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信号的语义刻画与度量
文献摘要：
相比于基于比特数据的信息处理及通信技术,人类通过语义处理和传递信息的方式,在面对智能体间传递处理海量信息这一问题时显得更为高效和自然.然而由于目前缺乏关于语义度量和刻画的数学描述,涉及语义的应用无法兼顾可解释性和泛化性,无法发挥语义的高效自然的优势.本文围绕语义的度量和刻画,首先依据信息科学和神经科学相关结论,讨论了语义的内涵,并指出语义具有模块化、多模态、层级化的特点;接着提出了一种多模态信号的语义刻画和度量的数学描述;然后为了验证所提信号语义的刻画和度量的可行性和有效性,在MNIST(Mixed National Institute of Standards and Technology database)手写数字识别和水声目标识别两个应用中进行了实验,获得比传统深度学习更好的性能;最后将语义用于视频编码,实现了远超传统方法的压缩比,展现了语义在通信领域的实用价值.这为未来建立以语义为基础的新型信息处理与通信技术奠定了理论和实践基础.
文献关键词：
语义;语义刻画;语义度量;语义基元;语义计算;语义识别
中图分类号：
作者姓名：
石光明;高大化;杨旻曦;谢雪梅;董明皓;李雷达;于凯
作者机构：
西安电子科技大学人工智能学院,陕西西安710071;鹏城实验室,广东深圳518055;西安电子科技大学生命科学技术学院,陕西西安710071
文献出处：
引用格式：
[1]石光明;高大化;杨旻曦;谢雪梅;董明皓;李雷达;于凯-.信号的语义刻画与度量)[J].电子学报,2022(09):2068-2078
A类：
语义度量,语义基元
B类：
语义刻画,比特,信息处理,传递信息,智能体,可解释性,泛化性,信息科学,神经科学,层级化,模态信号,MNIST,Mixed,National,Institute,Standards,Technology,database,手写数字识别,水声目标识别,视频编码,压缩比,通信领域,实践基础,语义计算,语义识别
AB值：
0.339012
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