不能乱点鸳鸯谱。通过只有18种模式，每种模式可以从最大算子连续变化到最小算子，已经证明了没有一个命题算子被遗漏。     

基于黑板Agent结构的应用模块工作流通用模板设计

分析了基于黑板Ａｇｅｎｔ结构的工作流管理体系,提出了面向产品协同设计的应用模块模型化管理方法,最后介绍了基于黑板Ａｇｅｎｔ结构的应用模块工作流通用模板的设计与实现方法。     

一种实现平衡三进制向量矩阵乘法的光学方法*

提出了一种实现平衡三进制向量矩阵乘法的光学方法。在文献[5,6]的工作基础之上,受到三值光学计算机具有处理三值信息能力的启发,继续研究三值光学向量矩阵乘法的实现,提出平衡三进制光学向量矩阵乘法的实现方法。详细说明了该方法的原理和工作步骤,并通过实验验证该方法的正确性,讨论分析了光学向量矩阵乘法的优点以及三值光学向量矩阵乘法的优势所在。     

基于聚类的连续属性动态离散化算法

连续属性离散化是数据分析中重要的预处理过程，而基于粗糙集理论的数据分析要求离散化的结果能够最大程度的保持原信息系统的分辨关系。本文提出了一种新的离散化算法，此算法以决策信息系统中决策属性对条件属性集合的依赖度作为评价函数动态调整DBSCAN聚类算法的参数，直至离散化决策属性对条件属性集合的依赖度达到预先指定的阈值为止。算法分析和实验证明，本算法是切实可行的。     

基于自组织定向的边缘优化方法

传统的边缘检测方法通常采用预先的平滑滤波操作排除噪声的干扰，这使得去除噪声的同时也损失了图像的细节。因此，滤波去噪比例和边缘检测精度一直是一对矛盾，本文针对这个问题提出了一种基于边缘定向的边缘优化策略。边缘具有一定的方向是它区别于杂乱无序的噪声的鲜明特征，利用这一特征，可以不需要平滑滤波操作并能很好地解决以上问题。文中还根据数字图像的特点提出了自组织定向这一获取图像边缘方向的有效方法。     

一种IP网视频单播传输中的拥塞控制方法

文章提出了一种基于RTP/RTCP的单播拥塞控制算法,该算法具有较好的稳定性和TCP友好性。     

自适应神经模糊推理系统建模研究

With rapid development of the fuzzy control application field, the existing system for fuzzy inferring modeling cannot more and more suit the requirements of fuzzy control. About how to apply the theories of fuzzy control to practice rapidly and conveniently, this paper presents a reasonable and practical method, which supports all sorts of fuzzy inferring system of MAMDANI and SUGENO to be modeled not only by tuning references of membership functions, but also by tuning fuzzy inferring structure. The modeling instance shows that it's practical and effective.     

泛逻辑的基本形式演绎系统UL及其可靠性

1 引言自Zadeh于1965年建立模糊集理论以后,一种初始形态的模糊逻辑也被提出。尽管模糊推理在模糊控制中有直接的应用,也受到模糊系统与人工智能学界的广泛关注,但是,由于模糊推理长期以来没有严格的逻辑基础,致使其进一步发展受到限制,且不可避免地受到怀疑与批判。不过,近年来,以王国俊教授为首的一批学者成功地将模糊逻辑和模糊推理结合起来,通过建立模糊逻辑的形式演绎系统、创建模糊推理的三I算法等一系列漂亮的工作,极大地推动了这一领域向理论和应用的纵深发展。     

CAAI—7全国人工智能学术讨论会将在我校举行

中国人工智能学会第二届理事会全体会议暨第七届学术年会,拟于1992年4月中旬在西安市西北工业大学举行,学部委员叶正大、张效祥、杨嘉墀、罗沛霖分别为大会题词。会议将听取理事长涂序彦教授所作的第二届理事会工作报告,修改学会章程,将选举第三届理事会,讨论今后工作计划。大会还将听取十多篇高水平综述报告,涉及人工智能的各个方面。有100余篇具有较高学术价值的论文在各专题组宣读,内容涉及AI基本问