信息科学原理复习资料.docx

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信息科学原理复习资料

第一章

1.科学技术发展四大规律：

辅人律、拟人律、共生律、互动律

2.信息科学是以信息作为主要研究对象、以信息过程的运动规律作为主要研究内容、以信息科学方法论作为主要研究方法、以扩展人的信息功能作为主要研究目标的一门科学。

3.信息科学的研究对象：

以信息作为主要研究对象，这是信息科学区别于其它科学的最根本支之处。

4.信息科学的研究内容：

①探讨信息的定性本质；②研究信息的定量测度；③研究信息过程的基本规律，包括信息获取、传递、认识、再生和实效基本规律；④揭示利用信息优化系统的原理和方法；⑤构建信息科学的方法论。

5.信息科学的研究方法：

信息系统分析方法；

信息信息系统综合法；

信息系统进化方法。

两个准则：

功能准则；

整体准则。

6.信息科学的研究目标：

扩展人类的信息功能，即——扩展人类的智力能力。

第二章

1.全信息：

同时考虑语法信息、语义信息和语用信息。

显然，认识论层次的信息是一种全信息。

语法信息——只考虑运动状态及其变化方式的外在形式因素的信息部分；

语义信息——只考虑运动状态及其变化方式的含义因素的信息部分；

语用信息——只考虑运动状态及其变化方式的效用因素的信息部分；

2.Shannon信息的特征：

服务于通信系统，是一种具有统计特性的语法信息。

全信息的特征：

从信息全过程考察信息的作用。

全信息与Shannon信息的联系：

作为统计型语法信息理论的Shannon信息论是“全信息理论”的一个特殊情形。

3.统计型语法信息——是指“事物运动状态及其变化方式”可以用统计规律来描述。

显然，还有一些“事物运动状态及其变化方式”不是统计型的，是“非统计型”的。

这就是模糊型语法信息和偶发型语法信息。

4.模糊型语法信息——事物运动的状态之间的界限不是清晰的，是模糊的；状态变化方式可以是确定的、随机的或半随机的。

5.偶发型语法信息——事物运动的状态是明晰的，变化方式是“半随机型的”；即不符合统计规律，无法稳定重复或不能重复。

6.信息的特征（从信息科学的角度归纳）：

①信息来源于物质（或精神），但不是物质（或精神），可以脱离物质（或精神）而独立存在；②信息与能量密切相关，处理信息需要能量，驾御能量则需要信息；③信息本身不等于知识，但可以转化为知识；④信息是具体的，可以被感知、处理和利用；⑤信息可以被复制、共享，“交换”信息=共享信息；⑥语法信息在传递处理过程中不会增值；⑦在封闭系统中，语法信息的最大可能值不变。

7.信息的性质：

①普遍性。

信息是普遍存在的；②无限性。

事物、运动、状态方式、宇宙空间等，决定其无限性；③相对性。

认识论层次具有相对性，不同的主体，感知结果自然不一样；④传递性。

着正是通信系统感兴趣的性质。

⑤变换性。

信息的表示形式、承载媒体等都可变换而不失去其原来的本质；⑥有序性。

信息可以消除系统中的不确定性，增加系统的有序性；⑦动态性。

时效性，随时间而变化，有寿命；⑧转化性。

增殖性，转化为知识等。

8.信息的功能：

本质功能——转化为知识，增加人类的智力能力。

不同的学科对信息的利用不同，因而信息的作用需要依据其应用场合来讨论，如管理中的信息，通信中的信息等。

9.信息的分类：

10.全信息的分类：

第四章

1.完整的信息过程模型（感知图）

2.信息感知——即感知事物运动变化的状态及其变化方式。

感知的基本机制：

感知主体的某个系统能够对事物运动变化的状态及其变化方式的刺激产生响应输出。

3.信息感知的基本原理：

⑴事物运动变化的状态及其变化方式可以通过与其它事物的相互作用而被后者所感知（信息产生于物质，而又可以脱离物质存在）；⑵信息感知的本质是本体论信息向第一认识论信息转换，是其载体的变化（这种转换过程中可能会丢失信息，或产生干扰信息）；⑶理论上信息感知可以不丢失原来的基本信息；⑷被感知的信息量不可能超过原本体论信息的信息量。

4.信息识别方法有：

统计识别法；

语言学识别法；

非线性映射方法（如神经网络识别法、模糊逻辑识别法）

5.统计识别方法：

应用统计识别方法的前提是，待识别信息的模式特征可以用统计规律来描述。

例如白噪声背景中的信号提取问题。

统计识别方法的基本原理是：

首先建立待识别信息的特征（或模式）的鉴别函数和判决阀值，然后进行匹配度计算并与判决阀进行比较，从而确定待识别信息的属类。

6.语言学识别方法统计识别法是一种数学解析方法，其识别过程是可以用统计理论进行定量分析和计算的。

但是，有学多信息识别问题是无法用解析方法来求解的，即待识别信息的模式（或特征）的不能或不完全能用统计规律来描述，对于此类问题，就需要用语言学的方法来识别。

7.非线性映射方法

8.智能：

在给定的问题－环境－主体目的的前提下，智能就是有针对性地获取问题－环境的信息，恰当地对这些信息进行处理，以提炼知识，达到认识，然后在此基础上结合主体目的信息，合理地产生解决问题的策略信息，并利用所获得的策略信息在给定的环境下成功地解决问题，达到主体目的的能力。

这其中，有四要素：

信息、知识、策略、行为；四个能力：

获取信息能力、生成知识能力、策略产生能力、实施策略能力。

第六章

1、信息是知识的素材；知识是信息加工的结果。

2.经验——人们在实践中形成、积累的关于某一领域的成功的操作程序。

经验的价值是显而易见的；但经验没有经过严格的论证，其有效性不能完全保证。

3.知识——是经验的结晶；是事物运动状态及其变化的规律；是信息加工的规律性产物。

知识和经验都是认识论范畴的概念。

4.策略——是关于如何解决问题的计策方略。

包括时间、地点、步骤、目标等等。

策略是智能的集中表现。

5.智能——（第一章曾表述）在给定的问题－环境－主体目的的前提下，智能就是有针对性地获取问题－环境的信息，恰当地对这些信息进行处理，以提炼知识，达到认识，然后在此基础上结合主体目的信息，合理地产生解决问题的策略信息，并利用所获得的策略信息在给定的环境下成功地解决问题，达到主体目的的能力。

这其中，有四要素：

信息、知识、策略、行为；四个能力：

获取信息能力、生成知识能力、策略产生能力、实施策略能力。

这是一种“广义智能”的概念。

6知识的分类——形态知识、内容知识、效用知识。

这种分类思想源于信息的三个分类层次。

7、

8、

9、

10、知识的度量

11、知识的生成

12、

2、效用性知识的生成机制

3、内容性知识的生成机制

内容性知识=形态性知识与效用性知识

所以：

概念的内容=具体如此这般的形态，‘且’具有如此这般的效用。

13、演绎型知识的生成

1经验推理经验推理的基础是：

相似性原理。

2逻辑推理

3模糊推理

模糊逻辑可以表现为前提模糊,结论模糊,推理模糊.

2、决策性知识的生成

决策-----在给定的条件下，利用所得到的知识选择适当的策略来求解给定的问题。

已有的知识（给定的条件）è新知识（策略）

3、一种人工智能系统模型

4、控制-反馈-判断-调整

13、知识激活的一般原则

1、按照智能的基本定义，控制策略集中体现了求解问题的智能，因此，把知识激活为智能，就是要在目标引导下由相关知识生成求解问题的策略。

2、在目标引导下由知识生成策略的基本方法，是不仅要控制策略单元与体现问题求解状态的知识单元之间建立控制联系，还要在知识单元与控制策略单元之间建立控制策略效果的状态反馈机制。

3、控制策略的好坏，可以利用综合效用性知识测度的方法来度量。

4、知识单元的知识要表示出形态性知识、内容性知识和效用性知识。

这里，形态性和内容性知识主要用来显示问题求解时的状态，效用性知识则用来反馈控制策略的效果。

第七章

1.

2.信息处理：

是整个信息过程的基础；广义的处理；狭义的处理；这里从广义上讨论，即一般意义上的信息处理。

第八章

1.智能：

就是在一定的环境下针对特定的问题和目标，有效地获得信息、处理信息、形成知识和策略，并利用策略解决问题达到目标的能力。

智能的特性：

①信息性；②集成（综合）性；③层次（等级）性；④过程性。

2.人工智能：

是人赋予“机器”的一种能力，即在一定的环境下，针对特定的问题和目标，有效地获得信息、处理信息、形成知识和策略，并利用策略解决问题达到目标的能力。

3.实现人工智能的途径：

信息的分析与综合方法。

目前简单的人工智能的实现方法：

硬件方法和软件方法。

4.搜索空间——是指一系列状态的集合，也称为状态空间。

人工智能求解问题的搜索空间一般在开始是不全部知道的，而且，这个空间可能会非常大，因此，状态空间一般是在搜索过程中不断扩展的，即搜索的过程也是构造状态空间的过程。

目标——是状态空间中一组状态的子集，即问题的解。

5.搜索问题的关键是搜索策略，目前有盲目搜索策略和启发式搜索策略两类。

盲目搜索策略——又分为宽度优先策略和深度优先策略，其本质是一种遍历，这种搜索效率不高，不便于求解复杂问题。

启发式搜索策略——是在搜索过程中加入了与目标问题的有关启发信息，用于指导搜索前进，能加速问题的求解。

但是，“启发信息”往往难于获得，或者根本没有。

因此，目前盲目搜索策略依然是人工智能基本搜索策略。

6.状态空间的穷搜索：

用穷搜索的方法遍历整个状态空间，直到找到目标状态，或确定该问题无解。

这种搜索过程也是在不断的展开状态空间的过程。

穷搜索策略有两种基本方法，宽度优先搜索和深度优先搜索。

7.宽度优先搜索方法：

在求解过程中，从初始状态按照规则进行第一次各种可能的操作后，扩展产生了第一级各种新的状态，而后在依次分别地对这些新状态再进行各种可能的操作，又产生更新的状态，如此，一直到产生目标状态（如果存在）。

8.深度优先搜索方法：

深度优先搜索算法是把最近产生的节点优先扩展，直到达到一定深度限制后，若未找到目标节点或无法继续扩展时，在回溯到另一节点继续扩展。

9.启发式搜索：

基本思想是在搜索路径的控制信息中加入关于被解问题的某些特征，用于指导搜索向有希望到达目标节点的方向前进。

这样的搜索，一般只需要知道问题的部分状态就可以，效率较高。

10.启发式信息：

启发式信息——指与被解问题的某些特征有关的路径控制信息，称为启发式搜索信息，如解的出现规律，解的结构特征等。

第九章

1、控制（Control），其含义有支配、管束、管制、管理、监督、抑制、镇压等，意义十分广泛；在工程技术领域，控制（与自动控制）往往较为狭义，主要指对工程系统的控制，如设备、机器、装置等。

而管理，则更多用于对人的“控制”场合。

2、控制系统的构成

（闭环控制）

（开环控制）

3、程序控制——对事物运动变化的过程进行流程上的控制，使其按照预定的目标进行下去。

例，自动门的控制；组织一次班会活动等。

4、反馈控制——对事物运动变化的状态量进行控制，使其达到预定的目标量。

例，空调、冰箱的温度控制；华山游人的控制等。

5、反馈控制的特征：

①即使控制对象的特性发生了变化，通常也能够使控制量与目标量趋于一致，或使其误差控制在一定范围内；

②即使不能准确地知道控制对象地特性，如能合理地设计控制器，仍然能获得所希望的控制效果（跟踪控制、自适应控制等）；

③能够对不稳定的对象进行稳定的控制；

④有可能使整个控制系统变成不稳定的。

6、反馈控制器的一些指标术语

稳态误差——响应速度——抗干扰性——鲁棒性（Robust）——

7、控制的基本问题

控制——是事物之间的一种不对称的相互作用。

用以下这些关键词描述：

控制者（控制器、控制单元）→控制对象（被控系统）→控制过程（反馈过程）→控制目标；

8、控制的基本问题包括

①了解掌握控制对象的运动信息；

②构造（设计）与控制任务相适应的控制者（智能水平）；

③产生正确的控制策略；

④不断地更新控制过程；

⑤调整预定的目标。

9、问题的描述

9.2.1控制对象的描述

状态空间法——用被控对象的状态随时间变化的关系描述控制对象的方法。

使用这种方法的关键在于获取被控对象特征的状态（或参数），一旦掌握了这些状态，就掌握控制系统的运动规律，就可以对其进行控制。

状态有确定型的，随机型的，模糊型的。

描述其变化规律可以用状态列表、状态转移图（矩阵）、状态方程等工具。

10、

11、

12、I/O特性描述法

I/O特性描述法——用被控对象的输入/输出特性来描述控制对象的方法。

例P294,295。

一般的，状态空间法是一种解析模型，适合描述一些定量的、工程控制问题；对于经济、社会问题的控制模型，通常很难用状态空间法描述，只能用I/O特性描述法，进行定性描述。

13、确定控制目标是很重要的问题，应注意以下原则：

①被控对象的运动状态方式；

②被控对象与所处环境相互作用的状态方式，包括干扰的作用；

③控制者所能获得的效用；

④实施控制的成本（复杂性、速度、时间等）。

14、确定过程控制目标的过程

15、控制效果——目标状态与实际状态的差别。

16、同构系统——具有相同输入和输出，并且对外部刺激具有相同的反应的系统称为同构系统。

同构系统不是等价系统；同构系统有利于进行类比分析。

17、同态系统——如果系统A（N维）的状态和行为可以用系统B（M维，M

同态系统不可逆。

利用同态系统可简化一些复杂系统的研究。

18、基本机制

（1）施效机制

信息的施效机制是控制的核心问题，所谓的信息施效，就是要将控制器的控制指令“转变”成一种“力”，进而作用于控制对象，使其状态方式发生改变，这一过程如下：

信息与“力”，能量本质上完全不同；信息本身不是‘力’或能量，信息能转变成‘力’其核心问题是信息的载体发生了转移，即由控制器承载>>由执行单元承载，当执行单元承载了这一控制信息后，其原有的信息上发生了变化，进而影响了其运动机制，导致其状态发生改变，表现为“力”。

所以作为核心的信息，要想起到控制作用，必须发生载体转移，接收控制信息的载体，也必须能够因这一信息而发生状态的变化。

（2）加工机制

进行控制信息加工的两个前提：

控制器必须理解各类环境信息对控制目标的影响

控制器必须能够识别这些环境信息并据此陈胜足够的调节信息

控制信息的加工机制：

获得被控对象的信息

获得环境信息

获得目标信息

产生初步的控制信息

获得反馈信息，并据此调节控制信息

控制信息的加工方法：

决策。

控制信息的加工方法的一些数学模型：

最优化原理，搜索策略。

（3）稳定机制

保证闭环系统的稳定是控制的基本问题。

反馈是实现闭环系统稳定的重要手段；但是反馈也能破坏系统的稳定。

“反馈”与“正馈”是相对的。

正馈——由输入到输出的信息传递。

反馈——由输出到输入的信息传递。

稳定与不稳定系统的例子如下：

自然系统的例子：

单摆－稳定的系统；

倒立摆—不稳定系统；

凹槽里的小球—稳定系统；

小车上的倒立摆系统－控制稳定系统。

（4）控制的信息法则

实现控制目标的条件：

控制信息量必须大于或等于干扰信息量

控制的水平取决于控制策略的水平——制定策略的信息