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第1篇 潜意识基础理论3

第1章 达尔文过程与潜意识的形成3

第2章 潜意识的特征7

第3章 潜意识的层次结构16

3.1 潜意识的深层次结构16

3.2 潜意识的浅层次结构18

第4章 应用：序列效应背后基础原理25

4.1 序列效应现象简述25

4.2 M论文主要内容概述26

4.3 序列效应背后机理35

4.3.1 潜意识和意识；模型的作用35

4.3.2 抽象和具体；分解和综合38

4.3.3 认知行为思维模型示例39

第5章 潜意识研究途径42

第6章 人工智能未来可能性50

第2篇 潜意识思维模型55

第7章 潜意识研究模型方法适当性讨论55

第8章 潜意识思维模糊性理论模型58

8.1 模糊性原理概述58

8.2 概念、关系的形成及其演化60

8.2.1 概念表示60

8.2.2 概念的形成60

8.2.3 关系表示61

8.2.4 关系的形成62

8.2.5 概念演化62

8.2.6 关系的演化65

8.3 原因、结果和因果关联65

8.3.1 概念和关系的联合演化65

8.3.2 潜意识中因果思维模型66

8.4 朴素定性推理72

8.4.1 可能性推理72

8.4.2 语言变量73

8.4.3 近似推理74

8.5 结论和展望77

第9章 潜意识决策思维和发散思维模型79

9.1 决策思维和发散思维概述79

9.2 经典马尔可夫决策过程81

9.2.1 马尔可夫决策过程MDP（Markov Decision Process）81

9.2.2 部分可观察马尔可夫决策过程POMDP82

9.3 潜意识马尔可夫决策过程83

9.3.1 潜意识决策思维定性描述83

9.3.2 潜意识马尔可夫决策过程模型84

9.3.3 与常规MDP、POMDP的关系85

9.4 最优策略的求法86

9.4.1 迭代算法86

9.4.2 近似算法87

9.5 测度值马尔可夫理论模型89

9.5.1 导言89

9.5.2 状态Polish空间90

9.5.3 状态空间上的有限测度空间91

9.5.4 测度值分枝过程92

9.5.5 定性分析93

9.5.6 测度值分枝马尔可夫过程新观点93

9.6 结论和展望94

第10章 潜意识灵感思维模型96

10.1 灵感思维概述96

10.2 基础空间模型97

10.2.1 导言97

10.2.2 基础空间——广义马尔可夫决策过程97

10.3 Brown蛇测度值马尔可夫思维过程模型100

10.3.1 半直线上反射Brown运动100

10.3.2 基础空间上马尔可夫思维过程101

10.3.3 Brown蛇101

10.3.4 灵感和Brown蛇测度值过程102

10.3.5 进一步意识思维规划104

10.3.6 小结：BSMMDP与人类思维习惯105

10.4 应用实例105

10.4.1 常规MDP是一个特例105

10.4.2 不可观察MDP最优策略近似解法106

10.5 结论和展望107

第11章 潜意识中经验可计算成分形成模型及其在软件测试工作中的应用108

11.1 实践与潜意识中经验可计算成分的形成概述108

11.2 可计算性经验形成过程109

11.2.1 程序109

11.2.2 实践集111

11.2.3 后验分布111

11.2.4 可加性114

11.2.5 多轮训练算法115

11.3 模型在软件测试领域上的应用116

11.3.1 随机模糊软件测试算法116

11.3.2 一个简单实例120

11.4 结论和展望121

第12章 潜意识偏好模型122

12.1 潜意识中偏好关系概述122

12.2 基本概念123

12.3 基本理论124

12.4 潜意识偏好模型127

12.5 例题131

12.6 结束语135

第3篇 人类社会行为中的潜意识形成理论及其模型139

第13章 人类社会潜意识的形成机理以及科学潜意识的形成过程139

13.1 人类社会潜意识形成机理及其特征139

13.2 人类社会科学潜意识形成过程（［34］pp.1 21-174）140

第14章 人类现代科学（潜）意识结构形成的仿真模型147

14.1 仿真模型概述147

14.2 现代科学（潜）意识结构形成仿真模型150

第15章 应用：动态—概率粒子群协同算法157

15.1 定性分析158

15.2 粒子结构的概率演化159

15.3 结论与展望163

第4篇 人类社会现象中意识和潜意识综合思维模型示例169

第16章 人类意识思维和潜意识思维相悖性现象169

16.1 概述169

16.2 人类科学思维中的相悖性现象169

16.3 人类社会思维中相悖性现象177

第17章 应用实例Ⅰ：偏好超滤模型192

17.1 背景192

17.2 预备知识193

17.3 偏好超滤模型的一般理论194

17.3.1 超滤模型194

17.3.2 超滤的统计确定196

17.4 偏好的标准模型197

17.4.1 超幂RI197

17.4.2 偏好的超滤模型197

17.4.3 超滤的标准确定198

17.4.4 偏好的“法定”199

17.5 实例201

17.6 小结203

第18章 应用实例Ⅱ：双马尔可夫决策过程联合模型204

18.1 背景205

18.2 联合模型的一般结构206

18.2.1 两个空间206

18.2.2 两个层次207

18.2.3 总结：联合运动的半马尔可夫性208

18.3 联合模型的两种特殊类型209

18.3.1 逻辑型209

18.3.2 目标型210

18.4 最优策略的求法211

18.5 实例212

18.6 小结216

第5篇 总论：人类在科学认识上的思维方式及其模型219

第19章 人类在科学认识上的思维方式219

第20章 上升到高度抽象思维方式的一个人工智能实例238

20.1 基本知识240

20.1.1 基础马尔可夫决策过程240

20.1.2 逻辑马尔可夫决策过程［99，100］241

20.1.3 条件期望和正则条件概率［129］241

20.2 基础概率空间和逻辑概率空间242

20.2.1 基础概率空间242

20.2.2 逻辑概率空间243

20.2.3 两个空间之间的关系243

20.3 条件数学期望和正则条件概率244

20.3.1 条件数学期望244

20.3.2 逻辑马尔可夫决策过程的语义244

20.3.3 正则条件概率246

20.4 实例248

第21章 人类科学思维方式初步构建框架253

21.1 知识空间形式化［36］254

21.2 潜意识空间形式化255

21.3 直觉空间的形式化——即直觉算法260

结束语264

参考文献266