网论信息处理技术

第1章 预备知识
1 范畴论简介
1.1 范畴
1.2 函子
1.3 自然变换
1.4 泛态射与极限
1.5 伴随函子
2 Petri网简介
3 人工神经网简介
3.1 概述
3.2 人工神经元模型
3.3 人工神经网络的互连结构
3.4 人工神经网络的学习
3.5 人工神经网络的应用
4 贝叶斯网简介
4.1 概述
4.2 贝叶斯网络的定义
4.3 贝叶斯网络的语义
4.4 贝叶斯网络模型
4.5 贝叶斯网络的应用
第2章 认知结构论
1 认知结构和T网框架
2 表层认知结构
2.1 表层认知结构的现状
2.2 表层认知结构的深化研究
2.3 信息对象转换为表层认知结构的研究
3 变体系统
3.1 变体系统
3.2 本体
3.3 变体激活
第3章 信息数据论
1 数据类型
2.1 畴类型系统
2.2 网论类型系统
2 信息语义
2.1 语义的涵义
2.2 信息的语义类别
3 偏序数据模型
3.1 偏序数据模型原理
3.2 基于多重性的偏序数据变换
4 网数据模型
4.1 网数据模型的原理
4.2 结构过滤检索
4.3 一阶逻辑检索
4.4 基于网结构的检索
第4章 静态网
1 静态网的基本元素和原理
1.1 静态网的基本要素
1.2 射模法原理
1.3 元模法原理
1.4 信息元
2 语义框架
2.1 聚合语义框架
2.2 时态框架
2.3 连续框架
2.4 同义词框架
第5章 动态网
1 动态网的起源问题
2 简单动态网
2.1 简单动态网的节点类型
2.2 点火过程
2.3 在科技统计中的应用
3深度动态网
3.1 概述
3.2 基本要素和网指令
3.3 运行过程
第6章 趋势网
1 趋势网的起源问题
1.1 传统形式系统在发展中遇到的问题
1.2 趋势因子、目标因子和习惯因子
2 趋势因子
2.1 认知因子
2.2 概括因子
2.3 发现隐含共轭链接因子
2.4 分类器因子
2.5 重复因子
3 目标因子
3.1 概述
3.2 范例的作用
4 习惯因子
4.1 概述
4.2 工作原理
4.3 常见习惯因子例举
第7章 T网信息处理平台
1 数据组织方案
2分布式存储方案
2.1 存储设备
2.2 分布式存储
2.3 事件服务
2.4 处理“点火”过程
3 查询语言
查询语言和语义
4 远程访问系统
4.1 主机ID和机袁结构
4.2 远程调用接口
4.3 远程流接口
4.4 消息邮局
4.5 监控诊断器
4.6 系统启动流程
5 T网核心引擎
5.1 概述
5.2 信令和事件服务
5.3 非永久性链接管理
5.4 网区观察和匹配
6 节程序自动化问题
6.1 程序自动化的难点
6.2 程序的T网特征化
7 T网知识库
7.1 T网知识库的意义
7.2 T网知识库的可行性分析
7.3 实现T网知识库的途径
参考文献