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重要研究对象、以信息过程的运动规律作为重要研究内容、以信息

科学措施论作为重要研究措施、以扩展人的信息功能作为重要研究FI的的一门科学。

3.信息科学的研究对象：以信息作为重要研究对象，这是信息科学区别于其他科学的最主线

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揭示运用信息优化系

统的原理和措施；⑤构建信息科学的措施论。

5.信息科学的研究措施：①信息系统分析措施；②信息信息系统综合法；③信息系统进化措

施。两个准则：①功能准则：②整体准则。

6.信息科学的研究目的：扩展人类的信息功能，即一一寸展人类的智力能力。

第二章

1.全信息：同步考虑语法信息、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。

语法信息一一只考虑运动状态及其变化方式的外在形式原因的信息部分；

语义信息一一只考虑运动状态及其变化方式的含义原因的信息部分；

语用信息一一只考虑运动状态及其变化方式的效用原因的信息部分;

2.Shannon信息的特性：服务丁•通信系统，是一种具有记录特性的语法信息。

全信息的特性：从信息全过程考察信息的作用。

全信息与Shannon信息的联络：作为记录型语法信息理论的Shannon信息论是“全信息

理论”的一种特殊情形。

3.记录型语法信息一一是指“事物运动状态及其变化方式”可以用记录规律来描述。显然,

尚有某些“事物运动状态及其变化方式”不是记录型的，是“非记录型”的。这就是模糊

型语法信息和偶发型语法信息。

4.模糊型语法信息一一事物运动的状态之间的界线不是清晰的，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.偶发型语法信息一一事物运动的状态是明晰的，变化方式是“半随机型的“；即不符合记

录规律，无法稳定反复或不能反复。

6.信息的特性（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信息与能量亲密有关，处理信息需要能量，

驾御能量则需要信息；③信息自身不等于知识，但可以转化为知识；④信息是详细的，

可以被感知、处理和运用；⑤信息可以被复制、共享，“互换”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，语法信息的最大也许值不变。

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，不一样的主体，感知成果自

然不一样样；④传递性。着正是通信系统感爱好的性质。⑤变换性。信息的表达形式、

承载媒体等都可变换而不失去其本来的本质；⑥有序性。信息可以消除系统中的不确定

性，增长系统的有序性；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：本质功能一一转化为知识，增长人类的智力能力。不一样的学科对信息的运

用不一样，因而信息的作用需要根据其应用场所来讨论，如管理中的信息，通信中的信

息等。

9.信息的分类:

语法信息分类层7欠

10.全信息的分类:

1.完整的信息过程模型：感知图）

图L23典型（人类）的信息过程信息

2.信息感知一一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可以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他事物的互相作

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（这种转换过程中也许会丢失信息,

或产生干扰信息）；⑶理论上信息感知可以不丢失本来的基本信息；⑷被感知的信息量不

也许超过原本体论信息的信息量。

4.信息识别措施有：①记录识别法；②语言学识别法；③非线性映射措施（如神经网络识别

法、模糊逻辑识别法）

5.记录识别措施：应用记录识别措施的前提是，待识别信息的模式特性可以用记录规律来描

述。例如白噪声背景中的信号提取问题。

记录识别措施的基本原理是：首先建立待识别信息的特性（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.语言学识别措施记录识别法是一种数学解析措施,其识别过程是可以用记录理论进行定量

分析和计算的。不过，有学多信息识别问题是无法用解析措施来求解的，即待识别信息

的模式（或特性）的不能或不完全能用记录规律来描述，对于此类问题，就需要用语言

学的措施来识别。

7.非线性映射措施

433非线性映射识别方法（简介）

重温一一集合、映射、函数；封闭性。

神经网络（NeuralNetwork）、模糊逻辑系统（FuzzyLogicSystem）

是目前应用最为广泛二种非线性映射工具。

非线性映射识别方法的思想与统计识别法类似，即用神经网络、

模糊逻辑系统来建立鉴别函数和判决阀，然后完成识别。

4.3.4机器学习（略）

8.智能：在给定的问题一环境一主体目的的前提下，智能就是有针对性地获取问题一环境的

信息，恰当地对这些信息进行处理，以提炼知识，到达认识，然后在此基础上结合主体

目的信息，合理地产生处理问题的方略信息，并运用所获得的方略信息在给定的环境下

成功地处理问题,到达主体目的的能力。这其中，有四要素：信息、知识、方略、行为：

四个能力：获取信息能力、生成知识能力、方略产生能力、实行方略能力。

第六章

1、信息是知识的素材；知识是信息加工的成果。

2.经验一一人们在实践中形成、积累的有关某一领域的成功的操作程序.经验的价值是显

而易见的；但经验没有通过严格的论证，其有效性不能完全保证。

3.知识一一是经验的结晶；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围的概念。

4.方略一一是有关怎样处理问题的计谋方略。包括时间、地点、环节、目的等等。方略是

智能的集中体现。

5.智能一一（第一章曾表述）在给定的问题一环境一主体目的的前提下，智能就是有针对性

地获取问题一环境的信息，恰当地对这些信息进行处理，以提炼知识，到达认识，然后在此

基础上结合主体目的信息，合理地产生处理问题的方略信息，并运用所获得的方略信息在给

定的环境下成功地处理问题，到达主体目的的能力。这其中，有四要素：信息、知识、方略、

行为；四个能力：获取信息能力、生成知识能力、方略产生能力、实行方略能力。这是一种

“广义智能〃的概念。

6知识的分类一一形态知识、内容知识、效用知识。

这不吩羡同翩朝患的三个分类层次。

7定义6.L1设事物X具有N种可能的状态，X={X|,x2,...,xn,...xN),

'那么状态Xn在形态上呈现的肯定程度称为状态Xn的肯定度，记为Cn，

n=l,2，…,N。由X的全部状态的肯定度构成的集合，称为X的肯定

度的分布，记为C。

我们用事物X的状态集合及其肯定度分布(X,C)来描述事物X的本杰

性知识。

定义6.12设事物X具有N种可能的状态,X={X|,x2,...,xn,...xN),

那么状态Xn在逻辑上真实的程度称为状态X。的真实度，记为tn,

n=l,2,...,No由X的全部状态的真实度构成的集合，称为X的真实

度的分布，记为T。

我们用事物X的状态集合及其真实度分布(X,T)来描述事物X的内

容性知识。

定义6./.3设事物X具有N种可能的状态，X={xi,x2,...,xn,...xN),

那么状态Xn相对于主体目标所显示的价值称为状态Xn的效用度，

记为Un，n=l,2,...,No由X的全部状态的效用度构成的集合，称为

X的效用度的分布，记为U。

我们用事物X的状态集合及其效用度分布(X,U)来描述事物X的戡

用性知识。

10、知识的度量

参照信息测度的方法，解决定量地描述知识量大小地问题。

思路：“一定量的知识能解决的问题量”；“问题量”=“知识量”(不

确定性的大小与信息量的大小

用“标准问题”所包含的“问题量”作为问题量的“单位”。

定义6.2.2”标准二种择一问题”所包含的问题量定义为一个单位问题

量。

讨论：这表明，形态性知识量与状态数的对数成正比。如果进一

步简化L。核V为N,则形态性知识量与状态数成正比。这就是生

质中对于知识的最简单的度量！如，读书的多少等。

11、奥卿等感识生成机制宥二各方面：①归纳：②演绎。

归纳——通过实践积累，把观察到的现象升华为概念：把积累

的经验总结成理论。这是一个由信息到知识，由具体到抽象的

过程

演纾——由已有的知识通过推断产生新的知识。这个过程是由

知识到知识，由抽象到抽象。

6.3.1归纳型知识的生成机制

从知识的三个层次：形态性知识、内容性知识和效用性知识来

讨论归纳机制。

1、形态性知识的生成机制

----概念的生成

概念是构成知识的基本单元，一类知识的生成首先是由这类知

识的概念开始。一类概念的生成机制如下：

生成机制6.3.1：

①观察一个样本信息，提取其形式特征；

②建立特征的相似性准则（判别准则），然后观察第二个样本

信息并提取其形式特征，与第一个样本信息的特征进行比

较，若比较结果满足相似性准则，则保留，否则舍弃；

③重复上述步骤，直到被保留的样本信息数量趋于与稳定时，

就得到一组具有共性意义的信息特征；

④给这一组具有共性特征的信息命名一个“类:即形成了一

个新的概念。

2、效用性知识的生成机制

首先明确“效用”的意义：信息的“效用”是指这个信息对主

体的目标有无贡献。效用度即可作为衡量这种贡献的参量。信

息的效用是和主体的目标和联系的。

因此，效用性知识的生成，不仅要利用形式化分析，而且遥要

依赖于主体的FI标以及主体根据FI标对信息作出的判断。

生成机制6.3.2：

①明确主体目标（或目标集合）：

②对于输入信息，计算其反映的现实状态与主体目标状态

之间的“距离”；

③随着输入信息的变化，判断上述“距离”的变化趋势，

若“距离”接近，则对效用度赋正值，否则对效用度赋负

值；

④记录效用度为正值的信息，形成一个新“类”；

⑤重复②〜④，最终生成-----效用性知识。

讨论：关于“距离”，例子，小孩对“狗”的认识。

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

耀搬辍笛以表示为:

“一种水果（概念内容）一一具有红润的色泽，。。。。。，（形态描

述），且可以食用并有益健康（效用描述）”

生成机制6.3.3：

①首先生成形态性知识和效用性知识；

②在形态性知识和效用性知识之间建立“与”关系，其结果既是内容性知识。

讨论：知识的三个层次并不是与信息的三个层次一一对应！

13、演绎型知识的生成

1、推理型知识的生成

推理的基本形式：如果｛前提1,前提2,…，前提N｝则｛结论1,结论

2,…，结论N｝.

其中的“前提”和“结论”都是内容性知识。

1经验推理经验推理的基础是：相似性原理。

2逻辑推理

与经验推理相比，逻辑推理是基于事物之间存在的某种因果关系而进行的，具

有严格的推理公式和推理方法，因此推理的结臭是可靠的。

推理规则635（逻辑推理）：

已知（前提1）：如果ciEA则b£B;（规则库）

已知（前提2）：现在QIEA;

结论:hlEB.

，逻再推行是人类智能的重要方面；人工智能一一用机器实现逻辑

推理；目前主要的成就表现在对数理逻辑的研究成果方面，其中

谓词演算是一种较为成熟的方法。（以下简介）

所谓“谓词”,是命题的一部分，用来描述命题中涉及的对象的

状态和性质。因此，一个命题可以分解为两个部分：对象和谓词。

对象是命题讨论的个体，谓词是对对象的描述或断言。

3模糊推理

模糊逻辑可以体现为前提模糊，结论模糊，推理模糊.

推理规则636（模糊推理）：

IF模糊条件THEN模糊结论置信度b（OWbWl）

例如,“if能说一口流利的普通话,then准是在中国生活了相当长的时间了”

这其中，前提、结论和推理（“准是”）都是“模糊”语言。

2、决策性知识的生成

决策---在给定的条件3运用所得到的知识选择合适的方略来求解给定的问题。

已经有的知识（给定的条件）”新知识（方略）

讨论：关于决策一一管理就是决策！结构化决策，半结构化决策，非结构化决策;

个人决策；群决策；主管决策；科学决策；

决策的目标：利益最大化或损失最小化。

决策的原则：“综合效用性知识量”最大化。

决策型知识生成机制的核心问题：决策规则。

3、一种人工智能系统模型

u问题

一种人T智能系统模型

4、控制-反馈-判断-调整

知识与策略（知识激活）

13、知识激活的一般原则

1、按照智能的基本定义，控制方略集中体现了求解问题的智能，因此，把知识激活为智能，

就是要在目的引导下由有关知识生成求解问题的方略。

2、在目的引导卜由知识生成方略的基本措施，是不仅要控制方略单元与体现问题求解状态

的知识单元之间建立控制联络，还要在知识单元与控制方略单元之间建立控制方略效果的

状态反馈机制。

3、控制方略的好坏，可以运用综合效用性知识测度的措施来度量。

4、知识单元的知识要表达出形态性知识、内容性知识和效用性知识。这里，形态性和内容

性知识重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方略的效果。

第七章

1.

目标

问题+环境一

图7.0.1决策过程模型

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的，有效地获得信息、处理信息、形成知

识和方略，并运用方略处理问题到达目的的能力。

智能的特性：①信息怛：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的,

有效地获得信息、处理信息、形成知识和方略，并运用方略处理问题到达目的的能力。

3.实现人工智能的途径：信息的分析与综合措施。

目前简朴的人工智能的实现措施：硬件措施和软件措施。

4.搜索空间一一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

般在开始是不所有懂得的，并且，这个空间也许会非常大，因此，状态空间一般是在搜

索过程中不停扩展的，即搜索的过程也是构造状态空间的过程。

目的一一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方略，目前有盲FI搜索方略和启发式搜索方略两类。

盲目搜索方略一-又分为宽度优先方略和深度优先方略，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。

启发式搜索方略一一是在搜索过程中加入了与目的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。不过，“启发信息”往往难于获得，或者主

线没有。因此，目前盲目搜索方略仍然是人工智能基本搜索方略。

6.状态空间的穷搜索：用穷搜索的措施遍历整个状态空间，直到找到目的状态，或确定该问

题无解。这种搜索过程也是在不停的展开状态空间的过程。

穷搜索方略有两种基本措施，宽度优先搜索和深度优先搜索。

7.宽度优先搜索措施：在求解过程中，从初始状态按照规则进行第一次多种也许的操作后,

扩展产生了第一级多种新的状态，而后在依次分别地对这些新状态再进行多种也许的操作,

又产生更新的状态，如此，一直到产生目的状态（假如存在）。

8.深度优先搜索措施：深度优先搜索算法是把近来产生的节点优先扩展，直抵到达一定深度

限制后，若未找到目的节点或无法继续扩展时，在I可溯到另一节点继续扩展。

9.启发式搜索：基本思想是在搜索途径的控制信息中加入有关被解问题的某些特性，用于指

导搜索向有但愿抵达目的节点的方向前进。这样的搜索，一般只需要懂得问题的部分状态

就可以，效率较高。

10.启发式信息：启发式信息一一指与被解问题的某些特性有关的途径控制信息，称为启发

式搜索信息，如解的出现规律，解的构造特性等。

第九章

1、控制（Control）,其含义有支配、管束、管制、管理、监督、克制、弹压等，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，重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”场所。

2、控制系统的构成

（闭环控制）

控制量

输入一A控制器控制对象一》输出（目标）

E9.0.3控制系统方框

（开环控制）

3、程序控制一一对事物运动变化的过程进行流程上的控制，使其按照预定的目的进行下去。

例，自动门的控制；组织一次班会活动等。

4、反馈控制一一对事物运动变化的状态量进行控制，使其到达预定的目的量。例，空调、

冰箱的温度控制：华山游人的控制等。

5、反馈控制的特性：

①虽然控制对象的特性发生了变化，一般也可以使控制量与FI的量趋于一致，或使其误差

控制在一定范围内；

②虽然不能精确地懂得控制对象地特性，如能合理地设计控制器，仍然能获得所但愿的控

制效果（跟踪控制、自适应控制等）；

③可以对不稳定的对象进行稳定的控制：

④有也许使整个控制系统变成不稳定的。

6、反馈控制器的某些指标术语

稳态误差一一响应速度一一抗干扰性一一鲁棒性（Robust）一—

7、控制的基本问题

控制一一是事物之间的一种不对称的互相作用。

用如下这些关键词描述：控制者（控制器、控制单元）一控制对象（被控系统）一控

制过程（反馈过程）一控制目的：

8、控制的基本问题包括

①理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产生对的的控制方略；

④不停地更新控制过程：

⑤调整预定的目的。

9、问题的描述

9.2.1控制对象的描述

状态空间法一一用被控对象的状态随时间变化的关系描述控制对象的措施。

使用这种措施的关键在于获取被控对象特性的状态（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。

状态列表

态

Si........S........S

时间tn

tl811........Sli........Sin

.........................................

tm

11、

随机状态转移图

12、I/O特性描述法

I/O特性描述法一一用被控对象的输入/输出特性来描述控制对象的措施。例P294295。

一般的，状态空间法是一种解析模型，适合描述某些定量的、工程控制问题：对于经

济、社会问题的控制模型，一般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、确定控制目的是很重要的问题，应注意如下原则：

①被控对象的运动状态方式；

②被控对象与所处环境互相作用的状态方式，包括干扰的作用;

③控制者所能获得的效用;

④实行控制的成本（复杂性、速度、时间等）。

14、确定过程控制目的的过程

0/E——I—j-^P——►G——U

，、八0/E一—控制对象与环境

I――信息

P——预测

ContrclUnitG——目标

U――效用

图9.2.7确定系统控制目标G

15、控制效果一一目的状态与实际状态的差异。

16、同构系统一一具有相似输入和输出，并且对外部刺激具有相似的反应的系统称为同构系

统。同构系统不是等价系统：同构系统有助于进行♦类比分析。

17、同态系统一一假如系统A（N维）的状态和行为可以用系统B（M维，M<N）近似表达，

则称系统B为系统A的同态系统（简化系统"同态系统不可逆.运用同态系统可简化

某些复杂系统的研究。

18、基本机制

（1）施效机制

信息的施效机制是控制的关键问题，所谓的