基于属性粒计算的认知模型研究
属性粒计算可模拟人脑的粒化、组织和因果等认知功能,但推理过程缺乏一种形式化机制.Petri网具有的异步、并发和不确定性等特征与人脑思维过程中的某些认知活动相类似,基于属性粒计算的基本概念和逻辑计算规则,对Petri网进行了基于定性映射的适当扩充,使得Petri网以属性粒计算的形式在知识表示、知识推理、学习模式和记忆模式等方面上初步体现出一个认知系统所需要具备的一些基本元素特征.这种方法能够在一定程度上体现具有不确定性识别和判断的思维认知过程,为研究Petri网应用于模拟人类的高级智能、形象思维能力提供了一种新的思路.
认知模型 属性粒计算 Petri网 定性映射
周如旗 冯喜礼
广东第二师范学院 计算机科学系, 广州 510303 上海海事大学 信息工程学院, 上海 200135
国内会议
西安
中文
1-7
2013-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）