史忠植

史忠植積極開展國內外學術交流活動。曾多次擔任國際學術會議程序委員、程序委員會主席。被選為國際人工智慧聯合會（IJCAI）1997年諮詢委員會委員、國際信息處理聯合會（IFIP）人工智

能技術委員會（TC12）委員、中國人工智慧學會副理事長。 Web Semantics、Informatics、計算機學報、計算機研究與發展、電子學報等雜誌的編委。

史忠植長期從事智能科學、知識工程、分佈智能、機器學習、神經計算、認知科學等方面的研究工作。曾負責完成多項國家重點科技攻關項目、國家 863高技術的智能計算機系統項目、國家自然科學基金等項目。他發展了較完整的智能主體 (agent) 理論和技術，是我國該領域研究的開拓者之一。在知識工程研究方面取得了具有創造性和系統性的研究成果，積極倡導智能科學的研究，從機理上探索人類自然智能的本質，在人工智慧研究中注入新的活力。

1979 年獲中國科學院科技進步二等獎。

1994 年獲中國科學院科技進步特等獎。

1998 年獲中國科學院科技進步二等獎。

2001 年獲中國科學院科技進步二等獎。

2002 年獲國家科技進步二等獎。

發表著作 11 本。 20 世紀 80 年代撰寫《知識工程》，推動我國人工智慧、知識工程的研究。撰寫了《智能科學》一書，將開創智能科學研究的新局面。編輯出版書 12 本。發表學術論文 350 多篇。

1964年畢業於中國科學技術大學計算機專業。

1968年畢業於中國科學院研究生院。

1980年9月至1983年4月作為訪問學者赴美國學習研究。

1989年8月至1990年5月作為訪問教授赴荷蘭、挪威講學研究。

2徠004年赴澳大利亞合作研究。曾多次赴加拿大、新加坡、香港講學。

一、智能主體

本方向要針對我國軟體產業發展的需要，從建立分散式智能和分散式應用系統集成 的目標出發，在理論創新的基礎上，發展公共主體請求代理體系機制CARBA，研究 面向主體軟體工程方法，開發具有自主版權的目標產品“多主體環境 MAGE”。主要研究內容包括：

（1）理性主體的認知模型和多主體的協調策略；

（2）面向主體的軟體工程方法；

（3）主體技術實用化研究方面。

該方向主要應用領域包括：電子商務，數字圖書館，移動計算，群體智能決策支持系統，以及CSCW。

二、機器學習

主要研究內容包括：

（1）學習演演算法：歸納學習、範例學習、貝葉斯網路、粗糙集、模糊集、支持向量機、關聯規則、遺傳演演算法、解釋學習

（2）開展感知學習、主動學習和內省學習；

（3）多策略通用數據挖掘工具MSMiner。

三、語義網格和知識網格

語義網格和知識網格是在異構的、動態的虛擬組織環境下，提供有效的知識服務和共享，通過自治計算（Autonomic Element）、協作解決用戶需要解決的問題，滿足用戶的需求。主要研究內容包括：

知識模型。知識模型將描述系統的知識和推理需求，包括領域知識、推理知識和任務知識。

通信模型。通信模型將描述系統之間或系統與用戶之間的需求和介面。

知識獲取。研究適合高維、海量、異構、不完全、半結構化數據挖掘的有效方法和演演算法。

知識組織。研究通過概念語義空間進行知識組織，以期獲得快速檢索和高的查准率。

服務管理。面向用戶服務的模式和協議。

四、自主計算

IT系統擁有自我調節能力而無需人為的過多干預呢，這就是自主計算的思想——將複雜性嵌入到系統設施本身，使用戶覺察不到複雜性，只需發號施令而不必關心繫統執行命令的具體過程。這意味著，系統本身能夠自主運行，並自我調整以適應不同的環境。自主計算即得名於人體的自主神經系統，但它們的重要差異在於，人體做出的很多自主決定是不自覺的，而計算機系統的自主計算組件則遵循人所下達的命令。自主計算也不同於人工智慧，雖然後者在某些方面對其有借鑒意義。自主計算並不將模仿人類思維作為主要目標，而是具有適應動態變化環境自我管理能力。主要研究內容包括：

自我配置。使PC可以在無人參與的情況下自動安裝應用程序，可用於包括IBM或其他品牌PC的混合環境；系統移植助理則通過保存用戶的設置，使用戶特殊的數據、應用以及個人設置從舊系統向新系統轉移時更容易。

自我恢復。它能使PC用戶快速、輕鬆地實現文件數據乃至應用程序和操作系統本身的恢復。

自我優化。軟體可以讓用戶輕易地在多種有線或無線的網路中切換，而不必操心網路連接時的設置變更過程。

自我保護。利用系統集成的安全晶元和客戶安全軟體，提供了同時基於軟硬體的保護措施。

五、認知信息學

1 神經計算

側重研究神經網路變換、神經場計算理論、信念神經網路模型的學習理論、基於前饋動力學神經網路的聯想記憶模型、基於遺傳演演算法的神經網路演演算法、神經近似邏輯、思維模型等。取得的研究成果如下：

提出了以指數函數為隱單元激發函數的指數神經網路模型。

研究了變換神經網路的競爭學習問題，提出了適應頻率競爭學習演演算法，推廣了 K--中心聚類演演算法，從而部分地解決了全局等概率性問題。

提出了神經場計算的理論框架，用平坦流形上單形、復形的概念和理論來作為神經網路模型結構的表示和編碼機理，通過復形結構的邊緣鏈結構分解，形成了對於神經網路層次化，功能模塊化的組織結構、定位機理的認識。

提出了在非線性空間和非歐氏空間中基於整體結構逼近的學習理論框架，在此基礎上分別提出了對偶校正學習演演算法（DCL）和基於拓撲結構逼近校正學習演演算法（ TAC）。

提出了一種神經近似邏輯，該邏輯能很好地描述神經網路。神經近似邏輯不僅具有模糊的邏輯值，而且邏輯運算符也是模糊的。

連接專家系統。

2 學習的認知機理

3 環境認知

六、信息檢索

基於內容的圖象信息檢索系統MIRES。

智能搜索引擎GHunt

主體網格智能平台AGrIP

多主體環境MAGE

數據挖掘工具MSMiner

智能決策支持系統IDSS

多媒體信息檢索系統MIRES

專家系統工具OKPS

海洋漁業資源預報系統Fisher

智能決策系統開發平台IDSDP

網路信息智能獲取與處理系統GHunt

模型庫管理系統MBMS

約束推理工具COPS

範例推理工具CBRS

1. 史忠植. 智能科學 . 清華大學出版社,2005.

2. 史忠植. 知識工程 . 清華大學出版社,1988.

3. 史忠植. C 語言程序設計. 北京出版社,1986.

4. 史忠植, 余志華. 認知科學和計算機. 科普出版社, 1990.

5. 史忠植. 高級人工智慧. 科學出版社, 1998.

6. 史忠植. 神經計算. 電子工業出版社. 1993.

7. 史忠植. 智能主體及其應用. 科學出版社,2000.

8. 史忠植. 知識發現. 清華大學出版社,2001.

9. 史忠植. 高級計算機網路. 電子工業出版社. 2001.

10. Zhongzhi Shi. Principles of Machine Learning. International Academic Publishers (in English), 1992.

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2. Zhongzhi Shi, Youping Huang, Qing He, Lida Xu, Shaohui Liu, Liangxi Qin, Ziyan Jia, Jiayou Li. MSMiner-A Developing Platform for OLAP. Decision Support Systems, to appear.

3. Zhongzhi Shi. Autonomic Semantic Grid. Keynote speaker. IFIP AIAI2005, Sept., 7-9, 2005

4. Zhongzhi Shi. Tolerence Relation Based Granular Computing Model. Invited Speaker, IEEE ICGrC 2005

5. Zhongzhi Shi, Qingyong Li, Zheng Zheng. Visual Perceptual Learning. Invited Speaker, in Proc. IEEE International Conference on Neural Network & Brain, 75-80. Beijing, China, 2005.

6. Zhongzhi Shi, Sulan Zhang. Case-based Introspective Learning. ICCI2005, 43-48

7. Zhongzhi Shi, Fen Lin, Qing Yu, Jiewen Luo. MAGE: Multiagent Environment for Humanized Systems. ISHS2005

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26. Zhongzhi Shi, Yunfeng Li, Hu Cao, AOSDE: Agent-Oriented Software Developing Environment, ICMAS"98, 1998.

1、1979年獲中國科學院科技進步二等獎。

2、1994年獲中國科學院科技進步特等獎。

3、1998年獲中國科學院科技進步二等獎。

4、2001年獲中國科學院科技進步二等獎。

5、2002年獲國家科技進步二等獎。