信息科学原理--算法4演讲稿

北京邮电大学研究生课程 信息科学原理

语法信息→形态性知识

信息时代的表征性资源是信息,“信息-知识-策略-行为的转换与统一理论”将成为引领信息时代科学技术发展的灵魂。信息-知识-策略-行为的转换与统一理论将成为智能科学的进一步发展提供新的视野和活力。因此,对信息转换规律的研究具有极其深远的意义。在信息转换的过程中,首先是对信息进行认知的过程,通过相关算法,从信息中提炼知识,并对知识进行归纳和演绎,从而得到新的知识。其次是针对给定的问题、环境和目标,把知识转换成为求解问题的策略。

我们将着重探讨如何将信息加工转换成知识。所谓知识,是人们实践经验的结晶;经验,是有待确证的准知识。而关于某类事物的“知识”,是人们关于这类事物的运动状态及其变化规律的描述,包括这种状态和规律的形式(形态性知识)、含义(内容性知识)和价值(效用性知识)。知识是由信息提炼出来的事物的运动状态及其变化规律。通过对其本质的认识,我们可以更准确的提出和设计信息转换的算法。首先叙述一下钟老师提出的由语法信息转换为形态性概念知识的算法:

形态性概念知识生成机制是一类形式对比归纳的过程。

1. 首先观察一个语法信息样本x(1),提取出它的特征,记为f(1),要求所提取的特征应当能充分表征样本的本质方

面,可以包括它的运动状态的形式特征(如大小、高度、重量、形态、颜色、所发出的声音的频谱以及其他可以作为信息特征的参量)和状态变化方式的形式特征(如随机性、偶发性、确定性)。

2. 建立特征的相似性准则,对于第二个语法信息样本x(2),提取它的形式特征,记为f(2),并与第一个信息样本的

信息特征f(1)相比较,如果这两个样本的特征能够满足特征相似性准则的要求,就保存x(2),如果不满足,舍弃x(2)。

3. 对剩下的语法信息x(i),都对其进行步骤2的操作,重复N次后得到一组具有共性意义的信息特征{Fk},k=1,2,…,K,

构成“共性特征集合”。随着N的增大,K可能会继续增大,但总小于N。

4. 当信息足够多的时候,即信息的总数n充分大时,共性特征集合的样本数K稳定不变,或者已经没有新的样本

可供观察,这时存在k个语法信息,它们的特征和f(1)相等。

5. 这k个语法信息所组成的集合形成了一个类,给这个类命名后形成了一个具有类名称的概念。

总的来说,某个概念(知识)的内涵就是与之相联系的共性特征集合,而这个概念知识的外延则是满足这个共性特征集合条件的信息样本全体。

对于算法的几个改进:

1. 对于一个语法信息x,可以提取的特征不止一个,可以提取f(1),f’(1),f’’(1)甚至更多。当然提取的特征个数越多,

提取的过程和下面的比较过程所需要的运算量和时延就越大。所以提取的特征个数要在性能和运算量之间找到一个平衡。

2. 当进行信息之间的特征比较的时候,可以引入一个相关度或者相似度的概念,当相关度或者相似度大于某个值

的时候,就可以认为这两个特征是相等的。

3. 假设一个语法信息x采用多个特征来表征,当x和y进行比较的时候,当相等的特征值的个数超过某个值的时

候,就可以认为这两个语法信息可以归纳到一个概念当中。

4. 随着具有相同特征的语法信息的增加,我们可以不必每次都进行相应的特征比较,运用归纳法,对相同的特征

进行一定的归纳总结与筛选,作为筛选语法信息的条件,为之后的比较减轻运算量。

5. 一个问题:对于原版的步骤2和3,比较的对象都是x(1),如何确定目标概念包含x(1)。

本算法中提到当信息量足够大时,则会存在k个语法信息包含某一特定特征,没有对k的范围进行的讨论,我们认为可以对k进行详细地分析讨论,并得到一些其它的应用。例如,当信息量很大,但具有相同特征的语法信息k却很小,是否可以认为原有的信息有偏差或发生改变。或者信息量不够大,但k的相对很大,说明这些特征很强,可以引入一些衡量特征的系数,从而得出一些知识。

在之前的课程中我们知道,信息是依次由语法信息、语义信息,最后转化成语义信息的,信息传递或者转化过程中不可避免的产生了信息的损失,于是自然的会有这样的设想:能否将已有的算法进行一些改进,减小这种信息的损失,或者能否定量的计算出最终转化成形态性知识的信息占原信息量的比例,以使信息更有效的转化为知识。虽然有些地方没有具体的改进措施,但我们对这一算法的改进进行了自己的设想,设想当中也包含了我们对它的理解和思考,不成熟和不严谨的地方,请钟老师和各位同学批评指正。

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