YESC的个人博客分享 http://blog.sciencenet.cn/u/YESC

博文

按标题搜索
从信息论到认识过程的数学理论--11
2016-12-16 10:49
与此密切相关的多个学科的理论研究中应用的问题,也可以列入‘人类认识量化理论’研究的扩展范畴。为了解释灰模型所揭示的概率向量的变化形式,必须推广哥氏概率空间。通过研究、建立灰元、灰事件及灰代数,可以建立适用范围更加广泛的“广义概率空间”。从而使时变概率向量、随机概率向量以及它们所对应的灰色概 ...
个人分类: 科研回忆录|1942 次阅读|没有评论
从信息论到认识过程的数学理论--10
2016-12-15 15:08
在《信息学原理——关于认识的数学理论》中,为什么要专门设置“灰结构理论与灰系统”、“广义灰模型及广义概率空间”、“灰色信源及广义信息”三章?简而言之,就是因为我所理解的信息语义内涵,决定了必须讨论这些内容。对于一般的被研究对象,理解在认识过程中所提取信息而获得的语义,其内涵大于从通讯消息中所 ...
个人分类: 科研回忆录|1787 次阅读|没有评论
从信息论到认识过程的数学理论--9
2016-12-14 10:50
建立广义灰模型,是为了在可能度模型不存在确定白化值的情况下,解决使用灰数所描述的消息、信号、现象等情况的认知问题。在此情况下,“灰结构”已经不能直接用于认知这类被研究对象。说得更清楚一些,“广义灰模型”就是在保留“灰结构”框架下,把含有非平稳随机过程变化类型的灰数,也包括在可描述、可认知的范 ...
个人分类: 科研回忆录|1947 次阅读|没有评论
从信息论到认识过程的数学理论--8
2016-12-13 17:55
我所期待的灰数概念,必须能够随着认识的深化,能够不断减少其灰色性。当灰色性完全消失后,必须变成数学中常见的形式,如常数、时变数、模糊集合、随机变量等。也就是说,它必须能够用于处理绝大多数被研究对象的信号或者现象,而且描述方式必须与数学理论相容。灰数虽然不适合用区间数来定义,却可以把相关区间看 ...
个人分类: 科研回忆录|1761 次阅读|没有评论
从信息论到认识过程的数学理论--7
2016-12-12 16:01
在建立认识过程的数学模型中,下一个关键问题是主要数学工具的选择或者建立。人类认识是一个逐渐接近真理的过程;随着我们所获得的消息样本的不断增加,从中所提取的信息及其理解结果,都将越来越接近于被认识对象的客观实际。被认识对象的信符集,一般都是不可能预知的;这点不同于语言通讯系统。必须依靠对所获得 ...
个人分类: 科研回忆录|1812 次阅读|没有评论
从信息论到认识过程的数学理论--6
2016-12-8 15:07
对言语或文字语句类型消息的理解,首先在语言系统中按照从其低层到高层的顺序,使各层子系统依次响应;然后逐级刺激所联系的词义子系统、句义子系统、句群语义子系统(属于语义关系子系统),产生相应的语义响应,以获得该言语或文字语句的语义。不管哪一类、那一层的记忆子系统,都是一个子神经网络。其最上层都是 ...
个人分类: 科研回忆录|1906 次阅读|没有评论
从信息论到认识过程的数学理论--5
2016-12-7 18:08
对于一般的被研究对象,划分的依据应该主要根据研究者所关注、所要解决的问题来决定。这是一个更为困难的、涉及专业应用的研究课题,必须由应用研究者自己才有可能解决。如果在足够大的消息样本上,进一步统计样本消息被判定为各信符的频率,就可获得该信符集合上概率分布的估计值。而其估计值的精确程度,也是由样 ...
个人分类: 科研回忆录|1551 次阅读|没有评论
从信息论到认识过程的数学理论--4
2016-12-6 18:17
我最终把自己的研究专著定名为《信息学原理》,主要是强调关于‘信息本质’的研究,在建立人类认识数学理论中的重要作用。副标题“关于认识的数学理论”,才是此项研究的真实内容。《信息学原理》针对所有被研究对象,而Shannon信源只是一种特定的对象。虽然二者的本质相同、研究方法也有相似之处,但二者的研究目 ...
个人分类: 科研回忆录|1878 次阅读|没有评论
从信息论到认识过程的数学理论--3
热度 2 2016-12-5 16:56
学习过信息论的人都知道,信源的不确定性越大,其信源熵就越大;所能够提取的信息也就越多。在语言型通讯系统中,源头的数学模型就是Shannon信源。其不确定性是由语言体系所决定的,并不会因为提取信息而使其信源熵减小。在语言通讯系统中,为什么要这样定义信息量?正是许多人在理解信息论时的难点。但他们却对信 ...
个人分类: 科研回忆录|2436 次阅读|2 个评论 热度 2

本页有 1 篇博文因作者的隐私设置或未通过审核而隐藏

Archiver|手机版|科学网 ( 京ICP备07017567号-12 )

GMT+8, 2024-4-24 17:04

Powered by ScienceNet.cn

Copyright © 2007- 中国科学报社

返回顶部