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1.
数据驱动的扩展置信规则库专家系统能够处理含有定量数据或定性知识的不确定性问题.该方法已被广泛地研究和应用,但仍缺乏在不完整数据问题上的研究.鉴于此,针对不完整数据集上的问题,提出一种新的扩展置信规则库专家系统推理方法.首先提出基于析取范式的扩展规则结构,并通过实验讨论了在新的规则结构下,置信规则前提属性参考值个数对推理方法的影响;然后提出通过不完整数据生成具有不完整置信规则,并构成析取范式置信规则库的方法,同时引入衰减因子修正不完整规则权重,使不完整规则可以更合理地参与信息融合过程;最后,选取若干个公共数据集对所提方法进行验证.与其他方法的实验对比显示,新方法在完整数据集上有良好表现的同时,对具有不同缺失程度和缺失模式的数据集表现出更好更稳定的推理效果.  相似文献   
2.
传统关于置信规则库参数训练模型的求解主要采用FMINCON函数及群智能算法,但在算法设计中并未涉及所有的置信规则库参数,且缺少必要的专家干预.为解决这些问题,首先在现有参数模型的基础上进一步扩宽参与参数训练的置信规则库参数,然后设计出符合思维逻辑的专家干预的约束条件,最后结合差分进化算法提出具有更高收敛精度的置信规则库参数训练方法.在实验分析中,首先在多极值函数的实例中分析该方法的有效性,再在输油管道检漏的实例中检验专家干预的合理性及对比现有的其他参数训练方法.实验结果表明,该方法是有效可行的.  相似文献   
3.
巩晓婷  傅仰耿 《福建电脑》2008,24(12):63-63
简单介绍了几种基于格式化文本的信息隐藏方法。从实现难易、隐藏容量、抗干扰能力、隐藏效果等方面对这些方法进行了分析和比较。在已有算法的基础上,提出了两种简单有效的改进方案。  相似文献   
4.
置信规则库参数学习的并行差分进化算法   总被引:1,自引:1,他引:0  
为解决置信规则库中现有参数学习方法主要是串行算法且不适用于求解大数据下参数优化模型的问题,结合群智能算法中的差分进化算法和集群系统中分布式方法,提出了基于消息传递接口的并行参数学习方法。以输油管道检漏问题为例,对比分析了本算法与现有参数学习方法在收敛时的误差,并在不同结点数的集群系统中分析了本算法的加速比和效率。实验结果表明,并行的参数学习方法是有效可行的。  相似文献   
5.
证据推理是不确定性推理的一种重要方法,而Dcmpstcr合成法则是进行证据推理的核心。针对目前Dcmp- stcr证据合成法则的算法实现不能处理合成结果的焦元为多个假设或命题的集合、近似算法的计算不够精确等问题, 提出通过位向量表示识别框架子集,并利用线性表、平衡树等数据结构实现证据合成的3种精确、通用算法。理论分 析与仿真实验表明,所实现的算法是有效的。  相似文献   
6.
置信规则库(belief rule base,BRB)的参数训练问题实质上是一个带有约束条件的非线性优化问题,目前在求解该问题上主要使用FMINCON函数及群智能算法,但在算法的应用中存在移植性差,难实现,计算时间长等局限性。通过对这些问题的研究,结合现有的参数训练方法提出了基于加速梯度求法的置信规则库参数训练方法,并将其应用在多峰函数、输油管道泄漏检测的置信规则库的参数训练上。以收敛误差、收敛时间和皮尔森相关系数作为衡量指标,对新方法与其他传统方法进行了对比,实验结果表明,新算法在收敛精度和收敛速度上具有更理想的综合效益。  相似文献   
7.
本文介绍了当前几种常用的基于文本的信息隐藏方法,并对其利弊进行分析,在此基础上,提出了一种新的基于文本的信息隐藏方法,即基于文本颜色的信息隐藏方法。  相似文献   
8.
陈楠楠  巩晓婷  傅仰耿   《智能系统学报》2019,14(6):1179-1188
数据驱动的扩展置信规则库系统,是在传统置信规则库的基础上利用关系数据来生成规则,使用该方法构建规则库简单有效。然而,该方法激活的规则存在不一致与不完整,并且该方法无法处理零激活的输入。鉴于此,本文提出基于改进规则激活率的扩展置信规则库方法,通过高斯核改进个体匹配度计算方法,权衡激活规则的一致性与完整性,并利用k近邻思想解决规则零激活问题。最后,本文选取非线性函数拟合实验和输油管道检漏实验来检验所提方法的效率和准确度。实验结果表明该方法既保证了扩展置信规则库系统的推理效率,也提高了推理结果的精度。  相似文献   
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