講座內容：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，機器學習和人類認知系統(tǒng)的基本問題之一,，而概念是認知科學的研究對象之一。人歸類的本質是將建立概念與世界的某個對象的正確指稱關系,，換句話來說,，人能夠歸類的條件是人具有正確的概念語義。對于機器學習來說,，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，通常包括分類和聚類技術,。目前,，文獻中已經提出了眾多的分類和聚類算法。這些算法的理論基礎涉及面極廣,，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,。基于認知科學的概念語義研究結果,，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系,，不僅可以將歸類結果進行分類，同時也建立了設計歸類方法的兩條一般性原則,，并據此理論研究了辨識問題,。