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在多个ES协作系统中不一致性问题的处理   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
在由多个领域相关的ES组成的协作系统中,通常把能独立求解同一个领域难题A的所有ES组成一个协作组。有时组中诸ES对A都给出了相同的断言,但是它们却给出了不同的断言信度值。本文为处理这种不一致性问题,改进了文[1]中的向最高信度值看齐策略和相邻影响策略,提出了向最高权威看齐策略和相互影响策略,并给出了基于模糊 熵、范数和均差值的协作组统一信度值最大偏差的三种计算方法。这些计算方法都是以组中诸信度值不一致性程度的度量为基础的。  相似文献
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本文首先给出作者提出的模糊分割的形式定义.在此基础上我们对模糊 c-means 算法进行了修正,提出了模糊分裂一聚类算法:FSC.这个算法能自动确定聚类数目 c;与模糊 c-means 算法相比,FSC 算法还大大地提高了运算速度.我们认为 FSC 算法具有极大的实用价值.  相似文献
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