概念认知学习是人工智能、大数据领域关注的多学科交叉研究方向，涵盖了哲学、数学、心理学、认知科学以及信息科学等领域．本书旨在为广大学者和科研工作者提供概念认知学习领域的基础理论与学习方法．本书主要内容包括概念认知学习的基本概念和基础知识、概念认知系统的逻辑推理、概念认知的双向学习机制、对象-属性诱导概念学习理论、多注意力概念认知学习模型、渐进模糊三支概念的增量学习机理、复杂网络下的概念认知学习以及概念的渐进式认知等理论体系．
本书可作为高等院校的应用数学、数据科学、智能科学与技术、人工智能、计算机科学与技术、电子信息等领域的高年级本科生和研究生的教学用书，也可供相关领域的教师、研究人员、工程技术人员参考使用．

第1章绪论1
1.1认知科学简述1
1.2概念认知学习的基本思想3
1.3本书结构6
第2章预备知识8
2.1模糊集合的基本概念8
2.1.1模糊性和模糊集合8
2.1.2模糊集合的运算10
2.1.3模糊集合的水平截集13
2.2粗糙集的基本概念15
2.3形式概念分析基本理论18
2.4三支概念分析基本理论22
第3章基于逆序Galois联络的认知逻辑26
3.1语法理论26
3.2LGE的一种等价形式LGC29
3.2.1LGC的语法理论29
3.2.2LGC的语义理论30
3.2.3LGC的可靠性与完备性定理31
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