神经网络概念篇1

摘要：高校《思想和中国特色社会主义理论体系概论》（以下简称“概论”）课教学改革在不断深化，以互联网为代表的高新传媒技术迅速发展，使信息传播的范围、速度与效果都有显著扩大和提高，这为“概论”课教学提供了现代化手段和新的渠道。结合新形势下全国教育工作会议和《教育规划纲要》的要求，在网络化课堂教学中，坚持“概论”课“以生为本”教育理念，探讨采取灵活多样、注重实效的教学方法，把人人可以成才的观念贯穿教育全过程，将大学生思想政治教育落到实处。

关键词：网络媒体；“概论”课；以生为本；教学方法

人类如今已进入到国际互联网传播时代。随着互联网、信息传递技术的不断成熟和速度的不断加快，网络等新兴媒介已经在信息传播领域中占有重要地位，承担了越来越大比重的信息传播功能。

2010年7月，党中央、国务院召开了新世纪以来第一次全国教育工作会议，总书记、总理发表了重要讲话，并公布了《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010―2023年）》（简称《教育规划纲要》）。全国教育工作会议的召开和《教育规划纲要》的颁布，是我国教育改革发展史上一个新的里程碑，对推动未来十年教育事业科学发展具有重要意义，同时也对高校思想政治理论课的教学改革产生重大而深远的影响。“概论”课教学的网络化日益成为一种发展趋势和不可替代的教学形式。

高校思想政治理论课是对大学生进行思想政治教育的主渠道，“概论”课，是高校思想政治理论课程中份量最重的一门课程，是每一个大学生的必修课，是对学生进行社会主义、爱国主义、集体主义教育的主要阵地，“概论”课的教学改革关系到学生的发展、学校的发展乃至整个社会的发展。因此，在“概论”课网络化教学中，“概论”课教师在提高教学实效性的同时，还必须要注意以下几个问题。

一、高扬社会主义核心价值体系

社会主义核心价值体系，适应了现阶段社会主义思想道德建设的要求。社会主义核心价值体系，有利于大学生更清醒、更坚定地把握和坚持社会主义意识形态的本质，有利于更清醒、更坚定地把握和坚持社会主义先进文化的前进方向。

培育当代大学生社会主义核心价值观，必须坚持马克思主义的指导地位，引导学生用马克思主义的立场、观点、方法来正确认识经济社会发展大势，正确认识社会思想意识中的主流与支流，在错综复杂的社会现象中看清本质、明确方向。“概论”课教学中用马克思主义中国化的最新成果武装大学生，引导和培育大学生成为社会主义核心价值体系的坚定信仰者、积极传播者和模范践行者。成为实现全社会共同理想建设中国特色社会主义的重要力量，弘扬爱好和平、勤劳勇敢、自强不息的伟大民族精神和在改革开放新时期，勇于改革、敢于创新的时代精神。同时，大学生并不是都能有意识地抵御网络的副面影响,毕竟指导他们一生的正确人生观、价值观还没有真正形成。网络世界充斥的享乐主义、拜金主义对他们构成了潜在威胁，在人际关系、生活方式、行为方式等方面对他们有潜移默化的影响。以“八荣八耻”为主要内容的社会主义荣辱观，旗帜鲜明地指出了在社会主义市场经济条件下，应当坚持和提倡什么、反对和抵制什么，为大学生判断行为得失、作出道德选择、确定价值取向，提供了基本的价值准则和行为规范。因此，在“概论”课网络教学中高扬社会主义核心价值体系显得尤为重要。

二、“概论”课网络教学中必须坚持以生为本的教育理念

总书记在全国教育工作会议上的讲话指出：“推动教育事业科学发展，必须坚持以人为本。”“概论”课网络教学中“以生为本”的教育理念，就是在教育教学过程中强调学生的主体地位，教学贴近实际、贴近生活、贴近大学生，教师关心和尊重学生，充分调动学生学习的积极性和主动性。就是要促进学生优化知识结构、全面发展，着力提高学习能力、实践能力、创新能力，丰富社会实践，提高综合素质，把人人可以成才的观念贯穿“概论”课教学全过程、贯穿教育全过程。

“概论”课教学改革必须关注当代大学生的思想特点、心理特点、成长规律等，关注其特有的思维方式和行为方式，从学生普遍关心的社会问题、迫切需要理解和解答的问题入手。“以生为本”的教育理念，在教学中通过各种能够引导学生主动思维，积极参与的方法和方式，培养学生收集和处理信息的能力，获取新知识的能力，分析和解决问题的能力，实现课程实效性。“概论”课网络教学中，只有树立以生为本的教育思想，才能够更好的开展大学生思想政治教育，将大学生思想者政治教育落到实处，使大学生真切地领会到中国特色社会主义理论体系的博大精深和巨大威力，更加坚定建设中国特色社会主义的信念和信心。

三、“概论”课网络教学中需要注意的几个原则

“概论”课网络教学以生为本教育理念落到实处，才能产生真正的实效。为此需特别注意以下几个原则。

（一）思想导向的正确性原则性

“概论”课网络教学中，教师要将全面的、客观的、有价值的相关信息传递给学生，把那些会对学生思想产生消极影响的信息过滤掉，引导大学生客观、全面地了解信息，辩证分析，自主作出判断，形成结论。教师提供的信息，对学生人生观、价值观、荣辱观的形成起着内在的影响。网络化课堂教学环境下，高校思想政治理论课教师要成为网络信息的“把关人”，保证其正确的思想导向，在网络化课堂教学别是思想政治理论课教师在面对网络教学平台上，校园网的BBS上大学生发表偏激或错误言论时，不能放任自流或一味封堵，而要加以正确、充分引导。当学生不能正确理解事实、是非概念混淆而在网上表现出来时，思想政治理论课教师要在课堂内外主动回应，发起相关讨论，以正视听。

同时，教师要正确使用教学工具，提高自身运用现代信息技术的能力。“概论”课教师对网络的正确认识和使用是网络成为“概论”课教学基本工具的前提。教师要具备顺利解决教学过程中出现的一些基本技术问题的能力，避免教学活动受到干扰而停滞，保证教学质量、提高教学效率。

（二）师生互动原则

“概论”课网络教学师生互动原则是指在教学过程中，实现师生双向交流。以学生为整个教学活动的中心，灵活运用多媒体、“QQ群”与“飞信”等方式，采取讲授、探究、讨论等多种教学方法，教师当导演，学生当主角，使学生从单纯听课和记笔记的被动角色变成主动的探索者。给予学生一个和老师平等交流的平台，实现教与学的良性互动、输与导的协调配合。学生通过积极主动地参与特定形式的教学活动，在交流、探索和教师引导过程中提高政治理论水平、思想道德水平和分析问题、解决问题的能力。

（三）实践性原则

“概论”课网络教学实践性原则是指将网络实践教学贯穿于整个教育教学过程之中，实现课内与课外、理论与实践的有机结合。通过看教学资料片，组织网上时政要闻讨论，开展网上社会热点问题调查，组织网上参观活动等等。通过实践活动，让学生探寻人生，匡正自我，提高大学生的政治觉悟和政治鉴别力。

四、“概论”课网络教学中教学方法的灵活运用

“概论”课网络教学采取灵活多样、注重实效的教学方法，不断提高课堂教学质量是“概论”课教学方法改革的关键环节。

教育教学中提高质量是永恒的主题，教学改革是提高教学质量的核心，其中教学方法改革又是教学改革的关键。“概论”课要求教师课堂教学要采取切实措施，尽快改革单纯知识传授的照本宣科式的教学方法。调动大学生学习的主动性、积极性，培养学生的创造性思维和创新精神，训练学生获取知识与信息以及表达思想、交流观点的能力。这是“概论”课教学方法改革的重点，教师要做到这一点，需要在网络教学教学过程中灵活运用教学方法。

（一）讲授中穿插录像

在“概论”课有些教学内容的讲授过程中，组织学生观看相关的记录片，增强教学的感染力。例如，在讲授第一章第二节思想时观看大型文献记录片《走进》，让学生对生活、工作有更进一步的了解。在讲授第一章第三节邓小平理论时，观看大型文献记录片《小平您好》，让学生对邓小平的生活、工作有更进一步的了解。在讲授第十三章国家战略和外交政策时，组织学生观看大型文献记录片《外交风云》，让学生切实体会中国现代外交第一人的外交风采，深刻理解中国独立自主的外交政策的形成，坚定大学生爱好和平的信息和决心。既突出了讲课主题，又容易满足学生心理需要，收到的教学效果要比教师课堂讲授好很多。

（二）课堂师生座谈

“概论”课教学中，对于一些热点问题，例如，贫富两极分化、、道德滑坡、诚信缺失、重奖之下无勇夫等现象，或对于一些现实针对性较强的教学内容，可在课堂展开讨论，也可以在课内召开师生座谈会。主要做法有两种，一种是有组织的，另一种是随机的。有组织的做法通常是根据教学与教育内容的需要，拟出学生感兴趣并希望讨论的题目，通过网络收集资料，整理资料，然后要求每位同学准备发言提纲并确定重点发言的同学。随机的做法则是根据学生听课情况或课堂提问，教师随时穿插网络相关信息，与学生展开讨论。一些讨论未完的话题还可在课后深入到学生中间继续座谈，这种方式既可加深对问题的理解，又可活跃课堂气氛，调动学生主动参与的积极性。例如，在讲授第十一章构建社会主义和谐社会时，采用有组织的座谈，题目《当代大学生如何从自身做起投身到构建社会主义和谐社会的实践中》，极大地调动学生的积极性和主动性，同时具有重要的现实意义。

（三）名作赏析

“概论”课名作赏析强调的是好读书，读好书，每个学期，向学生推荐几篇文章，如《星星之火，可以燎原》、《论持久战》、《谋略》、《邓小平卓越智慧》《超群智慧》，《他改变了中国．传》等等，读完后写读后感，联系社会实际问题，能做到提出问题分析问题解决问题。通过email等方式上传老师，由老师打分，计入平时成绩。同时选择好的读后感，在班级进行交流，并让学生谈谈自己写作时的感想。

结语

掌握思想和中国特色社会主义理论体系的科学体系和基本观点，探索《思想和中国特色社会主义理论体系概论》课程网络教学的教育理念、教学方法，进一步加强教学的针对性和实效性，让中国化的马克思主义不仅进教材、进课堂，更要进大学生的头脑，达到既教书又育人的教学目的，使大学生真切地领会到中国特色社会主义理论体系的博大精深和巨大威力，坚定在党的领导下走中国特色社会主义道路的理想信念。

参考文献：

[1]中共中央.《国家中长期教育改革和发展规划纲要（2010―2023年）》.2010.

[2]思想理论教育导刊记者.以案例教学为突破口努力推进思想政治理论课教学方法改革.思想理论教育导刊，2009.2.

[3]邓小平.邓小平文选.第3卷〔M〕.北京.人民出版社,1993.

神经网络概念篇2

关键词：网络文化；现代远程教育

中图分类号：G724.82文献标识码：A文章编号：1006-4311（2013）17-0219-02

0引言

以互联网为核心的信息技术推动着人类生产与生活方式的巨大变革，并由此衍生出了网络文化。网络信息技术的发展也推动了远程教育由第一代远程教育——函授教育、第二代远程教育——多种媒体教学向建立在应用双向交互电子信息技术基础上第三代现代远程教育的发展，也为远程教育带来了的新变化、新特点、新动向。把握网络文化的概念和内涵，了解网络文化对现代远程教育的影响以及现代远程教育如何顺应网络文化的发展，做出何种变革，对于现代远程教育的更好地发展具有重要的意义。

1网络文化概念及其内涵

一般认为“网络文化”一词最早从英语“Cyberculture”而来[1]，而关于网络文化的概念虽已有了很多种界定，至今尚无定论。在这里，对于网络文化的概念我们采用如下定义：网络文化是以信息、网络技术以及网络资源为支点的网络活动而创造的物质财富和精神财富的总和，是新兴技术与文化内容的综合体。网络文化的主题是社会经济生活的结晶，它涵盖社会生活中的政治、经济行为主体、医疗卫生、娱乐文化、科学技术、教育、外交关系等。

网络文化的内部结构可以从三个层面来把握。首先是外化可见的物质层面网络文化。计算机网络设备、网络资源系统和信息技术（计算机技术、网络通信技术）是物质层面网络文化的主要内容与发展基础，是能为人类的信息交流提供坚实的物质基础的物质环境。其次是精神层面的网络文化。网络文化是个体和群体的网络意识、情感和素养的集中表现和在长期网络活动中形成的各种共识。再就是制度层面的网络文化。这是维系网络关系的规范与准则的集合体，形成并调控着整个网络社会的正常运行。[2]

2网络文化的特性及对现代远程教育的影响

2.1网络文化的动态性与现代远程教育的新发展网络文化一直处在高速发展的过程中，新的网络与信息的技术的进步、依托网络发展起来的各种文化产品、新的网络社会、新的网络文化思维方式，新的网络美学观念的涌现都证明网络文化是一个动态发展的过程。

网络文化的动态性直接带动着现代远程教育的不断探索与创新，特别是网络与信息科技的发展直接为现代远程教育新的变革创造着物质基础与技术条件。近些年兴起的泛在学习是由美国的马克·威士（Mark.Weiser）提出的。他基本设想是把计算机微缩成各种大小嵌入到每件事物，通过无线通信悄无声息地为人们服务。它是泛在计算技术支持下的一种新的学习方式，是普适计算机环境下未来的学习方式，是提供学生一个可以在任何时间、任何地方使用手边可以取得的科技工具来进行学习活动的学习。

2.2网络文化的虚拟性与虚拟社区在现代远程教育中的应用网络文化最重要的一个特征就是虚拟性。人们可以以任一名字、任一性别登陆某一虚拟社区。这里有虚拟的医院、公园、邮局、图书馆等，人们可以超越时空的限制，足不出户而周游世界，网上购物、网上交友、网上休闲等，过一种完全虚拟的生活。[2]

国外网络虚拟社区在远程教育中的应用应该是现代远程教育发展的一个重要方向。2003年美国林登实验室了名为SecondLife（第二人生）的网络社区，其实就是一个基于互联网的三维虚拟世界。2005年，当时一些教育工作者开始在SecondLife中举办教学活动。其后，登陆SecondLife的从事教育工作的人数飞速增长，教育应用发展迅猛。到2007年，SecondLife已经广泛应用于各个领域的教学，并且已经形成了一定的规模。同时网络社区中的教学形式也呈现多元化：有虚拟课堂与虚拟实验室等。

2.3网络文化技术的交互性、主体的个性化与和现代远程教育教学模式的选择网络文化的交互特性是网络媒体与传统大众媒体最为显著的区别。在互联网出现以前，传播媒体的传播交流方式基本上是单向的，互联网改变了这一切。在网络中，每一个网民都不但是信息资源的消费者，同时也是信息资源的生产者和提供者。人们的信息获得方式由传统的被动式接受“灌输”教育变为主动参与思想交流，提高了信息的传播效率，激发了人类的创造性思维。[3]同时网络文化又体现出了主体的个性化的特征。在网络空间里人们的个性与自主性得到充分的体现。由于网络是虚拟、匿名的，就给人们提供了充分表现个性的平台。在网络空间里，只要不危及社会，不有意伤害他人，人们可以充分地展现自我。[3]

网络文化交互性也为现代远程教育的发展提供了重要前提，使得人们在虚拟空间的教与学成为可能，也决定了现代远程教育的教学模式要采用个性化与自主性的学习方式。远程开放教育教学的重要特征以学生和学习为中心，而不是以教师、学校和教学为中心；采用各种教和学的方法手段；取消和突破各种对学习的限制和障碍；学生对课程选择和媒体使用有一定的自，在学习方式、学习进度、时间和地点等方面也可由学生根据需要决定；在教学的手段上采取多样化的形式等等。

2.4网络文化的精神特征同现代远程教育的本质一致性网络文化的精神属性体现了文化的价值取向和追求，标识着文化赖以生存发展的本质特征。网络精神特征体现为平等、自由、民主、多元化、分权、兼容、共享等方面，居其核心的则是平等和民主，其他精神可以由此衍生而来。这些精神作为漫长历史的目的性价值追求，作为人类艰苦奋斗的价值目标，互联网使这些价值理想变得更为具体可行。国际互联网络体现了最自由、多元、平等、开放的信息交流方式。

我们知道，具有自由、多元、平等、开放性的网络文化内在地要求与其相适应的教育应使全社会成员不分民族、种族、性别、家庭状况、文化背景等，都享有受教育的权利，从而在相当的程度上实现受教育者的平等性[2]。现代远程教育的本质即这样一种教育形式，它强调人人享有终身接受教育的权利，不仅意味着对教育对象的开放，更重要的是教育观念、教育资源和教育过程的开放，即是由平等与民主的网络文化精神所决定的。

3小结

从上述论述中，我们可以看出网络文化已经并正在从多方面深刻影响和决定着现代远程教育发展的方向及进程。顺应并把握网络文化发展的脉动，这是现代远程教育要获得更大、更快发展的一个必要条件。

参考文献：

[1]冯永泰.网络文化释义.西华大学学报（哲学社会科学版）[J].2005，（15）.

[2]李兴保，胡凡刚.网络文化与教育[J].现代信息技术与教育，2001，（2）.

神经网络概念篇3

中医眼科专科辨证的理论依据以“五轮学说”为主［1］。“五轮学说”是指眼局部由外至内分为胞睑、两眦、白睛、黑睛和瞳神五部分，分别内应于脾、心、肺、肝、肾五脏，命名为肉轮、血轮、气轮、风轮、水轮，总称“五轮”，借以说明眼的解剖、生理、病理及与脏腑的关系，并应用于指导临床辨证论治［2］。“五轮”与西医眼解剖的关系如下［3］，肉轮指眼睑皮肤、皮下组织、肌肉、睑板和睑结膜；血轮指两眦部皮肤、结膜、血管及内眦的泪阜、半月皱襞和泪点；气轮指球结膜和前部巩膜；风轮指角膜；水轮分狭义和广义二种，狭义者专指瞳孔，广义者不仅指瞳孔，还包括葡萄膜、视网膜、视神经以及房水、晶状体、玻璃体等，现在一般使用广义的水轮概念。

“五轮学说”源于《内经》，《灵枢·大惑论》大体指出了眼的各个部分与脏腑的关系［4］，后人在此基础上进行了完善和发展。隋唐《龙树眼论》首次提出“五轮”的名称［5］；晚唐《刘皓眼论准的歌》把眼分为五个部位，并将各部与五脏联系起来；北宋初王怀隐在《太平圣惠方》中对“五轮”配位作了改进，系统介绍“五轮学说”；南宋后期杨士瀛在《仁斋直指方》中对“五轮学说”的定位进行改进，确定了“五轮”的配属；元危亦林《世医得效方》对“五轮”的病因及症状进行详细论述，并列有治疗方法；明王肯堂在《证治准绳》中将五脏、五行、五方、五色、天干、地支、生理、病理等结合起来论述，形成了权威的学术观点；清初傅仁宇在《审视瑶函》中对“五轮”与五脏相应的标本学说进行理论上系统总结，阐明“五轮”与五脏及五行的关系，为“五轮”的临床应用提供了理论依据，并沿用至今［6］。

随着科学的发展，特别是1851年德国医生HermannvonHelmholtz发明了眼底镜以后，眼科界发现了眼后部玻璃体、视网膜和脉络膜等结构，这些结构是传统“五轮学说”没有提及的，因此医家将水轮的范围扩大，形成了广义的水轮概念，以便包含这些新发现的结构。广义水轮的概念虽然解决了狭义水轮概念中部位局限的问题，但并没有解决眼科临床辨证论治中的困惑，因为广义水轮概念中的范围太大，将瞳孔、葡萄膜、视网膜、视神经以及房水、晶状体、玻璃体等专责于肾，而不考虑这些结构病证的特殊性，不利于对这些部位病证的辨证论治，至今一直没有很好地解决这一问题。为此，作者在中医之眼概念与西医之眼概念基本一致的前提下，根据西医眼的解剖学知识，结合中医轮脏理论、肝肾同源理论等，提出“后五轮假说”的设想,即在维持传统“五轮学说”不变的前提下，对传统“五轮”未提及的眼部结构（即眼底镜下才能见到的结构）另外进行轮脏配属，以体现“脏之有病必现于轮、轮之有证乃由脏之不平所致”的理念。之所以取名为“后五轮假说”，一个是表示出现时间上的“后”，另一个是表示眼底部位上的“后”。“后五轮假说”将玻璃体、视网膜（含视网膜血管、视神经、黄斑）和脉络膜的轮脏配属如下。

玻璃体内属肺。陈达夫在“内眼结构与六经相属学说”中指出，玻璃体属手太阴肺经［7］。玻璃体色白透明，白为肺金本色，故属肺。

视神经和视网膜属肝。《内经》说：“肝开窍于目”，《素问·五藏生成篇》说：“人卧血归于肝，肝受血而能视”，《灵枢·脉度》说：“肝气通于目，肝和则目能辨五色矣”。眼的功能为“视”，而视觉的发生、传导及视觉信号的接收完全有赖于视网膜及其传导接收系统功能和结构的正常，只有该系统的正常，才“能视”，才“能辨五色”，因此视网膜、视神经及其视觉中枢应内属于肝。

视网膜血管内属心。心为血帅，主全身血脉，心气推动血液运行而上受养目，维持视觉。心主血，五行属火，五色主赤，故不难理解视网膜血管内属于心。

黄斑内属于脾。黄斑为多气少血之组织，居中央，色微黄，根据《素问·太阴阳明论》篇“中央黄色入通于脾”的理论，黄斑应内属脾脏精华。

脉络膜属肾。视网膜血管与脉络膜同为血脉之道，为何视网膜血管内属心而脉络膜内属肾呢？视网膜血管色赤，脉络膜色黑，《素问·五脏生成篇》：“心之合脉也，其荣色也，其主肾也”，脉络膜是眼内含色素最多的结构，而视网膜色素上皮细胞的基底膜就是脉络膜最内层的Bruch膜，因此富含色素的视网膜色素上皮细胞实际上与脉络膜融为一体，增加了脉络膜的色素含量，故脉络膜应内属肾。更重要的区别是视网膜血管和脉络膜对视网膜的作用不同。视网膜虽同时受二者营养，但视网膜血管供应视网膜的内六层，脉络膜供应视网膜的外四层，而产生视觉最重要的视网膜光感受器细胞正好位于外四层中，因此正常视觉的产生离不开脉络膜对视网膜的濡养，脉络膜对视网膜的重要性远远大于视网膜血管。脉络膜与视网膜的关系如同“乙癸同源”，是眼底的母子关系，脉络膜为母，视网膜为子，二者一荣皆荣，一损皆损，唇齿相依。《素问·阴阳应象大论》曰:“肾生骨髓,髓生肝”，肝藏血，肾藏精，母子相生,精血同源。母子相合，则肝肾之气充沛，目受其荫，故而放明；如母子不合，则无论是子盗母气，或母令子虚，皆能使肝肾之气不足，不足则精气无法上荣，目失所养，眼病随之而起。脉络膜和视网膜这种在生理上相互依存、病理上相互影响的现象得到临床无数病例的证实，瞳神疾病中的视瞻昏渺、视瞻有色、高风内障［8］等疾病中都存在肝肾不足、精血亏损病因，经补益肝肾、益精明目治疗，都能取得良好效果。

在“目为肝窍”的前提下，《素问·脉要精微论》谓：“夫精明者，所以视万物，别黑白，审长短；以长为短，以白为黑，如是则精衰矣。”《素问·上古天真论》说：“肾者主水，受五脏六腑之精而藏之。”说明除了与肝的紧密联系外，眼之能视，有赖于五脏六腑精气的濡养，眼的视觉是否正常，与肾所受藏脏腑的精气充足与否关系至为密切。因此，脉络膜和视网膜之间的母子关系是“后五轮假说”的核心所在。

近年来，白内障、糖尿病视网膜病变、视网膜退行性变等内障眼病(瞳神疾病)已经替代沙眼(外障眼病)成为我国乃至世界范围内的主要致盲眼病［9］，但相关理论研究却相对滞后，不能满足临床的需要，应该建立眼专科的辨证体系［10］。希望“后五轮假说”的提出能够起到抛砖引玉的作用，以达到集眼科同仁之力创新中医内眼理论的目的。

【参考文献】

［1］陆南山.眼科临证录，第1版［M］.上海：上海科学技术出版社，1979:178

［2］王幼生.眼科辨证方法研究的发展趋势［J］.中医药学刊，2003，21（10）：1647

［3］曾庆华.中医眼科学，第1版［M］.北京：中国中医药出版社，2003:42.

［4］陈力.《内经》眼科理论探析［J］.辽宁中医杂志，2005,32（12）：1262.

［5］黄攸立.五轮名称起源考辨［J］.中国医药学报，1996,11（4）：14.

［6］张震字.浅谈五轮学说的发展和临床应用［J］.江苏中医，1999,20（5）：8.

［7］张硕，谢学军，罗国芬.陈达夫眼科六经辨证思维体系初探［J］.四川中医，2000,18（4）：1.

［8］夏小平.视网膜色素变性，第1版［M］.广州：华南理工大学出版社，2006:206.

神经网络概念篇4

关键词：网络；概念；结构与变化；认知

中图分类号：b811.21文献标识码：a文章编号：1003－854x（2010）12－0075－06

德国古典哲学的集大成者黑格尔曾经以十分思辨的方式指出，一切事物都是概念，科学赖以存在的东西就是概念自身的运动，并且，概念或纯概念（客观精神）是“范畴之网”。虽然后来黑格尔庞大哲学体系中的概念论一度沉寂下来，但自上世纪初以来，他的哲学概念论似乎又重现光芒。当代科学认知哲学特别是概念变化（conceptualchange）理论研究可以说是重新找寻并印证了黑格尔哲学概念论的主要精神实质①。这些研究表明，人类思维中的概念并不是固定不变的，一些新概念、新隐喻的产生和变化，常常意味着科学理论的重大突破和科学革命的爆发；概念间的关系并非线性的、原子式的，而是相互作用和网络化的，或者说，概念的产生和变化只能是在作为整体的概念网络内发生。当然，新的研究是在多层面上展开的，有一个不断深化的过程。从历史上逻辑“共相论”到语言哲学层面的维特根斯坦的“家族相似”，从认知心理学和认知语言学的“概念原型”到人工智能中联结主义的“语义网络”，从科学理论层面的“迪昂—奎因论题”（duhem-quinethesis）再到科学历史认知的“本体网络”和“树干转换”等，都显示出超越黑格尔思辨体系而寻求实证说明的努力。笔者认为，当前有关概念结构与概念变化的研究呈现出一种网络化的趋势，这一趋势反映出人类语言和科学思想交往的扩大，以及不同学科间的相互渗透。但是，对网络化不可作过度的阐释，不能矫枉过正，也不能就概念论概念，还必须站在客观知识的高度，为概念论寻求跨文化的心理类型和认知类型的说明。

一、从逻辑“共相”到概念的“家族相似”

关于概念到底是什么的问题，其最初的讨论是同逻辑学中关于“共相”或本质的探寻联系在一起的。古希腊哲学家苏格拉底最早在其“论辩术”中通过对最概括的概念进行对分以寻找下定义的方法。例如，他曾用一个钓鱼人的定义来说明这种方法②。这种依靠增加“限定词”进行划分的方法是后来亚里士多德“属加种差”定义方法的前身。

有研究表明，虽然在亚里士多德著作中不可能找到一个与“概念”这一术语相当的名词，但是通观亚里士多德的著作，他大致上在两种意义上表述“概念”：第一种是将概念理解为关于对象本质属性的完整思想，即回答“这是什么”的问题。例如，把概念理解为本质知识的表达，或关于存在实质的言辞的定义；第二种是将概念理解为“被思考的东西”，或者，如果所指的是三段论前提的要素，就称为界限、规定性、前提的名词等③。这里，不管是在逻辑学还是语言学的意义上，亚里士多德的概念都是作为一种思维抽象，即用肯定或否定的形式把握对象的属性及其种属关系，以确定言辞表达的本质内容。

在中世纪，经院哲学关于“共相”或一般与个别关系的激烈争论，构成了中世纪逻辑学研究的最初的方法论基础。按照中世纪大逻辑学家阿伯拉尔的观点，逻辑的基本问题是关于共相的问题。他认为，共相并不只是无意义的声音，而是具有一定思想内容的所指，它是用来表达从个别事物中抽象出来的相似性和共同性的“概念”。但是，一般性的概念只存在于思维中，它与客观现实并没有直接的对应关系。他甚至说：“通过命题表述的近乎是事物自身具有的方式，而事物并没有被指称出来。”④唯名论者奥卡姆虽然用他的“奥卡姆剃刀”摒弃了加诸概念之上的“实体形式”、“本质”、“隐秘的质”等，但他仍然认为共相是有关许多事物的记号，例如声音；并且它只存在于意念和理智当中。他赞同阿维森纳的观点，说：“在理智面前，一个形式关系到众多性，根据这种关系才说共相，因为共相是理智中的意念。”⑤

19世纪末，著名逻辑学家弗雷格在“意义与指称”一文中将语言学中的意义和指称作了划时代的区分。例如，“启明星”和“长庚星”同指金星，但两者的意义不同，因而不是同一个概念。他强调指出，概念或意义并不是简单地等同于语言与对象的指称关系，意义是大于指称的；意义正是概念的意义，人们借助于概念来理解所指称的对象，从而使所指称的对象有了意义。现代语言学之父索绪尔于1916年提出了语言学上一个著名的观点：一个符号或一个词项是音响形象和概念的结合体；音响形象是所谓“能指”（signifier），概念则是所谓“所指”（signified）。他说：“被称为概念的意识事实是跟用来表达它们的语言符号的表象或音响形象联结在一起的。”⑥他认为，概念的作用正如音响的音节划分一样，是对浑然的经验之物进行划分。

从以上简要的勾勒不难看出，西方概念论的发展史中占主导地位的是所谓“共相论”（“本质论”）和“观念论”。即通过对对象一般属性、固有属性和本质属性（即共相）的思维抽象来构造概念的内涵，或以定义的方式寻求充分而必要的条件来满足“对一般概括的渴求”，其结果通常是观念形态的，即把概念看作是存在于理智中的东西。我称这种概念构成为原子论的和线性式的：它主要着眼于单个实体可以分割的属性和特征，并限制和固化这些属性和特征，再用一般名词（声音符号）加以指称；概念之间的关系是一种蕴涵式的种属关系或线性递推关系；就单个概念边界来说，它是精确和固定的。然而，这种概念构成实际上存在不可克服的困难。例如，一些词语或概念所指称的诸事物（成员）之间并没有所谓共同的属性或特征，或者说，其成员所具有的属性和特征并不完全相等，它们之间许多时候仅存在着相似性，并组成一定的结构。对于这样的概念又该如何定义呢？

为解决这些问题，奥地利著名语言哲学和逻辑学家维特根斯坦试图以概念网络论取代概念本质论。维特根斯坦在他早期的思想中，通过对语言的哲学分析形成了自己的概念网络说的雏形。在《逻辑哲学论》一书中，维特根斯坦把语言看作是与世界相对应的映射关系；语句或命题只是提供了原子事实的“逻辑图象”或“逻辑形象”。而逻辑图象的共同的部分则构成所谓“逻辑形式”；它与现实或事态的关系仿佛几何学与现实及事态的关系。在维特根斯坦看来，力学理论对物理世界的描画，与视网膜对现实的感知一样，是通过“网眼”的方式实现的。“描画世界的不同体系是与不同的网眼相对应的”，但“种种规律，象因果律等，所处理的是网，而不是网所描画的东西”⑦。也即是说，“网”是像纯粹几何学那样的概念化了的东西。我认为，维特根斯坦的逻辑图像说及概念网络说对他后期思想的形成是有影响的。他后期提出的“家族相似”理论正是基于概念的网络说之上的。因为他在后期代表作《哲学研究》中说得很清楚。他写道，在“语言游戏”活动中，“我们看到一种错综复杂的相互重叠、交叉的相似关系的网络：有时是总体上的相似，有时是细节上的相似”。这里，他以家庭成员具有某些家庭的相似特性来比喻概念之间的相似性，以及由这些相似性所构成的概念之间的网络关系。即所谓“家族相似概念”⑧。

需要指出的是，《逻辑哲学论》一书中德文原文是sachverhalt，照原义应译为“事态”（stateofaffair）。“事态”这个词的内涵不同于传统上一个个的、基本的“原子”或“属性”⑨，有些类似于后来学者所说的“样例”或“范式”；当人们说到事态的时候，已经是指经验世界中由某些原子事实组成的实体结构或状态，这种结构和状态不仅已经具有了一定的概括性，而且具有了整体性和关联性。显然，“事态”一词与“网眼”、“家族相似”概念是有关联的。当然，维特根斯坦的概念论仍然有着原子论的痕迹。正如学者陈嘉映指出的，维特根斯坦的家族相似论仍然是从“是否具有共同性质”来探讨概念的，而且在他那里，有些概念是家族相似概念抑或所有概念都是家族相似概念，这一点并不太清楚。这些使得他的概念论不足以说明概念自身的结构。倒是日常语言学派的代表人物奥斯汀的工作比维特根斯坦的工作更近了一步。它表明概念的结构和表征可以是多种多样的⑩。

二、从语言的“概念原型”到“语义网络”

对于认知心理学和认知语言学来说，概念的构成是一个认知过程。通过认知，人们很容易清晰地刻画出概念的内部结构。也就是说，概念的形成不只是逻辑学上共同属性的思维抽象，它还是具有相似属性的成员间的概括、归纳和识别的过程。

心理学家e.rosch于1973年在其《概念的内部结构与语义范畴》一文中指出，概念所包括的成员在典型性的程度上是有差别的，其中某些成员的典型性程度高，而另一些成员的典型性程度较低；典型性的水平依赖于该成员与其他成员共有属性的多少。通常，概念形成的刺激维度既不是孤立的又不是单一的，它主要以它的最具有典型性的实例（“原型”）来表征{11}。这样，原型形成过程也就包括了概括、归纳和识别等认知环节。

可以看出，概念的认知边界是模糊和变动的，概念的形成不是以“全或无”的方式进行的，而且，概念所依据的原型和特征只能发生于认知主体与对象的直接的互动认知活动中。这一点，当代认知语言学的研究成果已经证明，语言起源于人们的互动性的感知体验，它由人们的感知体验，经过范畴化的过程，逐步形成了有关对象的范畴和概念，最后再用语言符号的形式将其固定下来。可以说，只有感知才能有原型；没有感知的原型只能是抽象的属性，或者只是以离析的方式对属性元素的组装。

应当说，认知心理学家和认知语言学家关于概念的原型和特征的研究是对维特根斯坦家族相似说的证明。他们的假设前提是，概念的不同成员间的相似度存在着差异。但是，概念的原型说（还有特征说）同维特根斯坦家族相似说一样仍然没有彻底摆脱原子论的影响。这不仅因为（尤其是）原型说立足于寻找孤立的最佳实例，而且因为其依据原型所作的定义性特征通常被看作是绝对的属性，而事实上没有任何一种单一属性是在定义某项事物中必不可少的{12}。与之相反，一种基于网络的概念模型和知识表征模型却可以避免这一不足。

早期网络模型中最著名的是a.collins和r.quillian（1969）的“语义网络模型”。（如图1所示）该模型将语义知识表征为一种由相互连接的概念组成的网络。其中，每个节点代表一个概念，概念间的关系用连线符号连接起来。通过这种复杂的语义和概念网络可以看出，各个概念之间有两类不同的关系：一是子集关系，一是属性关系。重要的是，在网络中一个概念意义是用其他概念来表示的（即不用一集语义基元来描述这些词或概念的意义），而且概念的意义并不局限于它的所谓本质特征{13}。在此基础上，a.collins和e.r.loftus于1975年进一步提出新的语义网络模型——激活扩散模型。该模型最大的特点在于概念间的关联度是以概念间的连线距离来表示的，而概念的关联度又是依据经验来确定的；在不同的概念组群内部，概念更易于激活与扩散。这表明，新的语义网络模型具有很强的适应性。

随着人工智能中联接主义的复兴，概念的网络化表征得以强化。一个经过训练后对刺激作出准确反应的网络可以获得对应于该刺激的概念。例如，如果一个网络的输入单元用来检测动物的特征，而输出单元用以确定动物的种类，如狗、猫等，那么该网络就能获取关于狗或猫的概念。这一概念不是由某个特定结点来代表，而是由当给出一组典型特征作为输入时出现的一个典型的单元激励模式来表征的。显然，在一个分布式网络上作为结点激励模式的概念表征同传统的概念表征是很不一样的{14}。认知科学哲学家a·屈森斯在《概念的联结论构造》一文中指出，为了解释概念的显现，需要有一个基于经验的非概念的心理内容的观念；这一观念并不必然涉及概念间的句法关系。所谓“内容”，是指世界的某个方面呈现于主体时所采用的方式；客体、特性和事物以这种方式在经验中给出。而概念的真值恰恰是依据这一“内容”而不是概念间的句法关系构成。同时，概念的内容又依赖于视角的转换，这一转换超越了“任务域”的客观性和普遍性的制约。可以说，正是经验内容的视角转换为人类提供了完整的“认知地图”，这个认知地图是概念联结论的基础{15}。

与概念的网络结构相联系的是概念的变化取向。因为网络系统本身对信息的处理是并行的和交互式的，它具有非线性、自组织、自适应的动力系统特征。就概念网络来说，概念的形成依赖于网络系统的输入与输出，依赖于概念结点的分布式交互作用。这样，概念与概念之间不仅有着类属关系，而且具有包含关系、占有关系、位置关系、时间关系、因果关系、相近关系等，其动力机制类似于人类神经网络的激活与抑制关系，并具有网络系统的一般特征。因此，当我们用网络来表征概念时，它本身已经蕴含了概念变化的机制。

那么，概念的网络化表征以及与之相近的“框架”、“程式”、“脚本”等表征形式的形成，是否意味着传统有关概念的“定义”表征被完全取代了呢？上个世纪80年代以来，学界中有一种忽视或完全否定概念的“定义”表征倾向。那种试图取消定义的必要而充分条件的观点，似乎成为一种时髦。但我认为这是一种十分偏颇的观点，有矫枉过正之嫌。因为，就其本质来说，概念无非是根据某种共同的属性和特征将部分对象归入某个范畴当中，并用符号形式或名称来指称它们。而要概括对象的属性和特征自然离不开思维的抽象；虽然思维的抽象也不能保证所概括对象之间在属性和特征方面的完全一致性，但至少可以做到大致上相同或相近，这正是概念定义和概念原型得以形成的前提。从联结主义的角度看，局部化（localized）联结图式表明，每一单元都代表某种对象或属性，例如单词识别系统中，每一单元代表了可能在场的特征、字母或单词的一种假定，单元的激活程度表示的是对于相应项目是部分输入的信任程度。离开了局部化的联结图式，那种不依赖于任何加工单元的系统联结很容易被看作是神秘的黑箱状态。事实上，基于联结主义的概念表征和基于规则和形式主义的概念表征在某种程度上是可以相容的{16}。

三、从科学理论“整体论”到科学革命的“树干转换”

科学中的网络观最初是与一种科学理论的整体论相联系的。这个整体论即所谓“迪昂—奎因论题（duhem-quinethesis）”。在法国著名物理学家、科学史家皮埃尔·迪昂的论述中，物理学理论始终占据着中心的位置。他的核心观点是，物理学理论是一个整体，其理论中的单个命题或假设不能单独地交付实验检验。他说：“物理科学是一个整体，必须看做一个整体；它是一个有机体，其中单独一个部分不能发挥作用”{17}，“物理理论乃是一个由逻辑上有联系的命题组成的体系，而不是一系列不连贯的力学模型或代数模型。这个体系的目的不是要对实验定律提供一种解释，而是要对它作出描写和自然分类，因而它是整个被接受下来的”{18}。虽然在迪昂的“整体论”中，我们没有看到有关概念与理论的明晰区分，也没有关于概念网络的直接表述，但是他的论述由理论的整体性进入到意义的整体性层面，进而引导人们把理论作为一个整体的意义世界加以理解，并将这个意义世界与经验世界作整体性的对应，而意义世界本身则可以构成一个相互融贯的命题系统或概念系统。这便是不少学者认为迪昂的整体论已经具有了意义或概念网络观的端倪的原因{19}。

与迪昂的整体论相近，美国著名逻辑学家奎因在《从逻辑的观点看》一书中虽然也承认，“从整体上看，科学既依赖于语言，又依赖于经验”，但他否认在任何场合都可以做出这种区分，也否认任何陈述可以孤立地由某些特定范围内的经验事实来检验。因为，“我们关于外在世界的陈述不是个别地而是仅仅作为一个整体来面对感觉经验的法庭的”{20}。我们所谓的知识或信念的整体，从地理和历史的最偶然的事件到原子物理学甚至纯数学和逻辑的最深刻的规律，是一个人工的织造物。它只是沿着边缘同经验紧密接触。或者换个比喻说，整个科学是一个力场，它的边界条件就是经验{21}。“我曾极力主张可以通过对整个系统的各个可供选择的部分作任何可供选择的修改来适应一个顽强的经验……人们觉得这些陈述较之物理学、逻辑学或本体论的高度理论性的陈述具有更明确的经验所指。后一类陈述可以被看作在整个网络内部比较中心的位置。”{22}相比较而言，奎因的整体论由迪昂的物理学扩展到所有的自然科学学科，甚至包括人文科学在内。他对作为整体的意义理论的阐述，使他的整体论成为“语义学的整体论”{23}。

另一方面，维特根斯坦“家族相似”说对科学史中的历史主义和新历史主义学派发挥着影响作用。著名科学哲学家托马斯·库恩指出，对于常规科学来说，其内部所产生的各种问题和技巧类似于维特根斯坦的家族成员之间的关系：不是通过规则和假定而是通过相似和模拟科学的这一部分或那一部分联系起来。换句话说，“各种承诺——概念的、理论的、工具的和方法论的——所形成的牢固网络的存在，是把常规科学与解谜联系起来的隐喻的主要源泉”{24}。可以说，“科学革命就是科学家据以观察世界的概念网络的变更”{25}。美国科学哲学家达德利·夏佩尔用“推理链”或“理由链”的术语直接触及到科学理论中的概念变化问题。他指出：“意义本身并不是一种固定不变的、精确的东西。我们用以理解我们周围世界的概念具有开放性。意义的固定性是科学的障碍，而开放性则是科学动态发展的关键。”{26}从这种开放性的、变动不居的视点，夏佩尔发现科学史上的一些重要概念，其前后变化之间都有一条清晰可鉴的“推理链”。例如，电子这一概念不过是这一术语诸种用法的家族，这些用法是通过推理链联结成“世系—血统（或表亲）”关系的{27}。

显然，科学哲学家们在谈到科学概念网状化时必然要涉及科学概念变化问题。近二十多年来，许多学者把目光转移到概念变化（亦称“概念转变”）的研究上来{28}。早在上个世纪80年代末，库恩在后期思想中认为，范式之间并不是不能跨越的；跨越的前提是所谓类术语或概念的分类系统的转变，即所谓“范式转移”（paradigmshift）。认知心理学家m.t.h.chi（1992）提出一种“本体网络论”来解释概念结构与变化。chi等从本体论（ontology）的角度来分析概念结构，指出所有的实体（entity）可分为三个类别：物质（matter）、过程（process）和心智状态（mentalstate）。分类在本体上的不同是基于下层的概念是否来自相同的属类别归属。（如图2所示）在这里，所有的概念都有它所归属的类别，类别之间是不相容的；概念改变就是改变概念所归属的本体论类别，即跨越本体类别间的概念改变{29}。当代著名认知科学家萨伽德在《概念革命》一书中探讨了历史上七大科学革命中表现出的实质性的概念变化{30}。他认为，概念变化涉及实质上概念系统的改变与部分关系的改变。其中最根本的变化类型是主干转换（treeswitching）。

我们看到，科学概念变化研究不论是认识论的还是本体论的，都触及到这样的问题：即同样是科学概念，何以相互间有着巨大的差异？为什么一种概念能够向另一种概念转变或跨越？其变化的依据和动力机制是什么？等等。许多学者试图解决这些问题。学者邱美虹指出，chi的本体概念论比较清晰地揭示出概念变化的具体脉络，且能很好地说明概念变化的动力机制，而萨伽德的概念变化说基本上都还停留在现象的描述阶段。例如，萨伽德的概念变化只是停留于同一本体范畴中，其树干转换虽然有某些经验事实依据，但始终无法上升到本体类别的高度。其“特创论”到“进化论”的树干转换显然不如从本体概念的角度，将这种转换看作是从“物质”（实体）的概念本体树（特创论）向“过程”的本体概念树（进化论）的转换，更有说服力{31}。

笔者认为，对于概念变化问题的研究应当从人类客观知识的高度，把人类科学看作是一个网络化的概念体系，即将本体论概念类型的划分与跨文化认知和心理类型联系起来，特别是与东西方不同的自然观及认识论联系起来。只有这样，本体论概念类型的划分才不会只是在相对狭窄的“概念域”内进行，也才能实现最大限度的跨越本体的“树干”或“树与树”之间的类的转变。

注释：

①［加］保罗·萨伽德：《病因何在》，刘学礼译，上海世纪出版集团2007年版，第185页。

②④⑤［英］威廉·涅尔、玛莎·涅尔：《逻辑学的发展》，张家龙、洪汉鼎译，商务印书馆1985年版，第14、266-267、343页。

③［苏］阿·谢·阿赫曼诺夫：《亚里士多德逻辑学说》，马兵译，上海译文出版社1980年版，第169-170页。

⑥［瑞士］费尔迪南·德·索绪尔：《普通语言学教程》，高名凯译，商务印书馆1980年版，第32页。

⑦［奥］维特根斯坦：《逻辑哲学论》，郭英译，商务印书馆1985年版，第91-92页。

⑧以上几段引文均见［奥］维特根斯坦：《哲学研究》，李步楼译，商务印书馆1996年版，第48页。

⑨此观点参见《逻辑哲学论》一书中文版郭英写的“译者后记”。

⑩陈嘉映：《语言哲学》，北京大学出版社2003年版，第217-218页。

{11}roch,e.h.(1973).ontheinternalstructureofperceptualandsemanticcategories.int.e.moore(ed.),cognitivedevelopmentandtheacquisitionoflanguage(pp.111-114).newyork:academicpress.

神经网络概念篇5

关键词:粗糙集;软计算;模糊集;粗糙模糊集;模糊粗糙集

surveyoncombinationofroughsetsandothersoftcomputingtheories

tangjian-guo??1,2,williamzhu?1,shekun?1,chenwen??1,3

(1.schoolofcomputerscience&engineering,universityofelectronicscience&technologyofchina,chengdu611731,china;2.schoolofcomputerscience&engineering,xinjianguniversityoffinance&economics,urumqi830012,china;3.dept.ofcomputerscience,fuzhoupolytechnic,fuzhou350108,china)?abstract:inrecentyears,therearemoreandmoreresearchonroughsets.especially,thecombinationsofroughsetsandothersoftcomputingtheorieshavebecamemoreprominent,andhavemadealotofmeaningfulresearchresults.inviewofthis,thispapergaveasummaryofthecurrentstatusofthesemajorresearchs.itfocusedonthecombinationofroughsetsandothersoftcomputingtheoriessuchasfuzzysets,neuralnet,evidencetheory,andsoon.intheend,itputforwardtheownviewpointofthefuturedevelopmentinthisarea.

keywords:roughsets;softcomputing;fuzzysets;rough-fuzzysets;fuzzy-roughsets

0引言

随着计算机技术和网络技术的迅速发展与广泛应用,人类社会进入了信息爆炸的时代,如何处理并有效利用这些信息已经成为世界各国学者研究的热点问题。软计算就是在这种需求背景下出现的一种新技术。软计算最初是由模糊集理论的创始人zadeh[1]在1994年提出的,它是一种通过对不确定、不精确及不完全真值的数据进行容错处理从而取得低代价、易控制处理以及鲁棒性高的方法的集合。目前,软计算的理论与方法主要包括神经网络、模糊集、粗糙集、遗传算法、证据理论等。

粗糙集是在最近几年发展较快的一门理论,它是一种用于分析和处理不确定、不精确问题的数学理论,是由波兰数学家pawlak[2]在1982年提出的。它的基本思想是通过论域上的等价关系将论域划分成若干个等价类,然后利用这些知识对所需处理的不精确或不确定的事物进行一个近似的刻画。

粗糙集理论最大的特点是它对论域的划分只依赖于所需处理的数据集合本身,不需要任何先验信息,所以对问题不确定性的描述或处理是比较客观的。这一点也是它与其他软计算理论之间的显著区别。不过,粗糙集在原始数据不精确或不确定时,是无法处理数据的,这恰好与软计算中的其他理论有很强的互补性。因此,粗糙集与其他软计算理论和方法的结合已成为粗糙集研究中的一个重要内容。本文将对粗糙集与模糊集、神经网络、概念格以及证据理论等软计算理论的结合研究情况进行介绍,并指出这方面未来的研究发展方向。

1粗糙集理论概述

粗糙集是一种用于解决不确定性问题的数学工具。粗糙集理论中知识被理解为对事物进行区分的能力,在形式上表现为对论域的划分,因而通过论域上的等价关系表示。粗糙集通过一对上、下近似算子来刻画事物,它不需要数据以外的任何先验知识,因此具有很高的客观性。目前,粗糙集被广泛用于决策分析、机器学习、数据挖掘等领域[3~8]。

1.1粗糙集中的基本概念[9]

定义1论域、概念。设u是所需研究的对象组成的非空有限集合,称为一个论域,即论域u。论域u的任意一个子集xu,称为论域u的一个概念。论域u中任意一个子集簇称为关于u的知识。

定义2知识库。给定一个论域u和u上的一簇等价关系s,称二元组k=(u,s)是关于论域u的知识库或近似空间。

定义3不可分辨关系。给定一个论域u和u上的一簇等价关系s,若ps,且p≠?,则∩p仍然是论域u上的一个等价关系,称为p上的不可分辨关系,记做ind(p)。

称划分u/ind(p)为知识库k=(u,s)中关于论域u的p-基本知识。

定义4上近似、下近似。设有知识库k=(u,s)。其中u为论域,s为u上的一簇等价关系。对于?x∈u和论域u上的一个等价关系r∈ind(k),则x关于r的下近似和上近似分别为

下近似r(x)=∪{y∈u/r|yx}

上近似r(x)=∪{y∈u/r|y∩x=?}

集合的上近似和下近似是粗糙集中最核心的概念,粗糙集的数字特征以及拓扑特征都是由它们来描述和刻画的。当r=(x)时,称x是r-精确集;当r(x)≠(x)时,称x是r-粗糙集,即x是粗糙集。

1.2粗糙集中的知识约简

在一个信息系统中,有些描述对象的属性可能是不必要的,因此需要将这些冗余的属性予以删除来提高系统的效率。

给定一个知识库k=(u,s),对于ps,?r∈p,如果ind(p)=ind(p-{r})成立,则称r为p中不必要的,否则称r为p中必要的。如果p中的每个r都是必要的,则称p是独立的。

定义5约简、核。给定一个知识库k=(u,s)和知识库上的一簇等价关系ps,对于任意gp,如果g是独立的,并且ind(g)=ind(p),则称g是p的一个约简,记为g∈red(p)。p中所有必要的知识组成的集合称为p的核,记为core(p)。约简与核的关系为core(p)=∩red(p),即核是约简的交集。

常见的粗糙集中知识约简的算法主要有盲目删除约简法、基于pawlak属性重要度的约简法和基于差别矩阵的约简法。其中,盲目删除法是通过任意选择一个属性,看其是否是必要的,如果是必要的则保留,否则删除该属性,这种方法简单直观,但约简的结果却不一定让人满意;基于pawlak属性重要度的方法是根据属性的重要度来进行约简,其特点是用这种方法可以得到信息系统的最优约简或次优约简,但它却存在找不到一个约简可能性;基于差别矩阵的方法是把论域中区分任意两个对象的属性集合用矩阵的形式表示出来,通过这个矩阵可以直观地得出信息系统的核和所有约简,这种方法虽然能很直观地得出信息系统的所有约简和核,但当问题规模较大时会产生组合爆炸。此外,也有学者对知识的约简提出了一些改进的新算法。文献[10,11]基于邻域对粗糙集的属性和属性值的约简进行了优化处理;文献[12]提出了一种新的属性约简方法reca,提高了对连续性属性的数据的知识约简性能。

粗糙集在处理不确定问题中新颖独特的方法引起了大量学者的兴趣,很多学者对该理论作出了扩展性的研究[13~17],包括覆盖粗糙集[18~21]、变精度的粗糙集[22]等很多新的内容。文献[23]对粗集的公理化进行了深入的研究,得到了两个关于粗集的最小公理组;文献[24]通过松弛对象之间的不可分辨和相容性条件,给出了一种新的基于和谐关系的粗糙集模型;文献[25]构造了关于决策表对象的区分条件,并借助区分矩阵与区分函数提出了一种完备的约简方法;文献[16]将组合熵和组合粒度的概念引入到了粗糙集中,确立了两者之间的关系;文献[26]提出了在不协调目标信息系统中知识约简的新方法;文献[27]提出了属性左划分和属性右划分的观点,设计了一种基于划分的属性约简算法arabp;文献[28]从属性和信息熵的角度探讨了粗糙集的不确定性的度量。这些研究极大地推动了粗糙集理论的发展和应用。

2粗糙集与模糊集

模糊集理论是由美国学者zadeh于1965年提出的,模糊集指的是这样一种集合,这个集合中的每个元素都是在一定程度上隶属于或者不隶属于这个集合,用于衡量这种隶属程度的函数被称为隶属函数。模糊集中的任意一个元素都是通过隶属函数来确定一个隶属度与之一一对应。

2.1模糊集理论的基本概念

定义6隶属度、隶属函数。设u是一个论域,a是u上的一个模糊集,如果?x∈u,均能确定一个数μ?a(x)∈[0,1]来表示x隶属于a的程度,称这个数是x对a的隶属度。其中μ?a(x)是这样一个映射:μ?a:u[0,1],x|μ?a(x)∈[0,1],?μ?a(x)称为a的隶属函数。

隶属函数是模糊集的核心基础概念,由它来确定和描述一个模糊集。对于同一个论域,不同的隶属函数确定不同的模糊集,如μ?a(x)和μ?b(x)是论域u上的两个不同的隶属函数,则由它们可以确定两个不同的模糊集a和b。模糊集是经典集合理论的扩展,当一个模糊集的隶属度只能取0或1时,即μ?a(x)∈{0,1},模糊集a便退化为一个经典集合论中的普通集合。

2.2模糊集与粗糙集的互补性

在模糊集中,隶属函数一般是根据专家的经验知识或者通过一些统计数据结果来确定,具有很大的主观性,而缺乏一定的客观性,这也是模糊集的一个根本缺陷。粗糙集中的上近似和下近似是由已知知识库中客观存在的对象来确定的,不需要任何先前的假设条件,具有很强的客观性。但是,在实际的生活中,有很多已知的、确定的而无须再去进行判断的先验知识,如果能直接利用这些知识来解决问题,会带来很高的效率,而这一点又正是粗糙集所欠缺的。由此可见,粗糙集与模糊集各自的特点之间具有很强的互补性,把它们结合起来解决问题通常都会比单独使用它们更为有效。在这方面的研究已经有了很大的进展和很多的具体应用,粗糙模糊集和模糊粗糙集[29]便是其中两个重要的研究成果。

粗糙模糊集主要是通过对模糊集中的隶属函数采用粗糙集中集合的上近似与下近似的方法来进行描述,以此来增强模糊集处理问题的客观性。它是把粗糙集中的上下近似的特点融入到了模糊集当中,将模糊集中的隶属函数概念扩展成上近似的隶属函数和下近似的隶属函数,由这两个隶属函数所确定的隶属度值来形成一个区间;用这个区间来描述一个元素隶属于一个模糊集的可能性范围,而不再是之前的元素与隶属度之间一一对应的情况,即x∈a的隶属度不再是μ?a(x)∈[0,1],而是在[下近似的隶属度,上近似的隶属度]这个区间。粗糙模糊集的基本定义如下:

定义7粗糙模糊集。设u是一个论域,r是u上的一个等价关系,a是u上的一个模糊集,μ?a(x)是a的隶属度函数,r(a)和(a)分别表示a的上近似和下近似,它们对应的隶属函数是:

a)下近似的隶属函数μr(a)([x]?r)=inf{μ?a(x)|x∈[x]?r},?x∈x;

b)上近似的隶属函数μ(a)=sup{μ?a(x)|x∈[x]?r},??x∈x。

称r(x)=(r(x),(x))为粗糙模糊集。

模糊粗糙集是把模糊集中的隶属函数的概念应用到了粗糙集当中,根据模糊集中的隶属函数来确定粗糙集中的一个等价关系,即把由隶属函数得到的隶属度相同的元素归属于同一等价类,从而得到论域u上的一个划分。这其实就是将模糊集中已知的、确定的而无须再判断的知识转变为粗糙集中的等价关系,得到粗糙集上的一簇等价类,提高粗糙集处理问题的效率。模糊粗糙集的基本概念定义如下:

定义8模糊粗糙集。给定一个论域u,a是u的一个模糊集,μ?a(x)是a的隶属函数。设r?a为u上的一个等价关系,且满足对于?x,y∈u,xr?ay?μ?a(x)=μ?a(y)。令[x]r??a表示以x为代表元素的等价类,若xu,x≠?,则x关于r?a的下近似和上近似分别为

下近似r?a(x)=∪{[x]r??a|[x]r??ax}

上近似?a(x)=∪{[x]r??a|[x]r??a∩x≠?}

若r?a(x)=?a(x),称x是r?a-可定义集;若r?a(x)≠?a(x),称x是r?a-模糊粗糙集。

粗糙模糊集和模糊粗糙集对粗糙集和模糊集进行很好的互补性处理,已经在很多领域得到了实际应用[30~33],并取得了很好的效果。有很多学者对它们进行了进一步的比较研究[34~37],作了一些改进和扩展。文献[38]在覆盖粗糙集的基础上,结合模糊集的最近寻常集,引入了覆盖广义粗糙集模糊度的概念,给出了一种模糊度计算方法,并证明了该模糊度的一些重要性质;文献[39]提出了模糊不可分辨关系的概念,加强了粗糙集对模糊值属性处理能力。

3粗糙集与神经网络

神经网络是在现代神经生物学研究成果的基础上发展起来的一种模仿人脑信息处理机制的网络系统。它具有在有监督或无监督的情况下从输入数据中进行学习的能力,被广泛地应用于数据挖掘[40~42]、模式识别[43~47]、信号处理[48,49]、预测[50,51]等领域。

3.1神经网络基本知识

神经网络[52]是一个由简单处理单元构成的规模宏大的并行分布式处理器,天然具有存储经验知识和使之可用的特性。神经元是神经网络最基本的信息处理单元,它具有接收和传递信息的功能。一个神经网络是由众多的神经元组成,每个神经元接收其他神经元和外界的输入信息。神经网络的结构通常都是以层的方式来组织的,一般包含一个输入层、任意多个隐藏层和一个输出层,每层都由众多的神经元组成。其基本原理是输入层神经元接收外界环境的信息输入,隐藏层神经元将隐藏层单元的信息输出至输出层,输出层将信息输出至外界。根据神经元信息的输出是否存在反馈,又将神经网络分为前馈神经网络和递归神经网络。

3.2粗糙集与神经网络的联系

粗糙集对事物的识别和判断是基于论域上的不可辨关系,它不需要任何先验的信息。通过系统参数的重要度函数来获得描述事物各个属性的重要度,依此不仅可以进行属性的约简,而且也可以用于把握事物的主要特征,提高识别能力。粗糙集可以实现对信息系统的知识约简,去除冗余的信息,减少输入信息的空间维度,提高处理效率。不过粗糙集的抗干扰能力较差,对于噪声较为敏感,在噪声较大的环境中就表现得不尽如人意。

神经网络的特点就是通过训练和学习产生一个非线性的映射,模拟人的思维方式,具有很好的自适应性,可以实现有监督和无监督的学习,并能够对信息进行并行处理;同时,它具有很好的抑制噪声的能力。但是神经网络也有很明显的缺陷,它无法对输入的信息进行有用性或冗余性的判断,因此不能对输入的信息进行简化,这使得它在处理空间维数较大的信息时会很困难和低效。

粗糙集与神经网络各自的长处和短处让人们发现它们具有很好的互补性;另外,从对人类思维模拟的角度看,粗糙集方法模拟人类的抽象逻辑思维,而神经网络方法模拟人类的形象直觉思维。因此,将两者结合起来,用粗糙集的特点去弥补神经网络在处理髙维度数据上的不足,而用神经网络的抗干扰强的特性去弥补粗糙集对噪声的敏感性,将模拟人的抽象思维与形象直觉思维相结合,就会得到更好的效果。目前,这方面的研究已成为一个重要的研究方向。

3.3粗糙集与神经网络的结合

粗糙集与神经网络最常见的结合方式主要有两种:a)将粗糙集作为神经网络的前端处理器[53],通过利用粗糙集先对原始信息进行属性及属性值的约简,去除冗余信息,降低信息空间的维度,为神经网络提供一个较为简化的训练集,然后再构建和训练神经网络。这样的结合方式不仅缩短了神经网络的学习和训练的时间,提高了系统反应速度,而且也可以充分发挥神经网络在抗噪性和容错性的优势,达到提高神经网络整体性能的目的。b)通过在神经网络中引入一种粗糙神经元来进行,将粗糙神经元与普通神经元混合起来使用构成粗糙神经网络。

粗糙神经元是lingras[54]设计的一种由一对重叠的普通神经元——上神经元和下神经元r组成,如图1所示。粗糙神经元中上神经元和下神经元r整体看成是一个神经元r,神经元之间的连线表示信息的相互交换。图2~4分别表示粗糙神经r与s之间的全连接、抑制连接和激励连接三种常见连接方式。粗糙神经元的输出是具有上近似和下近似的一对数值,而普通神经元只有一个输出值。下近似或上近似的神经元输入根据以下公式计算权值:

input?i=?nj=1wji×output?j

其中:wji为神经元j到i神经元间的连接权值,n表示i与j间存在的连接个数。

若f(u)为神经元激励函数,则粗糙神经元的上下神经元的输出值分别为

output?=max(f(input?),f(inputr))

output?r=min(f(input?),f(inputr))

计算普通神经元i的单个输出值的公式:

output?i=f(input?i)

函数f(input)为sigmoid型函数,定义如下:

f(u)=1/(1+e??-gain×u)

其中:增益系数gain是由系统的设计者确定的斜率。f(u)采用sigmoid型转移函数是因这种转移函数在0~1具有连续的取值。

有关粗糙集与神经网络的结合研究,还有其他学者研究提出的一些新的结合方式,如强耦合集成[55]方式,为解决神经网络设计中的网络的隐层数、隐层节点数和初始权值的确定及网络语义提供了一种便于实现的新思路。随着软计算理论中的各种理论和技术的不断发展和创新,将神经网络与诸如进化算法、概念格、证据理论及混沌学等加强结合研究,相信会取得更加让人振奋的成就。

4粗糙集与遗传算法

遗传算法[56]是一种自然进化系统的计算机模型,也是一种整理的求解优化问题的适应性搜索方法。它的本质特征在于群体搜索策略和简单的遗传算子,是目前进化算法中最为重要的一种算法,广泛地应用于人工智能、数据挖掘、自动控制及商业等领域。

4.1遗传算法基本原理

遗传算法通过模拟自然选择和遗传机制,以迭代的方式对其研究的对象群体进行适应性评价、选择、重组,直到目标群体满足预定的要求或者达到最大迭代次数,从而得到其希望的最优解。遗传算法的关键问题是对问题空间中个体的编码方式的选择、适应函数的确定,以及遗传策略中选择、交叉、变异三个遗传算子和选择概率p?s、交叉概率p?c、变异概率p?m等遗传参数的确定。下面是一个标准遗传算法的算法描述[56]:

迭代开始(iteration):t=0

初始化(initialize):p(0)={a?1(0),a?2(0),…,a?n(0)}

适应性评价(evaluate):p(0)={f(a?1(0)),…,f(a?n(0))}

while(循环)t(p(t))≠truedo

选择(select):p′(t)=s(p(t),p?s)

交叉(crossover):p″(t)=c(p′(t),p?c)

变异(mutate):p?(t)=m(p″(t),p?m)

新一代群体:p(t+1)=p?(t),t=t+1

适应性评价(evaluate):

p(t+1)={f(a?1(t+1)),…,f(a?n(t+1))}

结束(enddo)

4.2粗糙集与遗传算法的结合

粗糙集与遗传算法的结合主要应用在属性的约简[57~59]、数据挖掘[60]等方面。粗糙集中对于属性的约简通常采用启发式算法,如基于pawlak属性重要度的属性约简算法、基于差别矩阵的属性约简算法等。这种方法在一定的问题规模范围内会较为有效,但随着问题的规模增大,其最小约简的求解难度也会大幅增加。遗传约简算法是求取信息系统最小约简或者相对最小约简的一种算法。所谓最小约简或者相对最小约简,就是属性集的所有约简或者相对约简中,包含属性个数最少的属性集。由于遗传算法是一种基于全局优化的搜索方法,并具有并行性和很好的鲁棒性,能够防止搜索陷入局部最优解的困境,更利于处理大规模问题的约简。

文献[57]根据可辨别关系的下三角矩阵,利用遗传算法提出一种基于遗传算法的粗糙集知识约简算法,这种算法不仅可以得到正确的约简,而且也能解决粗糙集中启发式算法无法求解的部分问题;文献[61]将信息论角度定义的属性重要性度量作为启发式信息引入遗传算法,并构造一个新的算子modifypop(t+1)来对种群进行修复,既保证了算法的整体优化性,也提高了算法的收敛速度。在数据挖掘方面,文献[60]将粗糙集与遗传算法相结合,提出一种从大型数据表中获取决策规则的方法。该方法利用粗糙集中属性的重要度和核的思想得到属性的约简,然后借助遗传算法来求得最优解。

此外,对连续属性的离散化处理是粗糙集中的一个重要问题。属性离散化处理的关键在于选取合适的断点对条件属性构成的空间进行划分以减少搜索空间。文献[62]针对该问题利用遗传算法将最小断点集作为优化目标,并构造一个新的算子来保证所选断点能保持原决策系统的不可分辩关系。

5粗糙集与概念格

概念格理论也被称做形式概念分析理论,是由德国数学家while提出的一种基于概念和概念层次的数学化表达[63],对于数据分析和规则提取非常有效。目前广泛应用于机器学习[64]、软件工程[65]等领域。

5.1概念格理论的基本知识

定义9[66]形式背景。称(u,a,i)为一个形式背景,其中u={x?1,x?2,…,x?n}为对象集,每个x?i(i≤n)称为一个对象;a={a?1,a?2,…,a?n}为属性集,每个a?j(j≤m)称为一个属性;i为u与a之间的二元关系,iu×a。若(x,a)∈i,则说x具有属性a,记为xia。

在形式背景(u,a,i)下,若对象子集xu,属性子集ba,分别定义运算算子x?*和b?*为

x?*={a|a∈a,?x∈x,xia}

b?*={x|x∈u,?a∈b,xia}

其中:x?*表示x中所有对象共同具有的属性的集合,b?*表示共同具有b中所有属性的对象集合。

定义10形式概念。设(u,a,i)为形式背景,如果一个二元组(x,b)满足x?*=b且b?*=x,则称(x,b)是一个形式概念,简称概念。其中,x称为概念的外延,b称为概念的内涵。

定义11[67]子概念、父概念。如果(x?1,b?1)≤(x?2,b?2),且两者之间不存在与它们不同的概念(y,c),满足(x?1,?b?1)≤(y,c)≤(x?2,b?2),则称(x?1,b?1)是(x?2,b?2)的子概念,(x?2,b?2)是(x?1,b?1)的父概念。

5.2粗糙集与概念格的联系

粗糙集与概念格之间都是基于二元关系的数据表来展开研究的。粗糙集是根据其论域上的不可辨关系实现对论域的划分,产生若干个等价类。概念格是基于形式概念,结合序理论和完备格理论进行概念分层讨论。概念格的每个概念就是具有最大共同属性的对象的集合,这一点与粗糙集的等价类非常相似。在形式背景中,外延即是由内涵所确定的等价类。因此,粗糙集的一些性质包括等价类,上、下近似等都可以通过概念来描述;同时,利用概念格的特殊结构可以得到函数依赖,从而可以用概念格来直观地进行条件属性的约简。

粗糙集与概念格的相似性让两个理论之间有了密切的联系,很多学者将它们结合起来研究。魏玲等人[67]分析研究了形式概念与等价类、概念格与划分之间的相互关系,得出粗糙集中的划分和概念格理论中的概念格可以进行相互转换的结论;文献[68]将粗糙集理论中属性约简和辨识矩阵的概念引入到形式概念分析中,实现了形式背景中冗余知识的约简;yao[69,70]基于对象定向概念的概念格讨论了概念格和粗糙集理论之间的对应关系,将粗糙集理论中上下近似的思想引入到形式概念分析中,分别讨论了形式概念分析中的几种近似算子。文献[71]将包含度和偏序集的概念引入到形式概念分析中,对形式概念分析中的一些基本概念分别用包含度和偏序集加以表示。文献[72]利用形式概念分析中的名义梯级背景(nominalscale)和平面梯级(plainscaling)的概念,论证了粗糙集理论中的上下近似、属性依赖等核心概念都可以在相应的衍生背景中进行表示,并指出利用梯级的概念可以对粗糙集理论进行扩展,为两者的融合提供了一个理论平台。文献[73]的研究结合粗糙集与概念格理论,给出了在形式背景下概念集合上的元素之间的二元运算,使一般意义下的概念格成为带有算子的概念格。

6粗糙集与证据理论

证据理论[74]也常称做d-s理论,是一种利用一组函数来处理不确定性问题的理论。证据理论中的证据指的是研究对象的属性或者专家经验等。

6.1证据理论基础

设θ表示对一个问题的所有可能答案的集合,其中的每一个答案θ都是θ的一个子集,子集之间是无交集的,称θ为辨识框架。

定义12[75]基本可信度分配函数。设θ是一个辨识框架,如果集函数m:2?θ[0,1]满足m(φ)=0,并且?a?θm(a)=1,则称m为θ上的基本可信度分配函数;?a?θ,m(a)称为a的基本可信度。

在定义12的基础上,本文定义θ的幂集2?θ上的三个测度?函数:

a)信任函数bel,bel(x)=?axm(a),?xθ;

b)似然函数pl,pl(x)=?a∩x≠?m(a);

c)公共函数q,q(x)=?x?am(x)。

其中:信任函数bel表达了对每个命题的信度;似然函数pl(x)表示对命题x不怀疑的程度;公共函数q(x)反映了包含x的集合的所有基本可信度之和。

6.2粗糙集与证据理论的联系

证据理论根据可信度分配函数来定义信任函数、似然函数,通过这对函数在给定证据下对假设进行估计和评价。在证据理论中,证据主要是已知的事物的属性或者专家经验等一些先验知识,这使得证据推理具有较强主观性,限制了其使用范围。证据理论的这些特征与粗糙集存在明显的互补性和相似性。粗糙集对于问题的解决是基于一对客观的近似算子,具有很强的客观性;而粗糙集中的下、上近似与证据理论中的信任函数、似然函数在形式上又有着一定的相似性。将两者的优势进行互补以及相似性进行结合的研究,已成为这个领域的一个重要方向。

文献[76,77]通过在一个随机近似空间上进行粗糙集与证据理论的相似性研究,得出结论:证据理论中的信任函数与似然函数可以用粗糙集中下近似与上近似的概率来描述:

bel(x)=|r(x)|/|u|,pl(x)=|(x)|/|u|

文献[78]也对粗糙集与证据理论之间的关系进行了进一步的研究,认为不同的辨识框架与有着不同下、上近似的各种粗糙近似空间之间有着密切联系,并可以用这种联系来解释辨识框架上的信任函数与似然函数,以加深对这两个理论的?认识。

7结束语

科技的发展让人们对于生活、学习、科学研究等各种现代化工具的期望趋于自动化、便捷化、智能化、高速化。而客观的现实是人们获得和需要处理的数据不仅数量庞大复杂,而且绝大部分都是不确定的、不完整的或者是不全真的。如何有效地、快速地从中提取出人们需要的信息就成了亟待解决的问题。软计算理论的出现帮助人们在这一方面取得了巨大的成就,粗糙集的迅速发展也为软计算理论的应用与研究提供了强大支持和扩展。随着对软计算理论不断深入的研究和发展,人们发现单个的软计算理论在理论上和应用上都存在着这样或那样的不足,而这些理论之间很强的互补特性则可以弥补这些不足。因此,将不同的软计算理论结合起来研究已成为当前学术界的共识。本文主要描述了近年来发展较快并具有非常新颖特点的粗糙集与软计算理论中的一些其他理论结合的研究情况,从中可以看到这种结合在人工智能、数据挖掘、知识发现、属性约简、自动控制以及医学等方面所取得的显著成就。此外,词计算[79]逐渐成为了人工智能领域的研究热点,词计算是以词或文字术语为对象,而不是数值为对象的计算方法,而词或文字本身就具有不确定意义的特点,这恰好与粗糙集对问题的描述特点很相似,因此,将粗糙集与词计算结合研究也将是未来粗糙集研究发展的一个内容。这让笔者相信,随着对软计算理论结合研究的不断深入,将会看到更为令人欣喜的成功。

目前软计算理论相互结合的研究一般只局限于其中某两个理论之间来展开,而笔者在实际研究中也发现,即使这样的两两结合也存在很多有待完善和改进的地方,这就需要在以后的研究中能将更多的软计算理论结合在一起来研究,取长补短、优势互补,提高这一领域的研究水平。

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