多粒度认知计算——一种大数据?智能计算的新模型

• 作者: 于洪 王国胤
• 来源期刊: 数据与计算发展前沿
• 关键词: 大数据智能 认知计算 粒计算 数据挖掘
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 人工智能专刊
• 页码范围: 75-85
• 页数: 11页
• 字数: 6998字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11871/jfdc.issn.2096-742X.2019.02.007

摘要

[目的]分析大数据智能计算的研究背景和面临的主要挑战问题,从认知计算的角度介绍一种大数据智能计算的新模型——多粒度认知计算.[方法]阐述大数据智能计算是实现大数据价值的必由之路,分析传统大数据智能计算模型所采用的数据计算机制,分析其与人类大脑认知机制不一致的问题.介绍统一满足人类大脑"大范围优先"认知机制(由粗粒度到细粒度)与计算机系统信息计算处理机制(由细粒度到粗粒度)的大数据智能计算研究新模型——多粒度认知计算,并介绍数据驱动的粒认知计算DGCC计算框架.[结果]发现建立数据驱动的粒认知计算模型,实现数据与知识双向驱动和变换,需要研究多粒度空间的描述问题、多粒度联合求解问题、人机认知机制融合等三个科学问题.[结论]通过在流程工业智能制造上进行的初步探索表明,多粒度认知计算是解决大数据智能决策面临"数据-知识"融合难题的一种有效的新模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王国胤	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	212	6947	36.0	79.0
2	于洪	重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室	61	1645	13.0	40.0