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关于信息系统方面论文范例,与科学观与方法:与教育的源头相关毕业设计论文
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340;人工智能理论模型.分而治之传统科学方法论导致人们不能深入和完整地理解人工智能.总之,面对以信息及其转换为主导特征的开放复杂信息系统（智能系统是这类系统的典型代表）的研究,基于物质观和能量观的分而治之方法论不但不再有效,而且还会产生许多后果相当严重的误导.
3开放复杂信息系统需要的科学观与方法论
正反两方面的研究实践启示我们,以智能系统为代表的开放复杂信息系统的研究,不能照搬我们原先所熟悉的传统科学观和方法论,而是迫切需要全新的科学观和方法论.经过长期的实践和探究,我们认为开放复杂信息系统的科学观包括以下4个基本观念.
1）信息观.
既然贯穿开放复杂信息系统全局的主导因素是信息和信息运动过程,那么开放复杂信息系统的研究首先就必须遵循信息观,即研究的关注点必须聚焦于系统的信息和信息运动过程,而不应当只盯着系统的物质结构和能量关系.
2）系统观.
开放复杂信息系统的研究必须遵循明确的系统观：一方面,人们所关注的信息应当是形式、内容、价值三位一体内涵完整的信息,而不是仅考虑形式因素的信息；另一方面,信息运动的时空过程必须保持完整性,人们不能只关注信息传递这样一个局部的过程,也不能只关注理智这样一个局部的方面.
3）生态观.
开放复杂信息系统应当是一种“活的系统”,因此人们必须遵循清晰的生态观,也就是说必须把开放复杂信息系统中信息运动过程的来龙（本体论信息）去脉（知识、基础意识、情感、理智、智能策略和智能行为）作为一个有序的生态过程进行一体化的研究,而不应当把信息、知识、智能看作一个各行其是的拼盘.
4）机制观.
既然开放复杂信息系统是一类生态系统,对它的研究就必须遵循机制观,即必须把关注点放在信息如何生成知识与如何生成智能的生成机制（即生长规律）上,而不应当把关注点放在系统的结构、功能和行为上.这是因为系统的结构和功能都是为实现生长机制而服务,行为则是系统机制实现的外显结果.
总之,信息观可以呈现开放复杂信息系统的生命脉络；系统观可以抓住开放复杂信息系统的信息全局特征；生态观可以把握开放复杂信息系统的有机联系；机制观可以理解开放复杂信息系统的生成规律,它们构成了开放复杂信息系统科学观的四位一体.
那么,开放复杂信息系统的科学研究方法论是什么呢?一般而言,有什么样的科学观就会形成什么样的方法论.科学观是认识所研究对象的基本观念,方法论是体现基本观念的研究方法,因此任何一种科学研究方法论都可以（而且应当）从科学观中自然引申出来.
根据这个基本原理,研究以智能系统为代表的开放复杂信息系统的科学方法论就可以表述为：遵循信息观、系统观、生态观和机制观的根本原则,考察信息资源（本体论信息）生成相关产品的生态转换规律.具体地说,就是要系统地（系统观）、联系地（生态观）、深刻地（机制观）考察本体论信息（信息观）生成认识论信息：知识和智能的规律,或者更简洁地说就是要系统地、联系地、深刻地考察信息转换的规律.：总之,信息转换是针对一切开放复杂信息系统研究都适用的科学方法论.
4新的科学观方法论和研究成果
20世纪80年代以来,笔者逐渐领悟到信息观、系统观、生态观、机制观四位一体的科学观和信息转换方法论,并将其用于指导自己的信息科学和人工智能基础理论研究,获得了如下一些重要的创新成果.由于篇幅所限,笔者叙述从简.
4.1全信息理论
传统方法论令Shannon信息论存在严重局限.我们根据新科学观提出语法信息、语义信息、语用信息三位一体的全信息概念,其中,语法信息用“肯定度”参数表征,用概率论和模糊集合理论描述；语义信息用“逻辑真实度”参数表征,用模糊逻辑理论描述；语用信息用“效用度”参数表征,用模糊集合理论描述.
这样,原先各自独立发展起来的信息获取（检测与识别）、信息传递（通信与存储）、信息处理（计算）、信息认知和信息决策（人工智能）、信息执行（控制）就得到了统一的描述和处理,形成了完整统一的信息科学理论.
4.2本体论信息到全信息转
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根据新方法论,我们发现并阐明了图1所示
的由本体论信息到全信息的转换原理（又称第一信息转换原理）,证明全信息理论不仅在理论上合理,而且在技术上可行.
图1表明,人们利用传感系统可以把本体论信息映射为相应的语法信息,利用语法信息可以从知识库检索l出（或者通过与目标进行相关运算计算出）与之相对应的语用信息,通过对语法信息和语用信息的逻辑运算可以演绎出语义信息.所有这些操作都在技术上可行.
4.3知识的外生态学理论
知识在信息和智能科学中扮演着极其重要的角色,但是在分而治之传统方法论的影响下,知识被孤立地分割出来,在人工智能理论研究中没有得到应有的重视.在新科学观和方法论指导下,我们发现知识并不是一种孤立和静止的研究对象；恰恰相反,它是一个极其活跃的生态学系统.一方面,知识不断由认识论信息的归纳而来；另一方面,知识又在系统目标的制导下通过演绎的方法向智能生长而去.换言之,“信息_÷知识_智能”转换是知识的外部生态系统.这一发现的意义不仅揭示了知识的生成机制,而且揭示了智能的生成机制,直接导致新的人工智能模拟方法问世.
4.4信息一知识转换：第二类信息转换原理
知识外生态学原理表明：知识由全信息转换而来.信息是现象,知识是大量相关现象所蕴含的共同本质,因此实现由全信息到知识的转换算法,原则上是归纳型算法.由大量信息现象到知识本质的归纳过程是由量变到质变的过程,也称为“涌现”过程.这是知识外生态学提供的一项重要启发.
该文转载于 http://www.sxsky.net/benkelunwen/060148574.html
4.5智能的共性核心生成机制
知识外生态学系统的发现不仅揭示了知识的生成规律（第二类信息转换原理）,而且还启迪了智能的共性核心生成机制：信息→知识→智能的转换.具体来说就是在任何情形下,智能的核心生成机制都是由信息（关于问题的信息、关于问题求解目标的信息、关于先验知识的信息）到知识（求解问题所需要的专门知识）再到（求解问题的）智能策略的转换,显然,这是一切智能（包括人类智能和人工智能）的共性核心生成机制.
4.6人工智能的机制模拟方法
受到智能共性核心生成机制的重要启发,我们提出人工智能的新的模拟方法,这就是机制模拟方法：信息_知识-÷智能的转换,这是区别于已有的结构模拟、功能模拟、行为模拟方法的全新方法.
众所周知,系统的生成机制统管系统全局,系统的结构和功能都为生成机制服务,而行为则是机制实现所产生的结果,因此人工智能的机制模拟方法比传统的结构模拟、功能模拟、行为模拟方法具有更深刻和更本质的意义.
4.7知识的内生态系统
运用新的科学观和方法论,我们又发现了知识的内生态系统：知识内部不是如铁板一样凝固的对象,而是一个充满活力的生态系统；认识论信息（全信息）首先生长成为欠成熟的经验知识,接着后者通过验证和完善生长成为成熟的规范知识,经验知识和规范知识又进一步凝聚成为超成熟的常识知识.简而言之,经验知识→规范知识→常识知识是知识的内生态学系统.知识内生态学系统的发现直接导致人工智能3大主流方法的统一.
4.8人工智能的统一理论
人工智能的结构模拟方法（人工神经网络,后来发展成为计算智能）利用的是训练得到的经验知识；功能模拟方法（物理符号系统,后来收缩成为专家系统）利用的是人工输入的规范知识；行为模拟方法（感知动作系统,后来发展成为机器人）利用的是人工输入的常识知识.知识的内生态学系统表明,经验知识、规范知识、常识知识是知识的
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