单向S-粗集(one direction singular rough sets)与单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)是S-粗集(singular rough sets)的两种动态结构;在一定条件下,单向S-粗集与单向S-粗集对偶被还原成Z.Pawlak粗集。单向S-...单向S-粗集(one direction singular rough sets)与单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)是S-粗集(singular rough sets)的两种动态结构;在一定条件下,单向S-粗集与单向S-粗集对偶被还原成Z.Pawlak粗集。单向S-粗集与单向S-粗集对偶分别是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集与单向S-粗集对偶,给出动态知识的属性合取范式与属性合取范式萎缩-扩张特征,给出知识推理结构与推理模型。利用单向S-粗集,单向S-粗集对偶,属性合取范式与知识推理交叉、融合、渗透,给出具有属性合取范式萎缩-扩张特征的动态知识生成与生成定理;给出在知识推理条件下的动态知识智能发现与它的属性逻辑关系;给出动态知识的智能筛选、筛选准则、筛选定理与应用。展开更多
大规模科学装置与重大科学实验使得科学发现进入了数据密集型的第四范式,借助蓬勃发展的人工智能技术促进智能科学发现势在必行.机器学习作为人工智能中的一项重要技术,已广泛应用于各个科学领域.然而,现有工作仅研究特定任务下的机器...大规模科学装置与重大科学实验使得科学发现进入了数据密集型的第四范式,借助蓬勃发展的人工智能技术促进智能科学发现势在必行.机器学习作为人工智能中的一项重要技术,已广泛应用于各个科学领域.然而,现有工作仅研究特定任务下的机器学习方法,没能抽象出一个通用的智能科学发现研究框架.本文首先总结了科学发现任务中常用的机器学习方法,并将科学任务归类为五大机器学习问题.其次,提出了基于机器学习的智能科学发现研究框架,作为“AI for Science”的典型范例,阐述了一种高效的智能科学发现模式.再次,本文以时域天文学中发现瞬变事件这一科学任务为例,通过实验证明了唯有恰当地结合领域知识后,机器学习算法才能更好地服务于智能科学发现,验证了该框架的有效性.最后进行总结与展望,以期对各领域进行智能科学发现形成参考意义.展开更多
文摘单向S-粗集(one direction singular rough sets)与单向S-粗集对偶(dual of one direction singular rough sets)是S-粗集(singular rough sets)的两种动态结构;在一定条件下,单向S-粗集与单向S-粗集对偶被还原成Z.Pawlak粗集。单向S-粗集与单向S-粗集对偶分别是S-粗集的基本形式之一。利用单向S-粗集与单向S-粗集对偶,给出动态知识的属性合取范式与属性合取范式萎缩-扩张特征,给出知识推理结构与推理模型。利用单向S-粗集,单向S-粗集对偶,属性合取范式与知识推理交叉、融合、渗透,给出具有属性合取范式萎缩-扩张特征的动态知识生成与生成定理;给出在知识推理条件下的动态知识智能发现与它的属性逻辑关系;给出动态知识的智能筛选、筛选准则、筛选定理与应用。
文摘大规模科学装置与重大科学实验使得科学发现进入了数据密集型的第四范式,借助蓬勃发展的人工智能技术促进智能科学发现势在必行.机器学习作为人工智能中的一项重要技术,已广泛应用于各个科学领域.然而,现有工作仅研究特定任务下的机器学习方法,没能抽象出一个通用的智能科学发现研究框架.本文首先总结了科学发现任务中常用的机器学习方法,并将科学任务归类为五大机器学习问题.其次,提出了基于机器学习的智能科学发现研究框架,作为“AI for Science”的典型范例,阐述了一种高效的智能科学发现模式.再次,本文以时域天文学中发现瞬变事件这一科学任务为例,通过实验证明了唯有恰当地结合领域知识后,机器学习算法才能更好地服务于智能科学发现,验证了该框架的有效性.最后进行总结与展望,以期对各领域进行智能科学发现形成参考意义.
