知识科学与计算科学

内容简介

　　本书是在国家自然科学基金委员会信息学部主持下，对知识科学和计算科学的最新进展进行充分探讨的基础上形成的。书中内容共分为五大部分。第一部分是理论基础，内容包括基于进程代数的并发行为推理、形式主义的论域研究进展、知识和复杂性等；第二部分是机器学习，内容包括Rough Set理论与机器学习理论、序列学习初探等；第三部分是Agent技术，内容包括Agent研究进展、移动Agent等；第四部分是非传统计算风范，内容包括神经计算、模型生成与约束求解等；第五部分是大规模知识获取，内容包括互联网环境下的知识获取、组织及智能检索，计算机科学工作者关心的几个生物信息学课题等。书中内容均为有关领域著名专家撰写，通过丰富的文献资料和研究工作以及专家讨论，对当前的最新进展做出回顾与分析，对学术研究具有重要的参考价值。本书适合计算机和自动化专业中知识工程和人工智能领域的研究生、教师、工程技术人员和研究人员参考。

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图书目录

前言
第一部分  理论基础
第1宣  基于进程代数的并发行为推理
1. 1  引言
1. 2  全局状态及更新算子
1. 3  同步动作及效果函数
1. 4  进程
1. 5  操作语义
1. 6  格局之间的强互模拟
1. 7  格局之间的弱互模拟
1. 8  一个简单的例子
1. 9  结语
参考文献
副报告：程序的不确定性
1. 1  引论
l. 2  概率进程演算
1. 3  不确定程序的论域模型
1. 3. 1  经典进程的论域模型
1. 3. 2  概率进程的论域模型
l. 4  总结
参考文献

第2章  形式语义的论域理论研究进展
2. 1  引论
2. 2  指称语义学的论域理论
2. 2. 1  论域的特点
2. 2. 2  连续映射为程序的指称
2. 2. 3  论域的又一特点
2. 2. 4  论域理论的演变
2. 3  论域理论与其他三种语义的关系
2. 3. 1  论域模型的全抽象性
2. 3. 2  程序逻辑与谓词转换器
2. 3. 3  论域理论与代数语义
2. 4  论域理论的专题
2. 4. 1  论域的表示
2. 4. 2  连续映射的不动点
2. 4. 3  映射的渐近表示
2. 4. 4  映射的极大性与全性
2. 4. 5  论域的拓扑性
2. 4. 6  论域的Stone对偶
2. 5  讨论
参考文献
副报告：形式语义学在基于内容的智能信息处理中的可能应用
2'. 1  复杂信息对象的形式化描述
2'. 2  信息内容的量子化刻画
2'. 3  通信的定性理论与定量理论的结合

第3章  知识和复杂性
3. 1  引言
3. 2  学习的复杂性
3. 2. 1  Valinat and Smale学习的数学和计算机科学基础
3. 2. 2  概率收敛性
3. 3  知识表示的复杂性, 或称知识的描述复杂性
3. 3. 1  Kolmogorov复杂性介绍
3. 3. 2  描述的算法复杂性
3. 3. 3  归纳推理
3. 3. 4  知识和Kolmogorov复杂性
3. 4  零知识交互证明
致谢
参考文献
副报告：知识复杂性
参考文献

第二部分  机器学习
第4章  Rough Set理论与统计机器学习理论
4. 1  引言
4. 1. 1  KDD
4. 1. 2  机器学习的研究趋势
4. 1. 3  机器学习理论
4. 2  关于RS理论的评述
4. 2. 1  RS理论贡献之一--机器学习的理论基础
4. 2. 2  RS理论贡献之二--独立约简
4. 2. 3  RS理论贡献之三--正区域与Roughness
4. 2. 4  关于RS理论贡献的小结
4. 3  关于统计学习理论的评述
4. 3. 1  统计学习理论贡献之一--小样本统计学理论
4. 3. 2  统计学习理论贡献之二--最大边缘算法
4. 3. 3  统计学习理论贡献之三--核技巧
4. 3. 4  海量数据的分类
4. 3. 5  关于统计学习理论贡献的小结
4. 4  总结
4. 4. 1  关于RS理论
4. 4. 2  关于统计机器学习理论
参考文献

第5章  序列学习初探
5. 1  引言
5. 2  序列问题构形
5. 3  序列学习的基本模型和学习算法
5. 3. 1  神经网络模型
5. 3. 2  强化学习
5. 3. 3  其他序列学习方法
5. 4  结束语
参考文献

第三部分  Agent技术
第6章  Agent研究进展
6. 1  引言
6. 2  群体思维状态
6. 2. 1  联合信念
6. 2. 2  联合意图
6. 2. 3  联合承诺
6. 3  MAS的形式语义方法
6. 4  MAS的对策论方法
6. 5  Agent组织
6. 5. 1  Agent组织及研究意义
6. 5. 2  Agent组织的形成和演化
6. 5. 3  Agent组织规则
6. 5. 4  与组织有关的模型
6. 5. 5  应用
6. 6  Agent的社会性
6. 6. 1  社会Agent的思维属性模型
6. 6. 2  社会法规. 规范和协调
6. 6. 3  社会经济学方法与拍卖
6. 7  面向Agent的程序设计
6. 7. 1  AgentO
6. 7. 2  AgentSpeak(1)
6. 7. 3  ConGolog
6. 7. 4  3APL与GOAL
6. 7. 5  几种语言比较
6. 8  面向Agent的软件工程
6. 8. 1  形式化方法
6. 8. 2  非形式化方法
6. 9  结语
参考文献
副报告：关于Agent研究的几点思考
6'. 1  什么是Agent背后的主要研究动机
6'. 2  什么是Agent
6'. 3  什么是基于Agent的方法

第7章  移动Agent技术的发展. 挑战与趋势
7. 1  引言
7. 2  移动Agent的研究背景
7. 2. 1  移动Agent是分布式技术发展的结果
7. 2. 2  移动Agent是Internet发展的趋势
7. 2. 3  移动Agent是Agent研究领域的一个重要分支
7. 3  移动Agent系统和实现技术
7. 3. 1  移动Agent的定义
7. 3. 2  移动Agent系统的组成
7. 3. 3  移动Agent系统的实现技术
7. 4  移动Agent的技术优势
7. 5  移动Agent的研究现状
7. 5. 1  移动Agent系统的研究
7. 5. 2  移动Agent技术应用的研究
7. 6  移动Agent技术面临的问题与挑战
7. 6. 1  技术上的挑战
7. 6. 2  非技术上的挑战
7. 7  移动Agent技术发展趋势
参考文献
副报告：从"知识和信息共享"的角度分析移动Agent中的两个问题
7'. 1  Variant
7'. 2  Greed
7'. 3  "信息和知识共享"与移动Agent
7'. 4   结束语

第四部分  非传统计算风范
第8章  神经计算研究现状及发展趋势
8. 1  引言
8. 2  神经网络VC维计算
8. 2. 1  重要性
8. 2. 2  VC维
8. 2. 3  研究进展
8. 2. 4  进一步的问题
8. 3  神经网络集成
8. 3. 1  重要性
8. 3. 2  研究进展
8. 3. 3  进一步的问题
8. 4  基于神经网络的数据挖掘
8. 4. 1  重要性
8. 4. 2  研究进展
8. 4. 3  进一步的问题
8. 5  结束语
参考文献
副报告：关于神经网络研究的讨论
8'. 1  引言
8'. 2  VC维
8'. 3  人工神经网络集成
8'. 4  基于人工神经网络的数据挖掘
8'. 5  总结

第9章  模型生成与约束求解
9. 1  引言
9. 2  模型生成
9. 2. 1  SAT问题求解
9. 2. 2  有限论域一阶逻辑的模型生成
9. 2. 3  Tableau方法
9. 3  约束求解
9. 3. 1  CSP求解方法
9. 3. 2  约束优化
9. 3. 3  过度约束满足(over-constraint satisfaction)
9. 4  非二元约束求解
9. 4. 1  转换为二元约束求解
9. 4. 2  直接求解非二元约束
9. 5  约束程序设计
9. 5. 1  CLP的基本理论研究
9. 5. 2  约束求解和过程式语言的结合
9. 6  我们的系统
9. 7  约束求解技术的应用
参考文献
副报告1：约束满足问题
9'. 1  约束建模
9'. 2  相容性和满足性的关系
9'. 3  传播技术比较
副报告2：量子并行计算
9'. 1  引言
9'. 2  量子计算机
9'. 3  量子算法
9'. 4  讨论与展望
参考文献

第五部分  大规模知识获取
第10章  互联网环境下的知识获取. 组织及智能检索的研究
10. 1  引言
10. 1. 1  研究背景
10. 1. 2  国内外研究现状
10. 2  知识获取
10. 2. 1  数据挖掘
10. 2. 2  Web挖掘
10. 2. 3  文本挖掘
10. 3  知识组织
10. 3. 1  传统的知识表示方法