面向可解释性的物体拓扑结构骨架表征方法

目的 模式识别中，通常使用大量标注数据和有效的机器学习算法训练分类器应对不确定性问题。然而，这一过程缺乏知识表征和可解释性。认知心理学和实验心理学的研究表明，人类往往不使用代价如此巨大的机制，而是使用表征、归纳、推理、解释和约束传播等与符号主义人工智能方法类似的手段来应对物体识别中的不确定性并提供可解释性。因此本文旨在从传统的符号计算出发，利用骨架拓扑结构表征提供一种可解释性的思路。方法 以骨架树为基本手段来形成物体拓扑结构特征和几何特征的形式化表征，并基于泛化框架对少量同类表征进行知识抽取来形成关于物体类别的知识概括显式化表征。结果 在形成物体类别的概括表征实验中，通过路径重建直观展示了同类属物体上得到的最一般表征的几何物理意义。在可解释性验证实验中，通过跨数据的拓扑应用展示了新测试样本相对于概括表征的特定差异，表明该表征具有良好的可解释性。最后在形状补全的不确定性推理实验中，不仅可以得到识别结论，而且清晰展示了识别背后做出的判断依据，进一步验证了该表征的可解释性。结论 实验表明一般化的形式表征能够应对尺寸、颜色和形状等不确定性问题，本文方法避免了基于纹理特征所带来的不确定性，适用于任意基于基元的表征方式，具有更好的鲁棒性、普适性和可解释性，计算代价更小。     

形象思维的视表象基础

形象思维是普遍存在的，形象思维是依赖于直接的知觉经验的，并在心理上表现为对表象的操作，在视觉的中枢神经皮层机制中的功能柱型结构阵列可设想为表象的计算基础，这样就找到了视表象的表示和实现基础，在文中还对形象思维的实现过程进行了讨论，并指出了5个形象思维研究的核心问题，本文取认知观点，强调的是认知心理功能的计算依托和生理基础，也即“解释智能”的思想，或说从这样一个思想出发，发现思维的认知结构是认知科学的中心问题。     

辅助决策系统在城市快速公交专用道设置中的应用*

将GIS技术与专家系统相结合,先对城市地理空间数据进行表示,然后用与或树结构对公共交通领域知识进行表达,并采用深度优先搜索和回溯技术实现推理引擎.对GIS和ES之间的接口和其中所涉及到的空间知识进行了研究探讨.所构建的辅助决策系统能够很好地对城市公交线路进行指标评测和完成对公交专用道规划的选取.     

一种基于规划自动生成的GIS专题分析模型设计

将人工智能(Artificial Intelligence,AI)领域的理论和技术与地理信息系统(Geographic Information System,GIS)相结合来设计地理信息系统专题分析模型,通过增强其在问题求解、自动推理、决策、知识表示与使用等方面的能力,使得GIS的专题分析模型能自动地、智能化地解决复杂的现实问题,是GIS的重要发展方向之一。论文在总结和分析这一领域国内外已发表的研究成果的基础上,提出一种基于规划自动生成的GIS专题分析模型的设计方案,并详细阐释了该分析模型中知识表示、自动推理等的设计细节。     

一种基于3-像素基元组合的直线描述与检测方法

边缘或轮廓是实现图像理解的最重要线索之一,其中直线边缘占很大比例.边缘检测之后得到的仍然是离散的点,直线检测可将它们汇聚起来.本文提出一种基于3-像素基元组合的直线描述与检测方法,用于将可形成直线段的若干邻接像素点向量化.先定义在栅格方式下能够组合构成锯齿状直线的基本单元,接着定义由基元组合成直线段的规则,并证明这一组合规则是可行的,然后给出在基元基础上的直线聚类算法.通过在真实场景上与以往经典直线检测算法相比,本算法在时间、内存消耗、检测准确性上都有较显著的进步,其结果不需施加端点确定、假直线过滤、多条共线直线段的分割等后继操作.     

基于多尺度感受野模型的指向性图像分析

借鉴生物视网膜的结构与特点，设计基于生物视觉机理的计算机视觉算法，可为诸如机器人控制、模式识别、图像理解等领域提供很有价值的启示。文章基于视网膜的生理特性，建立了模拟生物视网膜生理机制的网络模型。该网络模型在对特定区域的图像进行处理的同时保持对更大范围内图像信息的警觉，并有利于对重要信息的捕获。     

基于神经元网络的言语的计算结构研究初探

Language acquisition,understanding and production are three core problems in the field of cognitive linguistics and computational linguistics.After the investigation of information processing mechanism from the physiological psychology view,we get that the procedures of language porocessing are executed by some structure,that is to say all mental activities concerned with acquisition,understanding and production are the appearances of this structure, and it is developmental with the growing of cognition development including language.Thus three detail problems are pivotal, they are representation problem,learning problem and computation problem.     

形象思维的视表象基础

形象思维普遍存在的 .形象思维依赖于直接的知觉经验 ,并在心理上表现为对表象的操作 .在视觉的中枢神经皮层机制中的功能柱型结构阵列可设想为表象的计算基础 ,这样就找到了视表象的表示和实现基础 .还对形象思维的实现过程进行了讨论 ,并指出了五个形象思维研究的核心问题 .本文取认知观点 ,强调的是认知心理功能的计算依托和生理基础 ,也即“解释智能”的思想 ,或说从这样一个思想出发 .发现思维的认知结构是认知科学的中心问题     

常识：知识获取的瓶颈

一、常识问题的由来智能系统之所以能展现智能行为,是因为它形式化包含了某些人的知识,且这些知识是系统行为的核心。智能系统的知识是由知识工程师和领域专家进行交流提取的,这里所指的领域专家也包括由领域专家所撰写的专业文献。这个看似简单的过程其实蕴涵着专家系统构造中的一个瓶颈问题:知识     

一致性函数研究

通过把聚类集体当成一个概念型数据集,把聚类集体一致性函数问题转换成了一个普通的聚类问题,应用概念型数据聚类算法k-modes和LIMBO来进行聚类集成。实验结果证明用概念型数据聚类算法进行集成效果理想。