知识与数据双向驱动的多粒度认知计算

本专题发表于《西北大学学报》(自然科学版)2018年第4期

专题目录

一、基于三支决策的形式概念分析、粗糙集与粒计算(姚一豫1,祁建军2,魏玲3)

二、知识与数据双向驱动的多粒度认知计算(王国胤,李帅,杨洁)

三、多粒度粗糙集数据分析研究的回顾与展望(吴伟志1,2)

四、三支决策空间上三支决策评价函数的构造(胡宝清)

题目:知识与数据双向驱动的多粒度认知计算

作者:王国胤,李帅,杨洁

单位:重庆邮电大学 计算智能重庆市重点实验室

作者简介

王国胤,重庆邮电大学教授,研究生院院长,大数据智能研究院院长,计算智能重庆市重点实验室主任,大数据智能计算示范型国合基地负责人。是教育部长江学者特聘教授,中组部“万人计划”领军人才,人社部“新世纪百千万人才工程”国家级人选,国家重点研发计划项目首席科学家。担任国际粗糙集学会(IRSS)指导委员会主席(前任理事长)、中国人工智能学会(CAAI)副理事长、中国计算机学会(CCF)理事,《Trans. on Rough Sets》《计算机学报》等10余种期刊编委,IRSS会士和CAAI会士。出版专著15部(含编著),发表SCI/EI收录论文200余篇,论著被他引8 000多次。主要研究领域包括:粒计算、知识发现、认知计算、智能信息处理、大数据智能等。

摘要

认知计算是以人类认知为启发而提出的一种一致的、统一的、普遍的智能计算机制。文中介绍一种借鉴人类智能问题求解的多粒度思维机制、人类大脑“大范围优先”的认知机制和智能控制系统中“智能计算前置”的信息处理机制,实现知识与数据双向驱动的多粒度认知计算模型,即数据驱动的粒认知计算模型(DGCC模型),实现符合人类认知的智能计算。在该模型中,数据被视为在多粒度空间中对知识的最细粒度层次表达,知识被视为数据在粗粒度层次的抽象。文中从知识驱动和数据驱动两个方向讨论DGCC模型中需要进一步研究的几个科学问题,并分析几个相关的多粒度认知计算应用案例。

关键词

粒认知计算;数据驱动;知识驱动;粒计算;认知计算

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