亚洲免费av电影一区二区三区,日韩爱爱视频,51精品视频一区二区三区,91视频爱爱,日韩欧美在线播放视频,中文字幕少妇AV,亚洲电影中文字幕,久久久久亚洲av成人网址,久久综合视频网站,国产在线不卡免费播放

        ?

        基于屬性拓?fù)涞娜四X遺忘特性分析

        2017-10-13 22:33:51張濤楊爽
        數(shù)碼設(shè)計(jì) 2017年2期
        關(guān)鍵詞:拓?fù)鋱D關(guān)聯(lián)系數(shù)人腦

        張濤*,楊爽

        ?

        基于屬性拓?fù)涞娜四X遺忘特性分析

        張濤*,楊爽

        (燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院,河北秦皇島 066004)

        認(rèn)知計(jì)算是當(dāng)今的研究熱點(diǎn)之一,它模擬人腦的認(rèn)知機(jī)制,融合生物學(xué)、數(shù)學(xué)、電子科學(xué)等學(xué)科的知識(shí),并通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。近年來,認(rèn)知計(jì)算依據(jù)從人腦的理解能力、決策能力以及洞察與發(fā)現(xiàn)能力等方面進(jìn)入了深入研究,而與此同時(shí)認(rèn)知計(jì)算的研究卻甚少涉足作為人腦所具有的重要特性之一的遺忘特性。本文以遺忘模型為工具,選取形式背景表示方法中復(fù)雜度較低、可視化強(qiáng)的新型表示方法——屬性拓?fù)?。?gòu)造出屬性拓?fù)涞倪z忘模型,闡述了屬性拓?fù)淠M人腦遺忘過程的基本方法,并通過OpenGL進(jìn)行遺忘過程的仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,屬性拓?fù)浞先四X的?;洃洝z忘模型,并且以屬性拓?fù)錇榛A(chǔ)模擬人腦遺忘過程的方案具有可行性,實(shí)驗(yàn)過程也符合人腦的遺忘規(guī)律。

        認(rèn)知計(jì)算;形式背景;屬性拓?fù)?;遺忘模型;記憶模型

        引言

        認(rèn)知計(jì)算是當(dāng)今的研究熱點(diǎn)之一,它模擬人腦的認(rèn)知機(jī)制,融合生物學(xué)、數(shù)學(xué)、電子科學(xué)等學(xué)科的知識(shí),并通過計(jì)算機(jī)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)[1-2]。近年來,認(rèn)知計(jì)算已經(jīng)從人腦的理解能力、決策能力以及洞察與發(fā)現(xiàn)能力等方面進(jìn)入了深入研究,并取得了一定成果[3-6]。然而,在大量的研究成果中,人腦所具有的遺忘特性并沒有作為人腦的重要功能之一而引起認(rèn)知計(jì)算學(xué)界足夠的重視[7]。從人類記憶的角度,遺忘無關(guān)事物有助于對(duì)重要事物的記憶。因此,遺忘是對(duì)人類記憶的篩選,對(duì)人類不斷記憶和學(xué)習(xí)有著積極意義。事實(shí)上,人腦的遺忘特性一直以來都是教育、生物科學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科關(guān)注的焦點(diǎn)[8-10],是人腦極為重要的特性之一。目前,各個(gè)學(xué)科都已經(jīng)從自己的學(xué)科角度出發(fā),對(duì)遺忘特性進(jìn)行了大量的研究,并歸納出了許多實(shí)用的遺忘模型[11-13],近年來,隨著人工智能的興起,遺忘這一人腦學(xué)習(xí)特性,也開始被認(rèn)知計(jì)算研究界關(guān)注[14~15]。形式概念作為認(rèn)知分析的基礎(chǔ),為認(rèn)知計(jì)算提供了基于概念的分析方法[16]。而屬性拓?fù)渥鳛樾问奖尘暗谋硎痉椒ㄖ籟17],與其它形式背景的表示方法相比,具有可視化程度較高,復(fù)雜度小等優(yōu)點(diǎn),而且可以完成傳統(tǒng)的概念計(jì)算[18]和概念格雙向轉(zhuǎn)換[19]。

        1 屬性拓?fù)涞幕靖拍?/h2>

        1.1 人腦記憶分級(jí)粒化模型

        根據(jù)研究表明,人腦記憶事物并不是一次性記住事物的整體,而是先通過神經(jīng)元的計(jì)算分析將事物分為若干信息粒子,再根據(jù)各個(gè)信息粒子之間的關(guān)系對(duì)事物進(jìn)行記憶。因此,人腦的記憶模型應(yīng)為多個(gè)信息粒子及其之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的組合模型,如圖1所示。

        圖1 人腦記憶粒化模型

        同樣,人腦對(duì)于事物的遺忘也并非一次性將事物整體遺忘,而是首先對(duì)組成事物的部分信息粒子以及信息粒子之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行遺忘,進(jìn)而對(duì)事物整體遺忘。因此,人常常會(huì)記得某一事物,卻忘記了該事物的某一特性,這也符合人類日常生活中的記憶情況。然而,人腦記憶也存在著這樣的現(xiàn)象,即人腦只對(duì)某事物進(jìn)行一次記憶,但該事物的部分信息卻久久不會(huì)被遺忘。經(jīng)過研究表明[20]產(chǎn)生這種記憶現(xiàn)象的原因可以歸咎于組成同一事物的不同信息粒子對(duì)人腦的刺激程度不同,而人腦對(duì)刺激程度不同的信息粒子的遺忘處理方法不同。對(duì)于對(duì)人腦刺激程度較大的信息粒子,人腦將會(huì)對(duì)其進(jìn)行長(zhǎng)期記憶甚至終身不忘;而對(duì)于那些對(duì)人腦刺激程度較小的信息粒子,隨著時(shí)間的推移,將會(huì)逐漸從人腦的原有記憶中刪除。但若刺激程度較小的信息粒子對(duì)人腦進(jìn)行反復(fù)刺激,當(dāng)刺激達(dá)到一定程度后,原本刺激程度較小的信息粒子也會(huì)成為刺激程度較大的信息粒子,這個(gè)過程即為人腦中短期記憶變成長(zhǎng)期記憶甚至終身記憶的過程。

        因此,為了對(duì)人腦記憶?;P瓦M(jìn)行更確切的描述,人腦記憶?;P托枰肴四X對(duì)不同信息粒子分級(jí)處理的特性,并將其稱之為人腦記憶分級(jí)?;P?,如圖2所示。

        圖 2人腦記憶分級(jí)?;P?/p>

        其中,由全黑標(biāo)注的圓圈表示對(duì)人腦刺激程度較大的信息粒子,其余圓圈則表示對(duì)人腦刺激程度較小的信息粒子。

        1.2人腦遺忘特性分析

        早在1885年德國(guó)心理學(xué)家艾賓浩斯便根據(jù)人類大腦對(duì)新事物遺忘的規(guī)律提出了遺忘曲線,并總結(jié)出了人腦的遺忘規(guī)律。即對(duì)于一般事物,人腦的遺忘基本遵循著“先快后慢”的規(guī)律,即在初次認(rèn)識(shí)事物后,最初的一段時(shí)間內(nèi)遺忘速度較快,隨后變慢。將其歸納為遺忘曲線圖,如圖3所示。

        圖3 遺忘曲線圖

        此外,隨著時(shí)間流逝,對(duì)于出現(xiàn)時(shí)對(duì)人類刺激程度較大的事物將會(huì)變成人類的深層記憶,雖不想起,卻也不會(huì)被忘記;而對(duì)于出現(xiàn)時(shí)對(duì)人類刺激程度較小的事物,人們?cè)谕耆浿皶?huì)出現(xiàn)一段記憶模糊的時(shí)間,即能夠記得其曾發(fā)生或出現(xiàn)過,但對(duì)細(xì)節(jié)、內(nèi)容的記憶十分模糊。將以上兩種情況均稱為記憶模糊階段。設(shè)將圖2所示的人腦記憶分級(jí)?;P瓦M(jìn)行遺忘至模糊階段,其所得的人腦記憶分級(jí)?;:P腿鐖D4所示。

        圖4 人腦記憶分級(jí)?;:P?/p>

        1.3 人腦記憶—遺忘?;P?/p>

        從認(rèn)知角度,記憶可以分為三種,分別為瞬時(shí)記憶、短期記憶和長(zhǎng)期記憶三個(gè)階段,其關(guān)系示意圖如下:

        圖5 三種記憶關(guān)系示意圖

        綜合1.2、1.3節(jié)以及三種記憶關(guān)系的記憶理論分析,設(shè)定人腦記憶—遺忘?;P腿鐖D6所示。

        圖6人腦記憶—遺忘?;P?/p>

        根據(jù)該模型對(duì)某事物的記憶—遺忘過程總結(jié)如下:

        首先對(duì)事物的不同信息粒子集合進(jìn)行分級(jí),可分為兩個(gè)等級(jí),則有,若用來表示等級(jí),則級(jí)信息粒子表示為,級(jí)信息粒子表示為,級(jí)信息粒子對(duì)人腦的刺激程度較高,級(jí)信息粒子對(duì)人腦的刺激程度較低。

        2 屬性拓?fù)涞倪z忘

        類比人腦的記憶過程,在形式背景中,每個(gè)對(duì)象均有多個(gè)與之對(duì)應(yīng)的屬性用于對(duì)其進(jìn)行描述。計(jì)算機(jī)通過計(jì)算屬性來對(duì)形式背景中的對(duì)象進(jìn)行學(xué)習(xí)。因此,多個(gè)對(duì)象所對(duì)應(yīng)的屬性及其之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系交織匯聚成了計(jì)算機(jī)的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。而根據(jù)屬性拓?fù)鋱D的特性可知,這個(gè)知識(shí)網(wǎng)絡(luò)完全符合屬性拓?fù)鋱D的構(gòu)造,因此,人腦的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)可以通過屬性拓?fù)鋱D來進(jìn)行描述。

        而屬性拓?fù)鋱D作為形式背景的一種表示方法,不僅能夠直觀的表示形式背景中的屬性,而且能夠?qū)傩灾g的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析。根據(jù)對(duì)記憶—遺忘模型的分析,并將其與屬性拓?fù)鋱D進(jìn)行類比,不難發(fā)現(xiàn),屬性拓?fù)鋱D也同樣適用于模擬人腦的遺忘特性。

        2.1 屬性結(jié)點(diǎn)的預(yù)處理

        根據(jù)人腦記憶特性的研究表明,當(dāng)人腦首次接觸事物并記憶事物時(shí),將會(huì)根據(jù)事物對(duì)自身感性的刺激程度進(jìn)行有意識(shí)或無意識(shí)的分類。

        模仿人類的這種記憶機(jī)制,屬性拓?fù)鋱D也需要對(duì)結(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)處理,即根據(jù)各個(gè)屬性對(duì)當(dāng)前形式背景的重要程度進(jìn)行等級(jí)設(shè)定。

        為了便于分析,將屬性結(jié)點(diǎn)按照重要程度的高低分為A、B兩個(gè)等級(jí)。其中,A級(jí)表示該屬性結(jié)點(diǎn)較為重要,將不會(huì)被遺忘;B級(jí)表示該屬性結(jié)點(diǎn)較為次要,將會(huì)時(shí)間漸漸淡忘。

        表1為一個(gè)簡(jiǎn)單的形式背景。其屬性拓?fù)鋱D如圖7所示。

        表1 一個(gè)簡(jiǎn)單的形式背景

        圖7 屬性拓?fù)鋱D

        若設(shè)定屬性及屬性為A級(jí)屬性,其余屬性為B級(jí)屬性,并根據(jù)該設(shè)定將A級(jí)屬性及其相應(yīng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行標(biāo)注,如圖8所示。這里對(duì)A級(jí)屬性及兩個(gè)A級(jí)屬性之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系用紅色進(jìn)行標(biāo)注。

        圖8 對(duì)A級(jí)屬性進(jìn)行標(biāo)注后的屬性拓?fù)鋱D

        2.2 屬性拓?fù)涞哪:斑z忘

        根據(jù)對(duì)人腦遺忘特性的分析,設(shè)模糊閾值為,當(dāng)屬性拓?fù)渲腥四X對(duì)某屬性的記憶百分比根據(jù)人腦遺忘曲線降低至模糊閾值時(shí),將對(duì)該屬性及其與其它屬性的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行模糊處理,這個(gè)過程稱為屬性拓?fù)涞哪:?,模糊的屬性拓?fù)涞年P(guān)聯(lián)關(guān)系在屬性拓?fù)鋱D中用虛線表示,如圖9所示。

        對(duì)于出現(xiàn)時(shí)對(duì)人腦刺激程度較小的屬性即B級(jí)屬性,在不接受新的刺激的情況下,根據(jù)人腦遺忘曲線經(jīng)過一定時(shí)間的模糊階段后將達(dá)到遺忘閾值,設(shè)遺忘閾值為β,即人腦對(duì)屬性的記憶百分比達(dá)到遺忘閾值β時(shí),人腦將對(duì)其進(jìn)行遺忘。

        在屬性拓?fù)鋱D中,將這種遺忘表現(xiàn)為對(duì)屬性結(jié)點(diǎn)及其相連的邊的刪除。對(duì)于圖9所示的屬性拓?fù)鋱D,若所有屬性均未受到再刺激,則經(jīng)過一定時(shí)間后,除A級(jí)屬性(屬性c、屬性e)外所有屬性結(jié)點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系均將從原屬性拓?fù)渲幸瞥?,移除后的屬性拓?fù)鋱D如圖10所示。

        圖9 屬性拓?fù)涞哪:?/p>

        圖10 遺忘后的屬性拓?fù)鋱D

        2.3 屬性結(jié)點(diǎn)的再刺激

        在對(duì)事物的遺忘過程中,人類可能會(huì)再次接受到正在遺忘過程中的事物或與之相關(guān)的事物的刺激。這將對(duì)當(dāng)前的記憶產(chǎn)生直接或者間接影響,并使對(duì)該事物的記憶不同程度的加深。為了更準(zhǔn)確的分析不同事物對(duì)當(dāng)前所記憶事物的記憶程度的影響,根據(jù)接收到的事物的關(guān)聯(lián)程度,將其分為直接刺激和間接刺激。

        相同地,在屬性拓?fù)涞倪z忘過程中,屬性結(jié)點(diǎn)也會(huì)接收到新的形式背景中屬性的刺激。類比人腦的記憶過程,也可根據(jù)新屬性與當(dāng)前記憶屬性之間的關(guān)系不同導(dǎo)致對(duì)人腦的刺激程度不同,將新的形式背景中不同屬性對(duì)當(dāng)前屬性結(jié)點(diǎn)的刺激分為直接刺激和間接刺激。

        設(shè)新接收到的形式背景如表2。

        表2 新接收到的形式背景

        2.3.1 屬性結(jié)點(diǎn)再刺激的相關(guān)概念

        根據(jù)表3可知,對(duì)于對(duì)象1,3,屬性均屬于新增集,由于新增集中屬性不存在于原屬性拓?fù)渲校詫?duì)其不進(jìn)行研究。

        定義3 關(guān)聯(lián)系數(shù):新收到的形式背景中,對(duì)象所對(duì)應(yīng)的屬性與原屬性拓?fù)渲袑傩缘年P(guān)聯(lián)程度稱為屬性與屬性的關(guān)聯(lián)系數(shù),簡(jiǎn)稱關(guān)聯(lián)系數(shù),表示為。

        新的形式背景中,不同結(jié)點(diǎn)對(duì)于當(dāng)前屬性拓?fù)鋱D中的某一特定結(jié)點(diǎn)的刺激程度不同,即新的形式背景中的不同屬性與當(dāng)前屬性拓?fù)鋱D中的特定結(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)程度不同。關(guān)聯(lián)程度可根據(jù)研究需要不同進(jìn)行不同設(shè)置。

        本文中為了方便分析屬性拓?fù)鋱D中不同結(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系,設(shè)屬性結(jié)點(diǎn)受到來自新形式背景中屬性結(jié)點(diǎn)的間接刺激,且兩結(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)系數(shù)的計(jì)算公式為。

        證明:

        證畢

        2.3.2 屬性結(jié)點(diǎn)的直接刺激

        對(duì)于一個(gè)處于遺忘過程中的屬性結(jié)點(diǎn),當(dāng)新加入的形式背景中某個(gè)對(duì)象對(duì)應(yīng)該屬性結(jié)點(diǎn)時(shí),稱之為屬性結(jié)點(diǎn)的直接刺激,簡(jiǎn)稱為直接刺激。

        根據(jù)表3可知,屬性,屬性分別受到1次直接刺激,屬性受到2次直接刺激,即,其中屬性受到的總的直接刺激關(guān)聯(lián)系數(shù)為。

        2.3.3 屬性結(jié)點(diǎn)的間接刺激

        對(duì)于一個(gè)處于遺忘過程中的屬性結(jié)點(diǎn),當(dāng)新加入的形式背景中出現(xiàn)與當(dāng)前結(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的屬性結(jié)點(diǎn)時(shí),稱之為屬性結(jié)點(diǎn)的間接刺激,簡(jiǎn)稱為間接刺激。

        根據(jù)表3可知,屬性,屬性分別受到1次直接刺激,屬性受到2次直接刺激。由圖7可知,屬性與屬性相關(guān)聯(lián),且關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為,。屬性與屬性,,,相關(guān)聯(lián),且關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為,,,。屬性與屬性,,相關(guān)聯(lián),且關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為,,。

        2.3.4 屬性結(jié)點(diǎn)的再刺激分析

        若當(dāng)前屬性拓?fù)鋱D受到如表2所示的形式背景的再刺激。首先應(yīng)計(jì)算該形式背景的激活集與新增集,其中,激活集為,新增集為。

        由于新增集中的屬性結(jié)點(diǎn)并未在初始屬性拓?fù)鋱D中出現(xiàn),因而并未涉及原有屬性的遺忘問題。所以對(duì)其不做分析,僅分析激活集中的屬性對(duì)當(dāng)前屬性結(jié)點(diǎn)的遺忘的影響。

        因此,根據(jù)2.3.2節(jié)及2.3.3節(jié)的計(jì)算和分析可知,屬性的總關(guān)聯(lián)系數(shù)為,屬性的總關(guān)聯(lián)系數(shù)為,屬性的總關(guān)聯(lián)系數(shù)為,屬性的總關(guān)聯(lián)系數(shù)為。屬性的總關(guān)聯(lián)系數(shù)為。

        3 實(shí)驗(yàn)

        根據(jù)以上分析,證明了以屬性拓?fù)錇榛A(chǔ)的模擬人腦記憶以及遺忘的過程具有可行性。為了進(jìn)一步對(duì)其進(jìn)行驗(yàn)證,下面將根據(jù)實(shí)例進(jìn)行以屬性拓?fù)錇榛A(chǔ)的遺忘模擬,并通過OpenGL編程實(shí)現(xiàn)。

        表3為形式背景“生物和水”。由于屬性為全局屬性,因此可以進(jìn)行背景凈化。凈化后的背景如表4,其屬性拓?fù)鋱D如圖11所示。其初始三維模擬圖如圖12所示。

        表 3 形式背景“生物和水”

        Table3 formal context “organism and water”

        表4 凈化后的形式背景

        Table4 formal context after purifying

        如圖12所示,三維模擬圖中xyz坐標(biāo)均被等分為10個(gè)單位長(zhǎng)度。其中,z軸每個(gè)單位長(zhǎng)度表示10%的記憶百分比。初始時(shí)設(shè)當(dāng)前的“生物和水”拓?fù)鋱D為人腦剛接觸的事物,因而在剛接觸的瞬間能夠完全記憶,所以,此時(shí)所有屬性結(jié)點(diǎn)的記憶百分比均為100%。此外,因遺忘過程中對(duì)再刺激的處理方法相同,為了便于說明,所以在本次實(shí)驗(yàn)中僅在初次記憶1小時(shí)時(shí)進(jìn)行再刺激。

        下面簡(jiǎn)述基于屬性拓?fù)涞娜四X遺忘步驟:

        Step1:對(duì)初始屬性拓?fù)渲械膶傩越Y(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)處理,即將屬性結(jié)點(diǎn)分為A,B兩級(jí)。在實(shí)驗(yàn)中,設(shè)屬性、屬性為A級(jí)屬性,其余屬性為B級(jí)屬性。其三維模擬圖如圖13所示。其中,A級(jí)屬性結(jié)點(diǎn)及其之間關(guān)聯(lián)關(guān)系用紅色標(biāo)注,其余用藍(lán)色標(biāo)注。

        圖13 標(biāo)注后的三維模擬圖

        Step2:遺忘曲線的選取及模糊閾值、遺忘閾值的設(shè)定。

        本實(shí)驗(yàn)選取艾賓浩斯遺忘曲線,并通過數(shù)學(xué)模型進(jìn)行模擬,即初次接觸事物,記憶其屬性結(jié)點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系后經(jīng)過了x小時(shí),對(duì)屬性結(jié)點(diǎn)的記憶百分比y近似滿足。并設(shè)模糊閾值為40.0%,遺忘閾值為5.0%。如圖14所示。其中粉紅色標(biāo)注的線所對(duì)應(yīng)的z軸刻度分別為40.0%及5.0%,即為實(shí)驗(yàn)所設(shè)的模糊閾值和遺忘閾值。

        圖14 加入閾值的三維模擬圖

        Step3:根據(jù)所選取的遺忘曲線,隨著時(shí)間的流逝對(duì)屬性拓?fù)渲械膶傩越Y(jié)點(diǎn)的記憶百分比相應(yīng)降低。此外,在遺忘過程中,屬性結(jié)點(diǎn)可隨時(shí)接受再刺激。在本實(shí)驗(yàn)中,設(shè)初次記憶經(jīng)過了1小時(shí),接受到如表5的形式背景的再刺激。

        表5 新的形式背景

        所以,屬性,,,,,,的總關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為,,,,,,。

        根據(jù)遺忘曲線,1小時(shí)后記憶百分比應(yīng)降為44%。由于屬性,,,的總關(guān)聯(lián)系數(shù)均大于1,屬性的總關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.95,與當(dāng)前記憶百分比0.44求和后也將大于1,所以將屬性,,,,的記憶百分比均重新置為1。而屬性接受再刺激后的記憶百分比為0.50+0.44=0.94,屬性接受再刺激后的記憶百分比為0.33+0.44=0.77。通過以上分析和計(jì)算,可得出接受再刺激后的三維模擬圖如圖15所示。

        圖15 接受再刺激后的三維模擬圖

        Step4:繼續(xù)遺忘至記憶百分比最低的屬性結(jié)點(diǎn)的記憶百分比降至模糊閾值,此后該結(jié)點(diǎn)將變?yōu)槟:Y(jié)點(diǎn)。本實(shí)驗(yàn)中,記憶百分比最低的屬性結(jié)點(diǎn)為屬性,根據(jù)遺忘曲線可知,屬性接受再刺激后的記憶百分比為77.0%,其對(duì)應(yīng)的初次接觸時(shí)間遠(yuǎn)不足1分鐘,而屬性的記憶百分比降為40.0%時(shí),其對(duì)應(yīng)的初次接觸時(shí)間約為3.16小時(shí),因此可知,距接受再刺激3.16小時(shí)后,屬性的記憶百分比降為40.0%,此后屬性將成為模糊結(jié)點(diǎn)。而此時(shí),屬性,,,,,的記憶百分比均為41.4%,屬性的記憶百分比為40.3%。

        Step5:繼續(xù)遺忘至記憶百分比次低的屬性結(jié)點(diǎn)的記憶百分比降至模糊閾值,此后記憶百分比次低的屬性結(jié)點(diǎn)也將變?yōu)槟:Y(jié)點(diǎn),其與記憶百分比最低的屬性結(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系(若存在)也將變?yōu)槟:?。本?shí)驗(yàn)中,記憶百分比次低的屬性結(jié)點(diǎn)為屬性,距再刺激3.42小時(shí)后,屬性的記憶百分比降為40.0%,此后屬性g將成為模糊結(jié)點(diǎn),其與記憶百分比最低的屬性結(jié)點(diǎn)即屬性的關(guān)聯(lián)關(guān)系也將變模糊。而此時(shí),屬性的記憶百分比降為39.7%,屬性,,,,,的記憶百分比降為41.0%,其三維模擬圖如圖16所示。

        Step6:繼續(xù)遺忘至所有結(jié)點(diǎn)的記憶百分比均降至模糊閾值,屬性拓?fù)鋱D中的所有關(guān)聯(lián)關(guān)系也相應(yīng)變?yōu)槟:?。本?shí)驗(yàn)中,即為屬性,,,,,的記憶百分比降至40.0%,此時(shí),距再刺激已過了4.16小時(shí),屬性的記憶百分比降至39.2%,屬性的記憶百分比降至39.0%。其三維模擬圖如圖17所示。

        圖16 兩個(gè)屬性模糊的三維模擬圖

        圖 17全部屬性模糊的三維模擬圖

        Step7:繼續(xù)遺忘至記憶百分比最低的結(jié)點(diǎn)的記憶百分比降至遺忘閾值,并將其及與其相關(guān)聯(lián)的關(guān)聯(lián)關(guān)系遺忘。在本實(shí)驗(yàn)中,即為屬性的記憶百分比降至5.0%,此時(shí),距再刺激已過了6692.57小時(shí),屬性,,,,,的記憶百分比降至5.0%,屬性g的記憶百分比也降至5.0%,因而B級(jí)屬性結(jié)點(diǎn)將被遺忘。僅留下A級(jí)屬性結(jié)點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系。其三維模擬圖如圖18所示。

        圖18 B級(jí)屬性遺忘后的三維模擬圖

        Step8:繼續(xù)遺忘,所有A級(jí)屬性結(jié)點(diǎn)的記憶百分比將無限接近于0%。

        4 結(jié)語(yǔ)

        本文從記憶——遺忘模型出發(fā),以屬性拓?fù)錇榛A(chǔ)對(duì)人腦的遺忘機(jī)制進(jìn)行了計(jì)算和分析,并通過三維仿真進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,以屬性拓?fù)錇榛A(chǔ)模擬人腦遺忘過程的方案具有可行性,仿真過程基本符合人腦的遺忘過程。且本文所提出的遺忘模型可隨著遺忘過程使用環(huán)境的不同,選取不同的遺忘曲線,并設(shè)定不同的模糊閾值和遺忘閾值,因此以屬性拓?fù)錇榛A(chǔ)對(duì)人腦遺忘特性進(jìn)行模擬的方法具有較為廣闊的適用范圍。

        作為認(rèn)知計(jì)算領(lǐng)域?yàn)閿?shù)不多的從人腦遺忘特性出發(fā)進(jìn)行研究的方法之一。屬性拓?fù)溥M(jìn)行遺忘過程模擬的方法具有適應(yīng)性廣、易于理解、可操作性強(qiáng)等優(yōu)良特性,并且屬性拓?fù)渑c?;洃洝z忘模型良好的適配性也為未來更為復(fù)雜或適用于特殊情況的遺忘模型的提出和模擬打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

        [1] 陶建華, 陳云霽. 類腦計(jì)算芯片與類腦智能機(jī)器人發(fā)展現(xiàn)狀與思考[J]. 中國(guó)科學(xué)院院刊, 2016, 31(7): 803-811.

        [2] 馮康. 認(rèn)知科學(xué)的發(fā)展及研究方向[J]. 計(jì)算機(jī)工程與科學(xué), 2014, 36(5):906-916.

        [3] Xu T, Yang Z, Jiang L, et al. A Connectome Computation System for discovery science of brain[J]. Science Bulletin, 2015, 60(1): 86-95.

        [4] 左西年, 張喆, 賀永等. 人腦功能連接組: 方法學(xué)、發(fā)展軌線和行為關(guān)聯(lián)[J]. 中國(guó)科學(xué), 2012, 57(35): 3399-3413.

        [5] Temple S, Furber S. Packet-switched brain models, and cognitive computing[J]. Engineering & Technology, 2011, 6(12): 71-71.

        [6] Brasil L M, Azevedo F M D, Barreto J M. Hybrid expert system for decision supporting in the medical area: complexity and cognitive computing[C]// International Conference on Industrial and Engineering Applications of Artificial Intelligence and Expert Systems: Methodology and TOOLS in Knowledge-Based Systems. Springer-Verlag, 2001:408-417.

        [7] 馮康. 基于認(rèn)知元的認(rèn)知計(jì)算[J]. 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用, 2014, 50(24): 143-150.

        [8] Michael W. Apple. What Postmodernists Forget: Cultural Capital and Official Knowledge[J]. Curriculum Studies, 2012, 1: 15.

        [9] DraganGa?evi?, Shane Dawson, George Siemens. Let’s not forget: Learning analytics are about learning[J]. Techtrends, 2015, 59(1): 64-71.

        [10] Celia B. Harris, Paul G. Keil, John Sutton, et al. We Remember, We Forget: Collaborative Remembering in Older Couples.[J]. Discourse Processes A Multidisciplinary Journal, 2011, 48(4): 267-303.

        [11] Murre J M J, Chessa A G, Meeter M. A mathematical model of forgetting and amnesia[J]. Frontiers in Psychology, 2013, 4(2): 76.

        [12] Gurrin C, Lee H, Hayes J. iForgot: A model of forgetting in robotic memories[C]// ACM/IEEE International Conference on Human-Robot Interaction. IEEE Press, 2010: 93-94.

        [13] Nembhard D /, Osothsilp N. An empirical comparison of forgetting models[J]. IEEE Transactions on Engineering Management, 2001, 48(3): 283-291.

        [14] Norman K A, Newman E L, Detre G. A neural network model of retrieval-induced forgetting.[J]. Psychological Review, 2007, 114(4): 887-953.

        [15] Chiriacescu V, Soh L K, Shell D F. Understanding human learning using a multi-agent simulation of the unified learning model[J]. International Journal of Cognitive Informatics & Natural Intelligence, 2013, 7(7): 143-152.

        [16] Wang Y. Paradigms of Denotational Mathematics for Cognitive Informatics and Cognitive Computing[J]. Fundamenta Informaticae, 2009, 90(3): 283-303.

        [17] 張濤, 任宏雷. 形式背景的屬性拓?fù)浔硎綶J]. 小型微型計(jì)算機(jī)系統(tǒng), 2014(3): 590-593.

        [18] 張濤, 任宏雷, 洪文學(xué)等. 基于屬性拓?fù)涞目梢暬问礁拍钣?jì)算[J]. 電子學(xué)報(bào), 2014(5): 925-932.

        [19] Zhang T, Li H, Wei X, et al. Attribute Topology and Concept Lattice Bridged by Concept Tree[C]// 2015 Fifth International Conference on Instrumentation and Measurement, Computer, Communication and Control (IMCCC). IEEE, 2015: 1037-1041.

        [20] 郭春彥, 朱瀅, 丁錦紅等. 不同加工與記憶編碼關(guān)系的ERP研究[J]. 心理學(xué)報(bào), 2003, 35(2): 150.

        The Forgetting Characteristic of the Human Brain Analysis Based on Attribute Topology

        ZHANG Tao*, YANG Shuang

        (School of Information Science and Engineering, Yan Shan University, Qinhuangdao 066004, China)

        Cognitive computing is one of the hot spots in today's research. It simulates the cognitive mechanism of the human brain, and it is integrated with the knowledge of biology, mathematics, electronic science and other disciplines. In recent years, cognitive computing has given a deep research on human comprehension ability, decision-making ability and insight and found ability, while at the same time cognitive computing research rarely set foot in the oblivion which is the one of the human brain characteristic and very important. The forgetting model is regarded as a toolin this paper. Attribute topology with low complexity and strong visualization is selected as the representation method of formal context, which structured the forgotten model of attribute topology. It elaborates the basic method of simulation the process of the forgetting of human brain by attribute topology, and carry out the simulation of the process of forgetting through the OpenGL. Experimental results show that attribute topology meet the granular model of memory-forgetting of human brain, and the scheme of simulating the process of forgetting in human brain which based on attribute topology is feasible, the experimental process is also consistent with the forgetting rule.

        cognitive computing; formal context; attribute topology; model of forgetting; model of memory

        10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.02.01

        TP391

        A

        1672-9129(2017)02-0001-08

        2016-11-15;

        2016-12-27。

        河北省自然科學(xué)基金(F2015203013);河北省青年拔尖人才支持計(jì)劃;國(guó)家自然科學(xué)基金(81373767)

        張濤(1979-),男,河北省唐山市,副教授,博士,主要研究方向:認(rèn)知計(jì)算、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí);楊爽(1992-),女,吉林省蛟河市,碩士研究生,主要研究方向:認(rèn)知計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)。

        E-mail:zhtao@ysu.edu.cn

        引用:張濤, 楊爽. 基于屬性拓?fù)涞娜四X遺忘特性分析[J]. 數(shù)碼設(shè)計(jì), 2017, 6(2):1-8.

        Cite:Zhang Tao, Yang Shuang. The Forgetting Characteristic of the Human Brain Analysis Based on Attribute Topology[J]. Peak Data Science, 2017, 6(2):1-8.

        猜你喜歡
        拓?fù)鋱D關(guān)聯(lián)系數(shù)人腦
        低壓配網(wǎng)拓?fù)鋱D自動(dòng)成圖關(guān)鍵技術(shù)的研究與設(shè)計(jì)
        簡(jiǎn)單拓?fù)鋱D及幾乎交錯(cuò)鏈環(huán)補(bǔ)中的閉曲面
        人腦擁有獨(dú)特的紋路
        基于灰色關(guān)聯(lián)度對(duì)山東小麥新品種(系) 綜合表現(xiàn)評(píng)價(jià)分析
        應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)度法分析稠油熱采油井生產(chǎn)主控因素
        基于含圈非連通圖優(yōu)美性的拓?fù)鋱D密碼
        讓人腦洞大開的建筑
        大豆產(chǎn)量及主要農(nóng)藝性狀的相關(guān)性及灰色關(guān)聯(lián)度分析
        讓人腦洞大開的智能建筑
        Sox2和Oct4在人腦膠質(zhì)瘤組織中的表達(dá)及意義
        亚洲精品乱码久久久久久中文字幕| 欧美拍拍视频免费大全| 中文字幕一区二区中出后入| 亚洲日韩成人无码| 亚洲日韩欧美一区、二区| 久久免费的精品国产v∧| 欧美日韩不卡中文字幕在线| 伊人久久大香线蕉综合网站| 国产极品久久久久极品| 96精品在线| 两个人免费视频大全毛片| 女同中文字幕在线观看| 日本久久精品视频免费| 亚洲国产精品无码久久一线| 男女啪动最猛动态图| 丰满少妇被猛烈进入| 北条麻妃在线视频观看| 少妇bbwbbw高潮| 日本一道本加勒比东京热| 国内嫩模自拍诱惑免费视频| 免费欧洲毛片a级视频老妇女| 欧美性猛交xxxx乱大交3| 99精品视频69V精品视频| 窄裙美女教师在线观看视频| av天堂一区二区三区| 免费av日韩一区二区| 亚洲国产aⅴ成人精品无吗| 日本aⅴ大伊香蕉精品视频| 午夜高清福利| 中文字幕乱码亚洲无线| 特级国产一区二区三区| 无码一区二区三区| 国产人妻精品一区二区三区不卡| 国产91在线免费| 蜜桃视频在线免费观看完整版| 丁香婷婷六月综合缴清| 欧美a级在线现免费观看| 免费国产黄网站在线观看| 甲状腺囊实性结节三级| 国产成人高清亚洲一区二区| av影片在线免费观看|