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| 編輯推薦： |
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院士著作，传承钱学森先生学术思想，系统总结几十年来我国在综合集成和社会智能领域的科研成就。
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| 內容簡介： |
《社会智能与综合集成系统》是沿着钱学森先生的学术思想，作者多年从事认知思维科学、人-机结合的智能科学以及社会智能科学研究，在国家科技发展规划资助下所完成的项目成果的总结。《社会智能与综合集成系统》介绍了把钱学森先生的综合集成研讨厅体系的构思发展成为“信息空间”研讨体系的过程，构建了当代科学决策的可操作平台，并探讨了“网络空间”及“信息空间”条件下综合集成研讨体系的发展。
《社会智能与综合集成系统》总共分为12章，分别叙述了认知、思维与智能以及社会智能等领域的研究概况，系统介绍了综合集成研讨的理论基础及信息科学等技术手段，着重介绍了综合集成方法论的实践，以及信息空间研讨体系的构建过程，最后对其发展进行了探讨。
《社会智能与综合集成系统》可供认知思维科学、系统科学、智能自动化与应用领域以及从事科学决策研究的人员参考，也可作为相关专业的研究生辅助教材。
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| 關於作者： |
戴汝为，中国科学院自动化研究所研究员，中国科学院院士，中科院技术科学学部副主任，中国自动化学会理事长、国务院学位委员会自动化学科评审组召集人。从事工程控制论与最优控制的研究，攻克快速控制的计算难题；最早在国内提出并进行模式识别学科的研究，1981年把统计模式识别与句法模式识别方法有机地结合起来，提出了新的语义、句法模式识别。，他开展了人工神经网络在知识工程中应用和手写汉字识别的研究，从而把汉字识别发展起来成为中国的高新技术产业之一；上世纪90 年代初，进行智能控制及思维科学的工作。进入二十一世纪以来，戴院士主持了国家重大基金项目“支持宏观经济决策的人机结合综合集成研讨厅体系”研究项目。
李耀东，中国科学院自动化研究所副研究员，师从我国著名的人工智能、模式识别专家戴汝为院士，主要从事开放的复杂巨系统与综合集成法相关的理论研究与系统开发工作，在该领域发表论文（包括合作发表）20余篇。
李秋丹，博士,副研究员，硕士生导师。2004年毕业于大连理工大学计算机应用专业，获博士学位。目前主要从事互联网搜索、个性化推荐、数据仓库以及移动电子商务等领域的研究。曾承担中科院自动化所青年科技创新基金，作为主要人员参与香港政府CERG 研究项目。目前作为项目负责人承担国家自然科学基金项目“移动商务环境下个性化推荐技术的研究”；作为主要成员参与863重点项目“基于知识的跨媒体搜索关键技术研究及垂直搜索服务产品开发”；973项目“基于非结构化信息处理的综合态势评估与决策关键技术”。在相关领域重要国际会议及期刊发表论文20余篇，已受理专利5项。
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| 目錄：
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目 录
第1章 认知、思维和智能 1
1.1 认知科学的发展 1
1.1.1 引 言 1
1.1.2 传统认知理论和现场认知理论 2
1.1.3 高新技术是研究认知科学的有力工具 4
1.1.4 新认知理论的建立 6
1.2 有关思维研究 7
1.2.1 信息时代的思维科学 7
1.2.2 思维和知识 8
1.2.3 人类的认知和记忆 10
1.2.4 形象思维和意象 12
1.2.5 抽象思维和形象思维 15
1.3 飘扬起独一面旗帜 20
1.3.1 Simon博学多采和在认知科学上建树 20
1.3.2 钱学森前瞻性的学术思想和思维科学 23
1.3.3 认知思维飘扬起独一面旗帜 25
1.4 人-机结合智能的科学 29
1.4.1 机器智能的发展离不开人的智慧 29
1.4.2 人的智能的飞跃需要机器智能 30
1.4.3 人-机共创的智能的科学和工程 31
1.4.4 智能的科学和工程的开拓和实践 32
1.5 集体智慧和社会智能 33
1.5.1 思维系统观 33
1.5.2 社会思维 34
1.5.3 社会思维和集体智慧 36
1.5.4 综合集成和社会智能 37
1.6 智慧涌现 39
参考文献 44
第2章 机器智能的发展和应用 46
2.1 机器智能的发展 46
2.1.1 传统机器智能 46
2.1.2 现场机器智能 48
2.1.3 以自然为基础的机器智能 49
2.2 机器智能和控制系统 51
2.2.1 计算机博弈机器向人的首次挑战 53
2.2.2 控制系统的发展 54
2.3 机器智能系统的综合集成 56
2.3.1 基于逻辑的心理模型 57
2.3.2 定性的模型 59
2.3.3 可视知识模型 61
2.3.4 人工神经网络模型 61
2.3.5 模型的综合集成 63
2.4 智能系统及其应用 64
2.5 以人为主的计算机识别 66
2.5.1 机器模式识别 66
2.5.2 统计模式识别 67
2.5.3 语义模式识别、句法模式识别 68
2.5.4 集成型模式识别 69
参考文献 70
第3章 非结构化问题处理和概念系统结构 71
3.1 结构不良问题求解 71
3.1.1 对结构不良问题求解过程的关注 71
3.1.2 有关结构不良问题的认识的深化 76
3.2 复杂问题求解和概念系统结构 77
3.2.1 复杂问题的表示基础 77
3.2.2 处理复杂问题的认知基础 80
3.2.3 概念系统结构的认知基础 85
3.2.4 构造概念系统结构来处理复杂问题 87
3.3 动态概念空间和概念系统结构网络 89
3.3.1 动态概念空间 89
3.3.2 概念系统分析 90
3.3.3 概念集合元素间关系 90
3.3.4 概念系统结构网络 91
3.3.5 获得专家决策方法 92
3.4 概念系统结构的获得和决策 93
3.4.1 构造概念系统结构的一些方法 93
3.4.2 各个领域的专家组成的学习型组织 96
3.4.3 处理复杂问题的流程框架 98
参考文献 99
第4章 开放的复杂巨系统及其方法论 101
4.1 复杂性科学的兴起 101
4.1.1 早期研究 101
4.1.2 欧洲学派 103
4.1.3 美国学者的工作 106
4.2 开放的复杂巨系统 111
4.2.1 系统学 111
4.2.2 开放的复杂巨系统 112
4.3 综合集成法 115
4.4 综合集成研讨厅 117
4.4.1 综合集成研讨厅的构思 117
4.4.2 综合集成研讨厅体系的实践基础 117
4.4.3 综合集成研讨厅体系的意义 122
4.4.4 基于Cyberspace的综合集成研讨体系 123
参考文献 124
第5章 基于Cyberspace的综合集成研讨厅 126
5.1 处理复杂问题的可操作平台 127
5.1.1 综合集成研讨厅的结构 127
5.1.2 开放的复杂巨系统的可操作平台 129
5.2 从“厅”到“信息空间” 130
5.2.1 Internet与综合集成研讨厅的相关性 130
5.2.2 Internet的结构与“特殊专家” 131
5.2.3 作为Internet隐喻的“Cyberspace” 134
5.2.4 Hall与Cyberspace 135
5.3 工作空间与交互空间 138
5.3.1 工作空间 138
5.3.2 交互空间 144
5.4 知识空间与智慧空间 151
5.4.1 知识空间 151
5.4.2 智慧空间 157
5.5 CWME的实践与发展 166
5.5.1 CWME的实现与实践 166
5.5.2 CWME的发展 173
参考文献 174
第6章 面向社会智能的知识交互 176
6.1 决策认知过程研究 176
6.1.1 决策的定义与过程 176
6.1.2 决策与认知 179
6.1.3 决策与知识 181
6.1.4 知识的来源与类型 184
6.2 知识发现的方法与系统 186
6.2.1 数据库中知识发现的基本定义 187
6.2.2 数据库中知识发现的过程 188
6.2.3 KDD过程中的数据挖掘步骤 189
6.2.4 KDD应用的技术与主要问题 191
6.2.5 KDD在社会智能系统中的应用 193
6.3 专家知识的外化 196
6.3.1 非形式逻辑简介 196
6.3.2 论证图解——非形式逻辑的重要工具 198
6.3.3 图尔敏模式在综合集成研讨中的应用 200
6.3.4 Reason!Able模式在综合集成研讨中的应用 203
6.3.5 应用实例 206
6.4 基于Internet的知识扩充 210
6.4.1 综合集成研讨环境下的主动信息获取框架李耀东等，2004 210
6.4.2 话题提取李耀东等，2002 213
6.4.3 信息检索与协作 216
6.4.4 主动信息获取系统的运行实例 219
6.5 知识融合与组织学习 223
6.5.1 社会智能系统中的知识传播和创新 223
6.5.2 组织学习与知识环境 227
参考文献 229
第7章 面向研讨环境的非结构化Web信息处理 231
7.1 综合集成研讨环境下非结构化Web信息处理 231
7.2 非结构化信息质量检测 233
信息质量评价流程 234
7.3 面向研讨环境的信息推荐及浏览 236
7.3.1 基于知识的研讨主题词扩展 237
7.3.2 网页推荐及层次浏览方法 239
7.4 研讨主题自动摘要及关联热点主题发现 243
7.5 基于特定研讨主题的网络社区挖掘 246
7.5.1 社区挖掘流程 247
7.5.2 基于谱聚类的社区挖掘 247
7.5.3 重叠社区结构挖掘 247
7.5.4 社区结构演化分析 248
7.5.5 社区主题分析 249
参考文献 250
第8章 综合态势分析与群体决策 252
8.1 综合集成研讨环境下态势分析 252
8.2 态势分析 253
8.2.1 情绪分析 253
8.2.2 基于主题关注度的研讨主题时空态势分析 257
8.2.3 信息传播规律分析 259
8.3 综合集成研讨厅中的群体决策方法 260
8.3.1 研讨层次的集成 261
8.3.2 判断层次上的集成 261
8.3.3 决策层次的集成 264
8.3.4 群体一致性算法王丹力等，2005 265
8.3.5 群体思维收敛过程 266
8.3.6 专家群体思维收敛应用示例吕志坚，2004 267
参考文献 272
第9章 人-机结合的社会智能 273
9.1 群体认知与群体思维 273
9.1.1 依赖性思维、僵化思维和发散思维的定义及其产生的原因 274
9.1.2 对依赖性思维、僵化思维和发散思维的总体分析思路 280
9.1.3 依赖性思维的表现及其对策 281
9.1.4 僵化思维的表现及对策 285
9.1.5 发散思维的表现及其对策 289
9.1.6 启示与讨论 291
9.2 研讨组织方法 294
9.2.1 头脑风暴法、名义群体法和德尔菲法 295
9.2.2 深度汇谈与辩论 296
9.2.3 研讨过程的划分与描述 298
9.2.4 几点说明 306
9.3 群体意见及评价的可视化 307
9.3.1 基于ISOMAP的方案评估结果的可视化刘春梅等，2005 307
9.3.2 基于即时发言评价的专家权威度计算及其可视化李敏花等，2008 310
9.4 面向综合集成研讨体系的人工社会 316
9.4.1 综合集成研讨厅人工社会 317
9.4.2 以人为中心的综合集成研讨厅人工社会基元 319
9.4.3 人-机结合以人为中心的多智慧体系统 321
9.4.4 有效交互组织设计与系统实现框架 324
参考文献 331
第10章 基于Cyberspace的综合集成研讨体系支撑环境及其设计 332
10.1 功能需求 332
10.1.1 关键问题 332
10.1.2 系统特点 334
10.1.3 主要功能 335
10.2 构建原则 337
10.2.1 可操作平台 337
10.2.2 强调人-机结合的研讨 339
10.2.3 强调基于Cyberspace 341
10.3 系统结构与典型方案 343
10.3.1 总体结构 343
10.3.2 逻辑结构 345
10.3.3 物理结构 347
10.3.4 数据信息支持系统方案 348
10.3.5 模型工具支持系统方案 349
10.4 面向Agent的软件分析与设计方法 351
10.4.1 面向Agent的软件分析与设计方法的引入 351
10.4.2 两种典型的面向Agent的软件工程方法 356
10.4.3 面向综合集成研讨厅支撑环境的AOSE方法：MEASSIA李耀东，2003 360
10.5 分析与设计实践 367
10.5.1 几点说明 367
10.5.2 综合集成研讨厅支撑环境的分析过程 368
10.5.3 综合集成研讨厅支撑的设计过程 375
参考文献 375
第11章 综合集成研讨体系的实践 376
11.1 宏观经济决策综合集成研讨系统 376
11.1.1 系统研制背景 376
11.1.2 任务概述 378
11.1.3 系统结构与功能 385
11.1.4 应用案例 391
11.1.5 应用评价 397
11.2 战略决策综合集成研讨系统 398
11.2.1 系统研制背景 398
11.2.2 系统的体系结构与软件框架 399
11.2.3 系统的主要功能 401
11.2.4 系统的实施与操作过程 414
11.2.5 应用情况与使用评价 415
11.3 巨灾防御与应急决策综合集成处理框架 417
11.3.1 系统设计背景 417
11.3.2 系统预期功能 418
11.3.3 技术路线与总体框架 418
11.3.4 关键技术 421
11.3.5 理论与应用前景 423
参考文献 424
第12章 综合集成方法论的学术影响及发展展望 425
12.1 综合集成方法论的原始创新意义 425
12.1.1 综合集成方法论研究历史的简要回顾 425
12.1.2 综合集成方法论的创新意义戴汝为，2009 428
12.2 国内的研究与应用情况 431
12.2.1 国内重要的研究项目 431
12.2.2 国内的典型应用 435
12.3 国际研究与影响 438
12.3.1 国际学术交流 438
12.3.2 国际学术合作 440
12.4 综合集成方法论的发展展望 443
12.4.1 SFI近期的研究 443
12.4.2 以人为中心的计算Human-Centered Computing 447
12.4.3 计算机支持的协同工作 450
12.4.4 群决策支持系统 453
12.4.5 对比与展望 456
12.4.6 关于Cyberspace 461
参考文献 463
附录 司马贺Simon教授致钱学森教授的信 465
后记 469
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