講座內(nèi)容：無論看到什么，人們都會自動將它們歸類于某個概念。歸類是模式識別，機器學(xué)習(xí)和人類認知系統(tǒng)的基本問題之一，而概念是認知科學(xué)的研究對象之一。人歸類的本質(zhì)是將建立概念與世界的某個對象的正確指稱關(guān)系，換句話來說，人能夠歸類的條件是人具有正確的概念語義。對于機器學(xué)習(xí)來說，歸類是對對象能夠正確辨識其所屬的概念，即所謂的辨識技術(shù)，通常包括分類和聚類技術(shù)。目前，文獻中已經(jīng)提出了眾多的分類和聚類算法。這些算法的理論基礎(chǔ)涉及面極廣，包括概率論，信息論，圖論，博弈論，模糊邏輯，矩陣論等等。文獻中沒有一種理論能夠統(tǒng)一現(xiàn)有文獻中重要分類聚類算法的理論。基于認知科學(xué)的概念語義研究結(jié)果，本次報告提出了一個統(tǒng)一的歸類公理化體系，該理論建立了語義與辨識的關(guān)系，不僅可以將歸類結(jié)果進行分類，同時也建立了設(shè)計歸類方法的兩條一般性原則，并據(jù)此理論研究了辨識問題。