社会智能与综合集成系统

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目　录

第 1章　认知、思维和智能　1

1.1　认知科学的发展　1

1.1.1　引　言　1

1.1.2　传统认知理论和现场认知理论　2

1.1.3　高新技术是研究认知科学的有力工具　4

1.1.4　新认知理论的建立　6

1.2　有关思维研究　7

1.2.1　信息时代的思维科学　7

1.2.2　思维和知识　8

1.2.3　人类的认知和记忆　10

1.2.4　形象思维和意象　12

1.2.5　抽象思维和形象思维　15

1.3　飘扬起独一面旗帜　20

1.3.1　Simon博学多采和在认知科学上建树　20

1.3.2　钱学森前瞻性的学术思想和思维科学　23

1.3.3　认知思维飘扬起独一面旗帜　25

1.4　人-机结合智能的科学　29

1.4.1　机器智能的发展离不开人的智慧　29

1.4.2　人的智能的飞跃需要机器智能　30

1.4.3　人-机共创的智能的科学和工程　31

1.4.4　智能的科学和工程的开拓和实践　32

1.5　集体智慧和社会智能　33

1.5.1　思维系统观　33

1.5.2　社会思维　34

1.5.3　社会思维和集体智慧　36

1.5.4　综合集成和社会智能　37

1.6　智慧涌现　39

参考文献　44

第 2章　机器智能的发展和应用　46

2.1　机器智能的发展　46

2.1.1　传统机器智能　46

2.1.2　现场机器智能　48

2.1.3　以自然为基础的机器智能　49

2.2　机器智能和控制系统　51

2.2.1　计算机博弈机器向人的首次挑战　53

2.2.2　控制系统的发展　54

2.3　机器智能系统的综合集成　56

2.3.1　基于逻辑的心理模型　57

2.3.2　定性的模型　59

2.3.3　可视知识模型　61

2.3.4　人工神经网络模型　61

2.3.5　模型的综合集成　63

2.4　智能系统及其应用　64

2.5　以人为主的计算机识别　66

2.5.1　机器模式识别　66

2.5.2　统计模式识别　67

2.5.3　语义模式识别、句法模式识别　68

2.5.4　集成型模式识别　69

参考文献　70

第3章　非结构化问题处理和概念系统结构　71

3.1　结构不良问题求解　71

3.1.1　对结构不良问题求解过程的关注　71

3.1.2　有关结构不良问题的认识的深化　76

3.2　复杂问题求解和概念系统结构　77

3.2.1　复杂问题的表示基础　77

3.2.2　处理复杂问题的认知基础　80

3.2.3　概念系统结构的认知基础　85

3.2.4　构造概念系统结构来处理复杂问题　87

3.3　动态概念空间和概念系统结构网络　89

3.3.1　动态概念空间　89

3.3.2　概念系统分析　90

3.3.3　概念集合元素间关系　90

3.3.4　概念系统结构网络　91

3.3.5　获得专家决策方法　92

3.4　概念系统结构的获得和决策　93

3.4.1　构造概念系统结构的一些方法　93

3.4.2　各个领域的专家组成的学习型组织　96

3.4.3　处理复杂问题的流程框架　98

参考文献　99

第4章　开放的复杂巨系统及其方法论　101

4.1　复杂性科学的兴起　101

4.1.1　早期研究　101

4.1.2　欧洲学派　103

4.1.3　美国学者的工作　106

4.2　开放的复杂巨系统　111

4.2.1　系统学　111

4.2.2　开放的复杂巨系统　112

4.3　综合集成法　115

4.4　综合集成研讨厅　117

4.4.1　综合集成研讨厅的构思　117

4.4.2　综合集成研讨厅体系的实践基础　117

4.4.3　综合集成研讨厅体系的意义　122

4.4.4　基于Cyberspace的综合集成研讨体系　123

参考文献　124

第5章　基于Cyberspace的综合集成研讨厅　126

5.1　处理复杂问题的可操作平台　127

5.1.1　综合集成研讨厅的结构　127

5.1.2　开放的复杂巨系统的可操作平台　129

5.2　从“厅”到“信息空间”　130

5.2.1　Internet与综合集成研讨厅的相关性　130

5.2.2　Internet的结构与“特殊专家”　131

5.2.3　作为Internet隐喻的“Cyberspace”　134

5.2.4　Hall与Cyberspace　135

5.3　工作空间与交互空间　138

5.3.1　工作空间　138

5.3.2　交互空间　144

5.4　知识空间与智慧空间　151

5.4.1　知识空间　151

5.4.2　智慧空间　157

5.5　CWME的实践与发展　166

5.5.1　CWME的实现与实践　166

5.5.2　CWME的发展　173

参考文献　174

第6章　面向社会智能的知识交互　176

6.1　决策认知过程研究　176

6.1.1　决策的定义与过程　176

6.1.2　决策与认知　179

6.1.3　决策与知识　181

6.1.4　知识的来源与类型　184

6.2　知识发现的方法与系统　186

6.2.1　数据库中知识发现的基本定义　187

6.2.2　数据库中知识发现的过程　188

6.2.3　KDD过程中的数据挖掘步骤　189

6.2.4　KDD应用的技术与主要问题　191

6.2.5　KDD在社会智能系统中的应用　193

6.3　专家知识的外化　196

6.3.1　非形式逻辑简介　196

6.3.2　论证图解——非形式逻辑的重要工具　198

6.3.3　图尔敏模式在综合集成研讨中的应用　200

6.3.4　Reason!Able模式在综合集成研讨中的应用　203

6.3.5　应用实例　206

6.4　基于Internet的知识扩充　210

6.4.1　综合集成研讨环境下的主动信息获取框架(李耀东等，2004)　210

6.4.2　话题提取(李耀东等，2002)　213

6.4.3　信息检索与协作　216

6.4.4　主动信息获取系统的运行实例　219

6.5　知识融合与组织学习　223

6.5.1　社会智能系统中的知识传播和创新　223

6.5.2　组织学习与知识环境　227

参考文献　229

第7章　面向研讨环境的非结构化Web信息处理　231

7.1　综合集成研讨环境下非结构化Web信息处理　231

7.2　非结构化信息质量检测　233

信息质量评价流程　234

7.3　面向研讨环境的信息推荐及浏览　236

7.3.1　基于知识的研讨主题词扩展　237

7.3.2　网页推荐及层次浏览方法　239

7.4　研讨主题自动摘要及关联热点主题发现　243

7.5　基于特定研讨主题的网络社区挖掘　246

7.5.1　社区挖掘流程　247

7.5.2　基于谱聚类的社区挖掘　247

7.5.3　重叠社区结构挖掘　247

7.5.4　社区结构演化分析　248

7.5.5　社区主题分析　249

参考文献　250

第8章　综合态势分析与群体决策　252

8.1　综合集成研讨环境下态势分析　252

8.2　态势分析　253

8.2.1　情绪分析　253

8.2.2　基于主题关注度的研讨主题时空态势分析　257

8.2.3　信息传播规律分析　259

8.3　综合集成研讨厅中的群体决策方法　260

8.3.1　研讨层次的集成　261

8.3.2　判断层次上的集成　261

8.3.3　决策层次的集成　264

8.3.4　群体一致性算法(王丹力等，2005)　265

8.3.5　群体思维收敛过程　266

8.3.6　专家群体思维收敛应用示例(吕志坚，2004)　267

参考文献　272

第9章　人-机结合的社会智能　273

9.1　群体认知与群体思维　273

9.1.1　依赖性思维、僵化思维和发散思维的定义及其产生的原因　274

9.1.2　对依赖性思维、僵化思维和发散思维的总体分析思路　280

9.1.3　依赖性思维的表现及其对策　281

9.1.4　僵化思维的表现及对策　285

9.1.5　发散思维的表现及其对策　289

9.1.6　启示与讨论　291

9.2　研讨组织方法　294

9.2.1　头脑风暴法、名义群体法和德尔菲法　295

9.2.2　深度汇谈与辩论　296

9.2.3　研讨过程的划分与描述　298

9.2.4　几点说明　306

9.3　群体意见及评价的可视化　307

9.3.1　基于ISOMAP的方案评估结果的可视化(刘春梅等，2005)　307

9.3.2　基于即时发言评价的专家权威度计算及其可视化(李敏花等，2008)　310

9.4　面向综合集成研讨体系的人工社会　316

9.4.1　综合集成研讨厅人工社会　317

9.4.2　以人为中心的综合集成研讨厅人工社会基元　319

9.4.3　人-机结合以人为中心的多智慧体系统　321

9.4.4　有效交互组织设计与系统实现框架　324

参考文献　331

第 10章　基于Cyberspace的综合集成研讨体系支撑环境及其设计　332

10.1　功能需求　332

10.1.1　关键问题　332

10.1.2　系统特点　334

10.1.3　主要功能　335

10.2　构建原则　337

10.2.1　可操作平台　337

10.2.2　强调人-机结合的研讨　339

10.2.3　强调基于Cyberspace　341

10.3　系统结构与典型方案　343

10.3.1　总体结构　343

10.3.2　逻辑结构　345

10.3.3　物理结构　347

10.3.4　数据/信息支持系统方案　348

10.3.5　模型/工具支持系统方案　349

10.4　面向Agent的软件分析与设计方法　351

10.4.1　面向Agent的软件分析与设计方法的引入　351

10.4.2　两种典型的面向Agent的软件工程方法　356

10.4.3　面向综合集成研讨厅支撑环境的AOSE方法：MEASSIA(李耀东，2003)　360

10.5　分析与设计实践　367

10.5.1　几点说明　367

10.5.2　综合集成研讨厅支撑环境的分析过程　368

10.5.3　综合集成研讨厅支撑的设计过程　375

参考文献　375

第 11章　综合集成研讨体系的实践　376

11.1　宏观经济决策综合集成研讨系统　376

11.1.1　系统研制背景　376

11.1.2　任务概述　378

11.1.3　系统结构与功能　385

11.1.4　应用案例　391

11.1.5　应用评价　397

11.2　战略决策综合集成研讨系统　398

11.2.1　系统研制背景　398

11.2.2　系统的体系结构与软件框架　399

11.2.3　系统的主要功能　401

11.2.4　系统的实施与操作过程　414

11.2.5　应用情况与使用评价　415

11.3　巨灾防御与应急决策综合集成处理框架　417

11.3.1　系统设计背景　417

11.3.2　系统预期功能　418

11.3.3　技术路线与总体框架　418

11.3.4　关键技术　421

11.3.5　理论与应用前景　423

参考文献　424

第 12章　综合集成方法论的学术影响及发展展望　425

12.1　综合集成方法论的原始创新意义　425

12.1.1　综合集成方法论研究历史的简要回顾　425

12.1.2　综合集成方法论的创新意义(戴汝为，2009)　428

12.2　国内的研究与应用情况　431

12.2.1　国内重要的研究项目　431

12.2.2　国内的典型应用　435

12.3　国际研究与影响　438

12.3.1　国际学术交流　438

12.3.2　国际学术合作　440

12.4　综合集成方法论的发展展望　443

12.4.1　SFI近期的研究　443

12.4.2　以人为中心的计算(Human-Centered Computing)　447

12.4.3　计算机支持的协同工作　450

12.4.4　群决策支持系统　453

12.4.5　对比与展望　456

12.4.6　关于Cyberspace　461

参考文献　463

附录　司马贺(Simon)教授致钱学森教授的信　465

后记　469