基于屬性拓?fù)涞娜四X遺忘特性分析

張濤*，楊爽

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基于屬性拓?fù)涞娜四X遺忘特性分析

張濤*，楊爽

(燕山大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，河北秦皇島 066004）

認(rèn)知計算是當(dāng)今的研究熱點(diǎn)之一，它模擬人腦的認(rèn)知機(jī)制，融合生物學(xué)、數(shù)學(xué)、電子科學(xué)等學(xué)科的知識，并通過計算機(jī)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。近年來，認(rèn)知計算依據(jù)從人腦的理解能力、決策能力以及洞察與發(fā)現(xiàn)能力等方面進(jìn)入了深入研究，而與此同時認(rèn)知計算的研究卻甚少涉足作為人腦所具有的重要特性之一的遺忘特性。本文以遺忘模型為工具，選取形式背景表示方法中復(fù)雜度較低、可視化強(qiáng)的新型表示方法——屬性拓?fù)?。?gòu)造出屬性拓?fù)涞倪z忘模型，闡述了屬性拓?fù)淠M人腦遺忘過程的基本方法，并通過OpenGL進(jìn)行遺忘過程的仿真實(shí)現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，屬性拓?fù)浞先四X的?；洃洝z忘模型，并且以屬性拓?fù)錇榛A(chǔ)模擬人腦遺忘過程的方案具有可行性，實(shí)驗(yàn)過程也符合人腦的遺忘規(guī)律。

認(rèn)知計算；形式背景；屬性拓?fù)?；遺忘模型；記憶模型

引言

認(rèn)知計算是當(dāng)今的研究熱點(diǎn)之一，它模擬人腦的認(rèn)知機(jī)制，融合生物學(xué)、數(shù)學(xué)、電子科學(xué)等學(xué)科的知識，并通過計算機(jī)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)[1-2]。近年來，認(rèn)知計算已經(jīng)從人腦的理解能力、決策能力以及洞察與發(fā)現(xiàn)能力等方面進(jìn)入了深入研究，并取得了一定成果[3-6]。然而，在大量的研究成果中，人腦所具有的遺忘特性并沒有作為人腦的重要功能之一而引起認(rèn)知計算學(xué)界足夠的重視[7]。從人類記憶的角度，遺忘無關(guān)事物有助于對重要事物的記憶。因此，遺忘是對人類記憶的篩選，對人類不斷記憶和學(xué)習(xí)有著積極意義。事實(shí)上，人腦的遺忘特性一直以來都是教育、生物科學(xué)、心理學(xué)等學(xué)科關(guān)注的焦點(diǎn)[8-10]，是人腦極為重要的特性之一。目前，各個學(xué)科都已經(jīng)從自己的學(xué)科角度出發(fā)，對遺忘特性進(jìn)行了大量的研究，并歸納出了許多實(shí)用的遺忘模型[11-13]，近年來，隨著人工智能的興起，遺忘這一人腦學(xué)習(xí)特性，也開始被認(rèn)知計算研究界關(guān)注[14~15]。形式概念作為認(rèn)知分析的基礎(chǔ)，為認(rèn)知計算提供了基于概念的分析方法[16]。而屬性拓?fù)渥鳛樾问奖尘暗谋硎痉椒ㄖ籟17]，與其它形式背景的表示方法相比，具有可視化程度較高，復(fù)雜度小等優(yōu)點(diǎn)，而且可以完成傳統(tǒng)的概念計算[18]和概念格雙向轉(zhuǎn)換[19]。

1 屬性拓?fù)涞幕靖拍?/h2>

1.1 人腦記憶分級?；Ｐ?/p>

根據(jù)研究表明，人腦記憶事物并不是一次性記住事物的整體，而是先通過神經(jīng)元的計算分析將事物分為若干信息粒子，再根據(jù)各個信息粒子之間的關(guān)系對事物進(jìn)行記憶。因此，人腦的記憶模型應(yīng)為多個信息粒子及其之間關(guān)聯(lián)關(guān)系的組合模型，如圖1所示。

圖1 人腦記憶?；Ｐ?/p>

同樣，人腦對于事物的遺忘也并非一次性將事物整體遺忘，而是首先對組成事物的部分信息粒子以及信息粒子之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行遺忘，進(jìn)而對事物整體遺忘。因此，人常常會記得某一事物，卻忘記了該事物的某一特性，這也符合人類日常生活中的記憶情況。然而，人腦記憶也存在著這樣的現(xiàn)象，即人腦只對某事物進(jìn)行一次記憶，但該事物的部分信息卻久久不會被遺忘。經(jīng)過研究表明[20]產(chǎn)生這種記憶現(xiàn)象的原因可以歸咎于組成同一事物的不同信息粒子對人腦的刺激程度不同，而人腦對刺激程度不同的信息粒子的遺忘處理方法不同。對于對人腦刺激程度較大的信息粒子，人腦將會對其進(jìn)行長期記憶甚至終身不忘；而對于那些對人腦刺激程度較小的信息粒子，隨著時間的推移，將會逐漸從人腦的原有記憶中刪除。但若刺激程度較小的信息粒子對人腦進(jìn)行反復(fù)刺激，當(dāng)刺激達(dá)到一定程度后，原本刺激程度較小的信息粒子也會成為刺激程度較大的信息粒子，這個過程即為人腦中短期記憶變成長期記憶甚至終身記憶的過程。

因此，為了對人腦記憶?；Ｐ瓦M(jìn)行更確切的描述，人腦記憶?；Ｐ托枰肴四X對不同信息粒子分級處理的特性，并將其稱之為人腦記憶分級?；Ｐ?，如圖2所示。

圖 2人腦記憶分級?；Ｐ?/p>

其中，由全黑標(biāo)注的圓圈表示對人腦刺激程度較大的信息粒子，其余圓圈則表示對人腦刺激程度較小的信息粒子。

1.2人腦遺忘特性分析

早在1885年德國心理學(xué)家艾賓浩斯便根據(jù)人類大腦對新事物遺忘的規(guī)律提出了遺忘曲線，并總結(jié)出了人腦的遺忘規(guī)律。即對于一般事物，人腦的遺忘基本遵循著“先快后慢”的規(guī)律，即在初次認(rèn)識事物后，最初的一段時間內(nèi)遺忘速度較快，隨后變慢。將其歸納為遺忘曲線圖，如圖3所示。

圖3 遺忘曲線圖

此外，隨著時間流逝，對于出現(xiàn)時對人類刺激程度較大的事物將會變成人類的深層記憶，雖不想起，卻也不會被忘記；而對于出現(xiàn)時對人類刺激程度較小的事物，人們在完全忘記之前會出現(xiàn)一段記憶模糊的時間，即能夠記得其曾發(fā)生或出現(xiàn)過，但對細(xì)節(jié)、內(nèi)容的記憶十分模糊。將以上兩種情況均稱為記憶模糊階段。設(shè)將圖2所示的人腦記憶分級?；Ｐ瓦M(jìn)行遺忘至模糊階段，其所得的人腦記憶分級粒化模糊模型如圖4所示。

圖4 人腦記憶分級粒化模糊模型

1.3 人腦記憶—遺忘?；Ｐ?/p>

從認(rèn)知角度，記憶可以分為三種，分別為瞬時記憶、短期記憶和長期記憶三個階段，其關(guān)系示意圖如下：

圖5 三種記憶關(guān)系示意圖

綜合1.2、1.3節(jié)以及三種記憶關(guān)系的記憶理論分析，設(shè)定人腦記憶—遺忘粒化模型如圖6所示。

圖6人腦記憶—遺忘?；Ｐ?/p>

根據(jù)該模型對某事物的記憶—遺忘過程總結(jié)如下：

首先對事物的不同信息粒子集合進(jìn)行分級，可分為兩個等級，則有，若用來表示等級，則級信息粒子表示為,級信息粒子表示為，級信息粒子對人腦的刺激程度較高，級信息粒子對人腦的刺激程度較低。

2 屬性拓?fù)涞倪z忘

類比人腦的記憶過程，在形式背景中，每個對象均有多個與之對應(yīng)的屬性用于對其進(jìn)行描述。計算機(jī)通過計算屬性來對形式背景中的對象進(jìn)行學(xué)習(xí)。因此，多個對象所對應(yīng)的屬性及其之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系交織匯聚成了計算機(jī)的知識網(wǎng)絡(luò)。而根據(jù)屬性拓?fù)鋱D的特性可知，這個知識網(wǎng)絡(luò)完全符合屬性拓?fù)鋱D的構(gòu)造，因此，人腦的知識網(wǎng)絡(luò)可以通過屬性拓?fù)鋱D來進(jìn)行描述。

而屬性拓?fù)鋱D作為形式背景的一種表示方法，不僅能夠直觀的表示形式背景中的屬性，而且能夠?qū)傩灾g的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行分析。根據(jù)對記憶—遺忘模型的分析，并將其與屬性拓?fù)鋱D進(jìn)行類比，不難發(fā)現(xiàn)，屬性拓?fù)鋱D也同樣適用于模擬人腦的遺忘特性。

2.1 屬性結(jié)點(diǎn)的預(yù)處理

根據(jù)人腦記憶特性的研究表明，當(dāng)人腦首次接觸事物并記憶事物時，將會根據(jù)事物對自身感性的刺激程度進(jìn)行有意識或無意識的分類。

模仿人類的這種記憶機(jī)制，屬性拓?fù)鋱D也需要對結(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)處理，即根據(jù)各個屬性對當(dāng)前形式背景的重要程度進(jìn)行等級設(shè)定。

為了便于分析，將屬性結(jié)點(diǎn)按照重要程度的高低分為A、B兩個等級。其中，A級表示該屬性結(jié)點(diǎn)較為重要，將不會被遺忘；B級表示該屬性結(jié)點(diǎn)較為次要，將會時間漸漸淡忘。

表1為一個簡單的形式背景。其屬性拓?fù)鋱D如圖7所示。

表1 一個簡單的形式背景

圖7 屬性拓?fù)鋱D

若設(shè)定屬性及屬性為A級屬性，其余屬性為B級屬性，并根據(jù)該設(shè)定將A級屬性及其相應(yīng)的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行標(biāo)注，如圖8所示。這里對A級屬性及兩個A級屬性之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系用紅色進(jìn)行標(biāo)注。

圖8 對A級屬性進(jìn)行標(biāo)注后的屬性拓?fù)鋱D

2.2 屬性拓?fù)涞哪：斑z忘

根據(jù)對人腦遺忘特性的分析，設(shè)模糊閾值為，當(dāng)屬性拓?fù)渲腥四X對某屬性的記憶百分比根據(jù)人腦遺忘曲線降低至模糊閾值時，將對該屬性及其與其它屬性的關(guān)聯(lián)關(guān)系進(jìn)行模糊處理，這個過程稱為屬性拓?fù)涞哪：?，模糊的屬性拓?fù)涞年P(guān)聯(lián)關(guān)系在屬性拓?fù)鋱D中用虛線表示，如圖9所示。

對于出現(xiàn)時對人腦刺激程度較小的屬性即B級屬性，在不接受新的刺激的情況下，根據(jù)人腦遺忘曲線經(jīng)過一定時間的模糊階段后將達(dá)到遺忘閾值，設(shè)遺忘閾值為β，即人腦對屬性的記憶百分比達(dá)到遺忘閾值β時，人腦將對其進(jìn)行遺忘。

在屬性拓?fù)鋱D中，將這種遺忘表現(xiàn)為對屬性結(jié)點(diǎn)及其相連的邊的刪除。對于圖9所示的屬性拓?fù)鋱D，若所有屬性均未受到再刺激，則經(jīng)過一定時間后，除A級屬性（屬性c、屬性e）外所有屬性結(jié)點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系均將從原屬性拓?fù)渲幸瞥?，移除后的屬性拓?fù)鋱D如圖10所示。

圖9 屬性拓?fù)涞哪：?/p>

圖10 遺忘后的屬性拓?fù)鋱D

2.3 屬性結(jié)點(diǎn)的再刺激

在對事物的遺忘過程中，人類可能會再次接受到正在遺忘過程中的事物或與之相關(guān)的事物的刺激。這將對當(dāng)前的記憶產(chǎn)生直接或者間接影響，并使對該事物的記憶不同程度的加深。為了更準(zhǔn)確的分析不同事物對當(dāng)前所記憶事物的記憶程度的影響，根據(jù)接收到的事物的關(guān)聯(lián)程度，將其分為直接刺激和間接刺激。

相同地，在屬性拓?fù)涞倪z忘過程中，屬性結(jié)點(diǎn)也會接收到新的形式背景中屬性的刺激。類比人腦的記憶過程，也可根據(jù)新屬性與當(dāng)前記憶屬性之間的關(guān)系不同導(dǎo)致對人腦的刺激程度不同，將新的形式背景中不同屬性對當(dāng)前屬性結(jié)點(diǎn)的刺激分為直接刺激和間接刺激。

設(shè)新接收到的形式背景如表2。

表2 新接收到的形式背景

2.3.1 屬性結(jié)點(diǎn)再刺激的相關(guān)概念

根據(jù)表3可知，對于對象1，3，屬性均屬于新增集，由于新增集中屬性不存在于原屬性拓?fù)渲?，所以對其不進(jìn)行研究。

定義3 關(guān)聯(lián)系數(shù)：新收到的形式背景中，對象所對應(yīng)的屬性與原屬性拓?fù)渲袑傩缘年P(guān)聯(lián)程度稱為屬性與屬性的關(guān)聯(lián)系數(shù)，簡稱關(guān)聯(lián)系數(shù)，表示為。

新的形式背景中，不同結(jié)點(diǎn)對于當(dāng)前屬性拓?fù)鋱D中的某一特定結(jié)點(diǎn)的刺激程度不同，即新的形式背景中的不同屬性與當(dāng)前屬性拓?fù)鋱D中的特定結(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)程度不同。關(guān)聯(lián)程度可根據(jù)研究需要不同進(jìn)行不同設(shè)置。

本文中為了方便分析屬性拓?fù)鋱D中不同結(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，設(shè)屬性結(jié)點(diǎn)受到來自新形式背景中屬性結(jié)點(diǎn)的間接刺激，且兩結(jié)點(diǎn)關(guān)聯(lián)系數(shù)的計算公式為。

證明：

證畢

2.3.2 屬性結(jié)點(diǎn)的直接刺激

對于一個處于遺忘過程中的屬性結(jié)點(diǎn)，當(dāng)新加入的形式背景中某個對象對應(yīng)該屬性結(jié)點(diǎn)時，稱之為屬性結(jié)點(diǎn)的直接刺激，簡稱為直接刺激。

根據(jù)表3可知，屬性，屬性分別受到1次直接刺激，屬性受到2次直接刺激，即，其中屬性受到的總的直接刺激關(guān)聯(lián)系數(shù)為。

2.3.3 屬性結(jié)點(diǎn)的間接刺激

對于一個處于遺忘過程中的屬性結(jié)點(diǎn)，當(dāng)新加入的形式背景中出現(xiàn)與當(dāng)前結(jié)點(diǎn)相關(guān)聯(lián)的屬性結(jié)點(diǎn)時，稱之為屬性結(jié)點(diǎn)的間接刺激，簡稱為間接刺激。

根據(jù)表3可知，屬性，屬性分別受到1次直接刺激，屬性受到2次直接刺激。由圖7可知，屬性與屬性相關(guān)聯(lián)，且關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為,。屬性與屬性，，，相關(guān)聯(lián)，且關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為，，，。屬性與屬性，，相關(guān)聯(lián)，且關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為,,。

2.3.4 屬性結(jié)點(diǎn)的再刺激分析

若當(dāng)前屬性拓?fù)鋱D受到如表2所示的形式背景的再刺激。首先應(yīng)計算該形式背景的激活集與新增集，其中，激活集為，新增集為。

由于新增集中的屬性結(jié)點(diǎn)并未在初始屬性拓?fù)鋱D中出現(xiàn)，因而并未涉及原有屬性的遺忘問題。所以對其不做分析，僅分析激活集中的屬性對當(dāng)前屬性結(jié)點(diǎn)的遺忘的影響。

因此，根據(jù)2.3.2節(jié)及2.3.3節(jié)的計算和分析可知，屬性的總關(guān)聯(lián)系數(shù)為，屬性的總關(guān)聯(lián)系數(shù)為，屬性的總關(guān)聯(lián)系數(shù)為，屬性的總關(guān)聯(lián)系數(shù)為。屬性的總關(guān)聯(lián)系數(shù)為。

3 實(shí)驗(yàn)

根據(jù)以上分析，證明了以屬性拓?fù)錇榛A(chǔ)的模擬人腦記憶以及遺忘的過程具有可行性。為了進(jìn)一步對其進(jìn)行驗(yàn)證，下面將根據(jù)實(shí)例進(jìn)行以屬性拓?fù)錇榛A(chǔ)的遺忘模擬，并通過OpenGL編程實(shí)現(xiàn)。

表3為形式背景“生物和水”。由于屬性為全局屬性，因此可以進(jìn)行背景凈化。凈化后的背景如表4，其屬性拓?fù)鋱D如圖11所示。其初始三維模擬圖如圖12所示。

表 3 形式背景“生物和水”

Table3 formal context “organism and water”

表4 凈化后的形式背景

Table4 formal context after purifying

如圖12所示，三維模擬圖中xyz坐標(biāo)均被等分為10個單位長度。其中，z軸每個單位長度表示10%的記憶百分比。初始時設(shè)當(dāng)前的“生物和水”拓?fù)鋱D為人腦剛接觸的事物，因而在剛接觸的瞬間能夠完全記憶，所以，此時所有屬性結(jié)點(diǎn)的記憶百分比均為100%。此外，因遺忘過程中對再刺激的處理方法相同，為了便于說明，所以在本次實(shí)驗(yàn)中僅在初次記憶1小時時進(jìn)行再刺激。

下面簡述基于屬性拓?fù)涞娜四X遺忘步驟：

Step1:對初始屬性拓?fù)渲械膶傩越Y(jié)點(diǎn)進(jìn)行預(yù)處理，即將屬性結(jié)點(diǎn)分為A，B兩級。在實(shí)驗(yàn)中，設(shè)屬性、屬性為A級屬性，其余屬性為B級屬性。其三維模擬圖如圖13所示。其中，A級屬性結(jié)點(diǎn)及其之間關(guān)聯(lián)關(guān)系用紅色標(biāo)注，其余用藍(lán)色標(biāo)注。

圖13 標(biāo)注后的三維模擬圖

Step2:遺忘曲線的選取及模糊閾值、遺忘閾值的設(shè)定。

本實(shí)驗(yàn)選取艾賓浩斯遺忘曲線，并通過數(shù)學(xué)模型進(jìn)行模擬，即初次接觸事物，記憶其屬性結(jié)點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系后經(jīng)過了x小時，對屬性結(jié)點(diǎn)的記憶百分比y近似滿足。并設(shè)模糊閾值為40.0%，遺忘閾值為5.0%。如圖14所示。其中粉紅色標(biāo)注的線所對應(yīng)的z軸刻度分別為40.0%及5.0%，即為實(shí)驗(yàn)所設(shè)的模糊閾值和遺忘閾值。

圖14 加入閾值的三維模擬圖

Step3:根據(jù)所選取的遺忘曲線，隨著時間的流逝對屬性拓?fù)渲械膶傩越Y(jié)點(diǎn)的記憶百分比相應(yīng)降低。此外，在遺忘過程中，屬性結(jié)點(diǎn)可隨時接受再刺激。在本實(shí)驗(yàn)中，設(shè)初次記憶經(jīng)過了1小時，接受到如表5的形式背景的再刺激。

表5 新的形式背景

所以，屬性，，，，，，的總關(guān)聯(lián)系數(shù)分別為，，，，，，。

根據(jù)遺忘曲線，1小時后記憶百分比應(yīng)降為44%。由于屬性，，，的總關(guān)聯(lián)系數(shù)均大于1，屬性的總關(guān)聯(lián)系數(shù)為0.95，與當(dāng)前記憶百分比0.44求和后也將大于1，所以將屬性，，，，的記憶百分比均重新置為1。而屬性接受再刺激后的記憶百分比為0.50+0.44=0.94，屬性接受再刺激后的記憶百分比為0.33+0.44=0.77。通過以上分析和計算，可得出接受再刺激后的三維模擬圖如圖15所示。

圖15 接受再刺激后的三維模擬圖

Step4:繼續(xù)遺忘至記憶百分比最低的屬性結(jié)點(diǎn)的記憶百分比降至模糊閾值，此后該結(jié)點(diǎn)將變?yōu)槟：Y(jié)點(diǎn)。本實(shí)驗(yàn)中，記憶百分比最低的屬性結(jié)點(diǎn)為屬性，根據(jù)遺忘曲線可知，屬性接受再刺激后的記憶百分比為77.0%，其對應(yīng)的初次接觸時間遠(yuǎn)不足1分鐘，而屬性的記憶百分比降為40.0%時，其對應(yīng)的初次接觸時間約為3.16小時，因此可知，距接受再刺激3.16小時后，屬性的記憶百分比降為40.0%，此后屬性將成為模糊結(jié)點(diǎn)。而此時，屬性，，，，，的記憶百分比均為41.4%，屬性的記憶百分比為40.3%。

Step5:繼續(xù)遺忘至記憶百分比次低的屬性結(jié)點(diǎn)的記憶百分比降至模糊閾值，此后記憶百分比次低的屬性結(jié)點(diǎn)也將變?yōu)槟：Y(jié)點(diǎn)，其與記憶百分比最低的屬性結(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系（若存在）也將變?yōu)槟：?。本?shí)驗(yàn)中，記憶百分比次低的屬性結(jié)點(diǎn)為屬性，距再刺激3.42小時后，屬性的記憶百分比降為40.0%，此后屬性g將成為模糊結(jié)點(diǎn)，其與記憶百分比最低的屬性結(jié)點(diǎn)即屬性的關(guān)聯(lián)關(guān)系也將變模糊。而此時，屬性的記憶百分比降為39.7%，屬性，，，，，的記憶百分比降為41.0%，其三維模擬圖如圖16所示。

Step6:繼續(xù)遺忘至所有結(jié)點(diǎn)的記憶百分比均降至模糊閾值，屬性拓?fù)鋱D中的所有關(guān)聯(lián)關(guān)系也相應(yīng)變?yōu)槟：１緦?shí)驗(yàn)中，即為屬性，，，，，的記憶百分比降至40.0%，此時，距再刺激已過了4.16小時，屬性的記憶百分比降至39.2%，屬性的記憶百分比降至39.0%。其三維模擬圖如圖17所示。

圖16 兩個屬性模糊的三維模擬圖

圖 17全部屬性模糊的三維模擬圖

Step7:繼續(xù)遺忘至記憶百分比最低的結(jié)點(diǎn)的記憶百分比降至遺忘閾值，并將其及與其相關(guān)聯(lián)的關(guān)聯(lián)關(guān)系遺忘。在本實(shí)驗(yàn)中，即為屬性的記憶百分比降至5.0%，此時，距再刺激已過了6692.57小時，屬性，，，，，的記憶百分比降至5.0%，屬性g的記憶百分比也降至5.0%，因而B級屬性結(jié)點(diǎn)將被遺忘。僅留下A級屬性結(jié)點(diǎn)及其關(guān)聯(lián)關(guān)系。其三維模擬圖如圖18所示。

圖18 B級屬性遺忘后的三維模擬圖

Step8:繼續(xù)遺忘，所有A級屬性結(jié)點(diǎn)的記憶百分比將無限接近于0%。

4 結(jié)語

本文從記憶——遺忘模型出發(fā)，以屬性拓?fù)錇榛A(chǔ)對人腦的遺忘機(jī)制進(jìn)行了計算和分析，并通過三維仿真進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，以屬性拓?fù)錇榛A(chǔ)模擬人腦遺忘過程的方案具有可行性，仿真過程基本符合人腦的遺忘過程。且本文所提出的遺忘模型可隨著遺忘過程使用環(huán)境的不同，選取不同的遺忘曲線，并設(shè)定不同的模糊閾值和遺忘閾值，因此以屬性拓?fù)錇榛A(chǔ)對人腦遺忘特性進(jìn)行模擬的方法具有較為廣闊的適用范圍。

作為認(rèn)知計算領(lǐng)域?yàn)閿?shù)不多的從人腦遺忘特性出發(fā)進(jìn)行研究的方法之一。屬性拓?fù)溥M(jìn)行遺忘過程模擬的方法具有適應(yīng)性廣、易于理解、可操作性強(qiáng)等優(yōu)良特性，并且屬性拓?fù)渑c?；洃洝z忘模型良好的適配性也為未來更為復(fù)雜或適用于特殊情況的遺忘模型的提出和模擬打下了堅實(shí)的基礎(chǔ)。

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The Forgetting Characteristic of the Human Brain Analysis Based on Attribute Topology

ZHANG Tao*, YANG Shuang

(School of Information Science and Engineering, Yan Shan University, Qinhuangdao 066004, China)

Cognitive computing is one of the hot spots in today's research. It simulates the cognitive mechanism of the human brain, and it is integrated with the knowledge of biology, mathematics, electronic science and other disciplines. In recent years, cognitive computing has given a deep research on human comprehension ability, decision-making ability and insight and found ability, while at the same time cognitive computing research rarely set foot in the oblivion which is the one of the human brain characteristic and very important. The forgetting model is regarded as a toolin this paper. Attribute topology with low complexity and strong visualization is selected as the representation method of formal context, which structured the forgotten model of attribute topology. It elaborates the basic method of simulation the process of the forgetting of human brain by attribute topology, and carry out the simulation of the process of forgetting through the OpenGL. Experimental results show that attribute topology meet the granular model of memory-forgetting of human brain, and the scheme of simulating the process of forgetting in human brain which based on attribute topology is feasible, the experimental process is also consistent with the forgetting rule.

cognitive computing; formal context; attribute topology; model of forgetting; model of memory

10.19551/j.cnki.issn1672-9129.2017.02.01

TP391

A

1672-9129(2017)02-0001-08

2016-11-15；

2016-12-27。

河北省自然科學(xué)基金（F2015203013）；河北省青年拔尖人才支持計劃；國家自然科學(xué)基金（81373767）

張濤(1979-)，男，河北省唐山市，副教授，博士，主要研究方向：認(rèn)知計算、模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)；楊爽(1992-)，女，吉林省蛟河市，碩士研究生，主要研究方向：認(rèn)知計算、機(jī)器學(xué)習(xí)。

E-mail:zhtao@ysu.edu.cn

引用：張濤, 楊爽. 基于屬性拓?fù)涞娜四X遺忘特性分析[J]. 數(shù)碼設(shè)計, 2017, 6(2):1-8.

Cite：Zhang Tao, Yang Shuang. The Forgetting Characteristic of the Human Brain Analysis Based on Attribute Topology[J]. Peak Data Science, 2017, 6(2):1-8.