人工智能集对分析
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作者蒋云良，赵克勤
出版社科学出版社
ISBN9787030552013
出版时间2019-08
装帧其他
开本B5
定价110元
货号1223476
上书时间2024-05-16
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【书 名】 人工智能集对分析
【书 号】 9787030552013
【出 版 社】 科学出版社
【作 者】 蒋云良，赵克勤
【出版日期】 2019-08-01
【版 次】 1
【开 本】 B5
【定 价】 110.00元
【内容简介】
本书系统总结了集对分析在人工智能理论和技术研究的阶段性成果，共12章。第1、2章为集对分析基本概念、基本理论和**进展的介绍，第3章是人工智能基础和前沿集对分析，第4～12章依次介绍集对分析在模式识别、不确定性推理、智能决策、知识生态学、自然语言和人类语言理解、专家系统、神经网络、智能工程和智能社会中的应用。本书内容丰富，涉及哲学、数学、系统与信息科学、计算机与网络、军事科学、安全科学、水科学、电力、交通、机械制造、教育、食品安全、农业和畜牧业等不同领域。
【目录】
《智能科学技术著作丛书》序
前言
第1章集对分析的基本知识
1.1原理
1.1.1成对原理
1.1.2系统不确定性原理
1.2集对
1.2.1集对的定义
1.2.2集对的特征函数
1.3联系数
1.3.1二元联系数
1.3.2三元联系数
1.3.3四元联系数
1.3.4五元联系数
1.3.5多元联系数
1.3.6联系数的性质
1.3.7不确定性转换器
1.4联系数的基本运算
1.4.1联系数的加法
1.4.2联系数的乘法
1.4.3联系数的减法
1.4.4联系数的除法
1.4.5联系数的复运算
1.5集对分析理论
1.5.1不确定性系统理论
1.5.2同异反系统理论
1.5.3同异反空问
1.5.4联系场
1.5.5论域
1.5.6同异反联系熵
1.6本章小结
参考文献
第2章集对分析若干进展
2.1联系数的伴随函数
2.1.1态势函数
2.1.2广义势函数
2.1.3势函数定理
2.1.4偏联系数
2.1.5反偏联系数
2.1.6邻联系数
2.1.7反邻联系数
2.1.8相互作用联系数
2.1.9反相互作用联系数
2.1.10反联系熵函数
2.2赵森烽—克勤概率简介
2.2.1赵森烽—克勤随机试验
2.2.2随机事件定义
2.2.3四个定理
2.2.4主事件和伴随事件
2.2.5赵森烽—克勤概率
2.2.6应用举例
2.3基于联系数的绿色智能计算
2.3.1数的认识
2.3.2自然数的联系数化
2.3.3绿色智能计算
2.4本章小结
参考文献
第3章人工智能基础和前沿集对分析
3.1系统智能原理
3.1.1智能的定义
3.1.2基本原理
3.1.3系统智能原理与性质
3.2人工智能原理
3.2.1人工智能定义
3.2.2人工智能实质和目标
3.3人工智能基础
3.3.1问题提出
3.3.2人工智能的科学基础
3.3.3人工智能的技术基础
3.4人工智能基础集对分析
3.4.1人工智能科学基础的集时分析
3.4.2人工智能技术基础的集对分析
3.4.3人工智能三大研究学派的集对分析
3.5智脑与集对人
3.5.1问题提出
3.5.2智脑的概念
3.5.3实例
3.5.4集对人
3.5.5数学模型
3.5.6问题思考
3.6本章小结
参考文献
第4章基于集对分析的模式识别
4.1原理介绍
4.1.1模式识别的定义
4.1.2基于集对分析的同异反模式识别原理
4.2基于集对分析的指纹识别应用
4.2.1指纹
4.2.2基于集对分析的指纹识别系统
4.2.3实验
4.3同异反模式识别在金属矿山地质灾害判断中的应用
4.3.1基本思路
4.3.2模型构建
4.3.3应用实例
4.4基于同异反模式识别的聚类与应用
4.4.1基本思路
4.4.2预测模型与应用实例
4.5基于集对分析的相似识别应用
4.5.1相似性
4.5.2基本思路
4.5.3相似元相似度计算
4.5.4相似系统相似度计算
4.5.5应用实例
4.6基于联系数的不确定空情意图识别
4.6.1问题提出
4.6.2识别方法
4.6.3识别步骤
4.6.4应用实例
4.7本章小结
参考文献
第5章基于集对分析的不确定性推理
5.1基本原理
5.1.1不确定性推理
5.1.2基于集对分析的不确定性推理原理
5.2基于联系概率的推理
5.2.1联系概率
5.2.2基于联系概率的推理特点
5.2.3应用举例
5.3基于集对分析的同异反推理
5.3.1同异反系统理论
5.3.2同异反推理模式
5.3.3同异反推理实例
5.4基于集对分析上下文感知的不确定性推理
5.4.1上下文感知技术
5.4.2同异反向量的夹角余弦
5.4.3推理步骤
5.4.4推理实例
5.5基于集对分析的案例检索
5.5.1检索模型
5.5.2模型的系统架构
5.5.3应用实例
5.6本章小结
参考文献
第6章基于集对分析的智能决策
6.1基于集对分析的智能决策特点
6.1.1智能决策定义
6.1.2基于集对分析的智能决策一体化集成特点
6.2基于集对分析的同异反综合评价决策
6.2.1同异反智能决策定义
6.2.2同异反综合评价
6.2.3应用举例
6.3基于联系数不确定性分析的智能决策
6.3.1问题描述
6.3.2决策过程与决策模型
6.3.3应用举例
6.4基于联系数的区间数伴语言变量的混合多属性智能决策
6.4.1问题描述
6.4.2决策步骤
6.4.3应用举例
6.5基于赵森烽克勤概率的智能风险决策
6.5.1赵森烽克勤概率
6.5.2应用实例
6.6基于集对云的多属性智能群决策
6.6.1问题描述
6.6.2算法描述
6.6.3应用实例
6.6.4仿真实验
6.7本章小结
参考文献
……
第7章知识生态学集对分析
第8章集对分析在自然语言和人类语言理解中的应用
第9章集对分析在专家系统中的应用
第10章集对分析与神经网络的融合与应用
第11章集对分析在智能工程中的应用
第12章集对分析在智能社会中的应用
后记
【文摘】
靠前章集对分析的基本知识
集对分析的基本知识包括集对分析的原理、基本概念、基本理论和基本方法、联系数等内容。本章主要结合人工智能来介绍集对分析中的成对原理与系统不确定性原理、集对的定义和特征函数、联系数及其基本运算、集对分析理论等内容。
1.1原理
1.1.1成对原理
成对原理指事物(或概念)成对存在。
物质与能量、物质与信息、信息与知识、知识与智慧、数字与算法、计算与机器、计算与网络、人脑与电脑、机器与智能、输入与输出、反馈与控制、硬件与软件、教师与学生、计划与市场、投入与产出、确定与不确定、状态与趋势、过去与现在、现在与将来，上下、左右、东西、南北、胜负、虚实、加减、乘除、刚柔、美丑、好坏、盈亏，人的两只眼睛、两只耳朵、两只手、两条腿等，都是成对存在的例子。
从哲学看，成对原理无非是事物普遍联系和对立统一的另一种说法。但成对原理为提出集对和集对分析提供了一种思想指导，也为人工智能提供了一种思想指导。例如，在成对原理指导下，当创建一种人工智能理论时，会同时创建与之成对的另一种理论；当发现一种新的智能技术时，会发现与之成对的另一种智能技术；当看到人工智能发展的某种趋势时，会同时想到另外一种趋势；如此等等。其客观效果是让人们智能地研究人工智能、智能地发展人工智能。
1.1.2系统不确定性原理
不确定性原理通常指由德国物理学家海森堡于1927年提出的“测不准原理”：一个微观粒子的某些物理量（如位置和动量，或方位角与动量矩，或时间和能量等）不可能同时具有确定的数值，其中一个量越确定，另一个量的不确定程度就越大。测量一对共轭量的误差的乘积必然大于常数h/（2π）（h是普朗克常量）。“测不准原理”反映了物质世界中微观粒子运动的基本规律，是现代物理学的一个基本原理，“测不准原理”对系统分析的启示在于：当分析进入系统的微观层次时会遇到部分系统参数不能确定的问题。
客观地说，就认知而言，微观纯粹是相对于宏观而言的一个概念。在生物学中，如果说全体是宏观，则个体是微观；如果说个体是宏观，则细胞是微观；如果说细胞是宏观，则基因是微观；在物理学与化学中，肉眼见得到的物体是宏观，借助显微镜等仪器见得到的是微观；大量分子聚集在一起是宏观，少量分子或单个分子是微观；年度是宏观，时刻是微观，年度相对于光年也是微观；高层是宏观，低层是微观；相对于沙粒来说，沙漠是宏观，沙漠相对于地球来说是微观；太阳系相对于地球是宏观，相对于河外星系来说是微观；在社会经济学中，优选经济是宏观，村落经济是微观；如此等等。
同理，在人工智能中，智能科学是宏观，智能技术是微观；智能理论体系是宏观，某个理论细节是微观；智能机器是宏观，智能思维是微观；机器整机是宏观，机器的零件是微观；机器的硬件是宏观，机器的软件是微观；在机器的信息处理中，机器的信息输入与输出是宏观，信息在机器内部处理是微观；如此等等。这就意味着，当把一事物的宏观层与微观层联系在一起进行全局性的系统考虑时，不可避免地存在不确定性，这种不确定性首先来自层次划分的相对性和层次边界的模糊性，其次也来自系统层次的动态迁移和相互转换。因此，当对某一问题进行系统性研究时，其研究过程和研究结果会不可避免地存在这种或那种不确定性；这一原理简称为“系统不确定性原理”或“全局不确定性原理”或“智能不确定原理”。
要指出的是：现实系统中有一类系统，即使在宏观层面上也会有确定性参数与不确定性参数同时并存的现象，例如，历目前无理数的发现，边长为1的正方形，其对角线长为2，这个正方形系统中的1是接近确定的，但2=1.414213586
是一个无限不循环小数，一个小数位数不能确定的数，习惯上称为无理数。显然，系统的确定性参数与不确定性参数在同一个宏观层面上同时存在的现象，也是被系统不确定原理或全局不确定原理所役使的现象；而根据成对原理，不难得知存在某一微观层面上确定性参数与不确定性参数同时并存的系统，人脑思维系统就是这样的一类系统。
集对分析把上述测不准原理与系统不确定原理统称为系统不确定性原理。这一不确定性原理也可以看成是前述成对原理的一个派生原理：系统的确定性与不确定性成对存在。
成对原理和系统不确定性原理是人工智能集对分析所依据的两个基本原理。
1.2集对
1.2.1集对的定义
若用集合表示成对事物（或概念）中的任一方，则成对事物（或概念）就是一个由两个集合组成的对子，为此有以下定义。
定义1.2.1具有一定联系的两个集合组成的系统称为集对。
若用A、B表示集合，H表示集对，则
H=(ARB)（1.2.1）
也可去掉括号，把集对写成
H=ARB（1.2.2）
必要时，也把A称为组成集对H的靠前集合，B为第2集合，这时也称集对是有序对；在某些情况下，靠前集合也称为主集合，第2集合称为次集合，这时也称集对是主次对；有时也把第2集合看成是靠前集合的伴随集合；等等。R表示“关系”。为方便计，也可以把“R”省略不写，记为
H=(A，B)（1.2.3）
容易看出：集对现象在科学技术和日常工作生活中普遍存在，如1.1.2节中提到的各种成对存在的例子。集对现象在数学和计算机领域中也比比皆是，如数轴上的正数与负数是一个集对；平面直角坐标系XOY中的水平轴X和纵轴Y是一个集对H=(X，Y)；平面直角坐标系XOY中任一点的坐标Q(x，y)也是一个集对，而且是集对H=(X，Y)的一个子集对；如此等等。
集对现象在人工智能中也常见，除1.1.2节中介绍的例子外，人工智能本身从字面上看就是一个由“人工”与“智能”这两个集合组成的集对，只需把“人工”理解成是各种人工技术组成的集合，把“智能”看成是各种智能思维与智能行为组成的集合，人工智能集对分析也因此在逻辑与情理之中。
特别地，由于系统被定义为由两个或两个以上要素组成的有机整体，而集对恰好由两个要素集合组成，所以集对是一个元系统；正是在这一层意义上，集对分析可以看成是一种元系统分析，集对分析的理论因而是一种关于元系统的理论，从这个意义上说，已有的系统科学理论可以建立在集对分析的基础上。
因此，如果把智能看成是一个系统，那么，智能系统理论也因此可以建立在集对分析基础上。
集对现象的普遍存在，一方面说明了系统的普遍性；另一方面也说明了在数学研究中，引进集对概念的必要性，并因此可以把数学和系统的研究都建立在集对的基础上。
根据文献［1］～［4］知，引进集对这个概念，很早源自赵克勤对集合论罗素悖论（BertrandRussellparadox）的思考。
罗素（BertrandRussell，1872—1970）是英国数学家、逻辑学家和哲学家，于1903年构造了一个集合X，X中的元素X1，X2，
，Xn都不属于自己，然后罗素问：集合X是属于X，还是不属于X？如果回答X不属于X自己，那么，X正好属于X自己；如果回答X属于自己，那么X正好不属于X自己，无论如何都自相矛盾。
为了说明上面这个悖论，罗素举了个例子：村上有一个理发师贴出公告，宣称他为所有不为自己理发的人理发。现在问：理发师自己的头发该由谁来理？如果他不给自己理发，那么按照理发师发布的公告，他应该为自己理发；如果他为自己理发，同样根据理发师公告，理发师不能为自己理发；无论如何，都不能确定该理发师自己的头发由谁来理。
罗素悖论震撼了当时的数学界，法国的有名数学家庞加莱（JulesHenriPoincaré，1854—1912）坦言：“我们围住了一群羊，而羊群中已混进了狼”。这一悖论之所以引起世界数学界的震动，是因为罗素悖论指出：即使构造一个普通的集合，例如，把“所有不为自己理发的人组成一个集合A”这样一件普通和简单的事，也会遇到令人棘手的不确定问题。而集合论在当时已被认可为现代数学的基础。
如何解读这个有名的罗素悖论？数学家进行了长达一个多世纪的激烈争论，史称“第三次数学危机”。客观地说，这次争论促进了现代数学的大发展，也引发了集对（SP）概念的形成和集对分析的诞生。
因为在罗素悖论中，如果同时用两个集合去描述理发师所称的“全体服务对象”就可避免悖论的产生，其思路是，用一个集合A去描述确定需要理发师理发的人，用另一个集合B去描述理发师自己，由于理发师自己由谁理发不确定，为此给B乘上一个系数i，i在［-1，1］区间视不同情况取值，再把A和Bi联系起来组成集对H=(A，Bi)，既方便直观，也简明易懂。这中间有三个关键点：一是用两个集合（集合A与集合B）去描述同一个对象，而不是用一个集合去描述一个对象；二是让具有不确定性的集合B乘上一个不确定取值的系数i，从而使得集合B本身与集合A一样是确定的，这种确定性使得这两个集合能够进行相对确定的运算，同时又使集合B的不确定性随系数i的作用得到外显；三是用一个联系符“”把集合A与集合B联系起来组成一个数学表达式。
罗素悖论的集对解读，直观地说明了从集合论的角度引进集对的必要性；但由于集合论是现代数学基础，所以重要的意义还在于说明了数学研究中引进集对概念的必要性；又由于数学也是人工智能的基础，所以，罗素悖论的集对解读，还说明人工智能的理论和技术研究中引进集对概念的必要性，本书后面几章介绍集对分析在人工智能中的诸多成功应用实例，已从人工智能实践应用层面上验证了这种必要性。
1.2.2集对的特征函数
把两个客观上成对存在的事物构造成一个集对，目的是要从事物相互联系这个角度去研究这两个事物的联系状况和这种联系状况的发展趋势，包括对联系状况做出综合评价和根据发展趋势做出应对或调控。
首先要明确联系的构成。集对分析认为“联系是关系之和”。两个集合的联系状况由这两个集合的所有关系决定，如果不计“关系”的重，则有以下定义。
定义1.2.2用来表征集对中两个集合的关系数与关系性质的函数称为集对的特征函数。也称为两个集合关系的特征函数，简称特征函数（characterfunction）。
若用H表示集对，集对H的特征函数记为CF(H)。
例如，有集对H=(A，B)，集合A={1，2，3，4，5}，集合B={1，-2，-3，4，5}，若分析其中一个集合中的每一个元素与另一个集合中的每一个元素的全部关系，则共有5×5=25对关系。一一分析这25对关系，发现有3对元素是标准的相同关系(简称同关系)，分别是(1，1)，(4，4)，(5，5)，有2对元素是标准的相反关系(简称反关系)，分别是(2，-2)，(3，-3)。其余20对元素的关系，如(1，-2)，(1，-3)，(1，4)，(1，5)，(2，1)，(2，-3)
，既不是标准的同关系，也不是标准的反关系，具体有多少程度的相同，有多少程度的相反，需要作进一步具体分析，具有不确定性，则从“标准程度确定标准程度不确定”“二分法”的角度，得到该集对H的特征函数为
CF（H）=5+20i（1.2.4）
式中，i代表不确定关系的标记。
若从“三分法”的角度看，由于确定是标准的同关系有3个；确定是标准的反关系有2个；其他相异于同关系也相异于反关系的有20个，这时该集对H的特征函数记为
CF(H)=3+20i+2j（1.2.5）
式中，i代表异关系（不确定关系）的标记；j代表反关系的标记。
一般，若集对H=(A，B)在某个具体的问题背景下和在某个分析过程中，论述了N个关系，其中A个是同关系，C个是反关系，还有B个关系既不是标准的同关系，也不是标准的反关系，但同时又含有一定程度的同关系性质和一定程度的反关系性质，则此集对的特征函数为
CF(H)=A+Bi+Cj（1.2.6）
令a=A/N，b=B/N，c
【前言】
蒋云良，1967年生，工学博士，湖州师范学院教授，主要从事智能信息处理和地理信息系统方向的教学及研究，主持和参与完成国家自然科学基金及省部级以上科研项目10余项，在靠前外重要学术期刊和学术会议发表论文40余篇。
赵克勤，男，1950年生，研究员，诸暨市联系数学研究所所长，浙江大学非传统安全与和平发展中心集对分析研究所所长，中国人工智能学会理事、人工智能基础专业委员会副主任、集对分析联系数学专业筹备委员会主任，主要研究方向为联系数学，1989年提出集对分析（联系数学），已出版《集对分析及其初步应用》、《奇妙的联系数》两部专著，主编出版论文集两部，发表学术论文100余篇。
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