§五 从信息到模型

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五、从信息到模型

5.1 信息 $I$ 的获取

信息是认知系统能够实际获得的现实信号。它已经包含两层损失:

• 物理可感知范围限制(感官、工具);
• 时间和空间分布限制。

因此:

$$ I \neq R $$

5.2 过滤 $F_G$

过滤不是"删除无关信息"那么简单。它表现为:

• 注意 / 忽略;
• 强化 / 弱化;
• 分类 / 关联;
• 解释 / 赋予意义。

抽象表达:

$$ F_G(I) = I' $$

其中 $I' \subseteq I$,但更准确地说,$F_G$ 不是子集操作,而是注意权重重分配。有些信息虽然物理上仍在 $I$ 中,但被赋予极低权重,在后续建模中等于被过滤。

"过滤"不等于物理删除。 它也包括权重变化、分类改变、关联方式改变。

5.3 分类与抽象

分类把对象映射到类别:

$$ C: O \rightarrow K $$

抽象是从类别进一步抽取共性,形成更高阶的类别。

5.4 建模

最终形成:

$$ M_G = (O, L)_G $$

其中:

• $O$:对象集合;
• $L$:对象之间的关系集合;
• 下标 $G$ 表示:此模型是在 $G$ 的过滤和分类基础上建立的。