稀疏规则条件下的线性插值推理研究

模糊推理本质上就是某种插值方法．但在稀疏规则库的条件下，当输入的事实落入规则“空隙”时，采用传统的CRI方法是得不到任何推理结果的．而采用KH线性插值推理也存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题．在分析了Koczy和Hirota提出的线性插值推理方法的基础上，本文提出了一个新的线性插值推理的方法，该方法能很好地保证推理结果的凸性和正规性，这为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具．     

稀疏规则条件下的相似插值推理研究

模糊推理本质上就是插值器。但在稀疏规则库的务件下,当输入的事实落入规则“空隙”时,采用传统的CRI方法是得不到任何推理结果的。而采用KH线性插值推理也存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题。为了在稀疏规则条件下能有好的插值推理结果,提出了一种相似插值推理方法。谊方法能较好地保证推理结果隶属函数的凸性和正规性,这为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具。     

利用隶属函数宽度的模糊插值推理方法

提出了一种基于隶属函数的宽度的模糊推理方法,该方法应用范围广,使用于所有正规的凸模糊集,能够保证结果的正规性和凸性,而且能够很好地推广到多输入情况。     

一种新的多维稀疏规则模糊插值推理方法

经典的插值理论针对一维稀疏规则库的条件，提出了各种不同的插值方法，取得了很多很好的经验．但对多维稀疏规则条件的近似推理，研究很少，仅有的几种插值方法，存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题．为了在多维稀疏规则条件下能得到好的插值推理结果。提出了一种基于几何相似的插值推理方法．该方法能较好地保证推理结果隶属函数的凸性和正规性，为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具．     

两种改进的相似度及模糊推理方法

在专家系统的模糊推理中,基于相似度的方法是一种简便而又重要的方法。文章指出了已有的两种相似度及其算法的局限性,提出了两种改进的相似度及其推理算法,并用实例说明了改进方法的效果。     

一种改进的基于相似度的模糊推理方法

基于模糊集合概念的模糊产生式规则及其模糊推理方法广泛应用于智能控制、专家系统等领域。文章指出了现有的一种基于相似度的模糊推理方法的缺陷。提出了一种改进的基于相似度的模糊推理方法。并通过实例说明了改进方法的优越性。     

三种新的基于相似性的加权模糊推理方法

在模糊专家系统中,模糊推理方法的优劣是衡量系统性能好坏的关键指标。基于相似性的加权模糊推理是针对模糊信息发展的一种既简单又灵活的方法,其关键是模糊集合相似度的定义。在文中,提出了三种新的相似度的定义,讨论了与其相应的模糊推理方法;通过实例验证了三种新方法的有效性,并与已有的几种方法进行了比较分析。     

基于改进置信规则库推理的分类方法

通过引入置信规则库的线性组合方式,设定规则数等于分类数及改进个体匹配度的计算方法,提出了基于置信规则库推理的分类方法。比较传统的置信规则库推理方法,新方法中规则数的设置不依赖于问题的前件属性数量或候选值数量,仅与问题的分类数有关,保证了方法对于复杂问题的适用性。实验中,通过差分进化算法对置信规则库的规则权重、前件属性权重、属性候选值和评价等级的置信度进行参数学习,得到最优的参数组合。对3个常用的公共分类数据集进行测试,均获得理想的分类准确率,表明新分类方法合理有效。     

一种基于模糊神经网络加权的多维稀疏模糊推理方法

在稀疏规则库条件下,经典的插值理论针对一维稀疏规则库提出了各种不同的插值方法,取得了很多很好的经验;但对多维稀疏规则条件的近似推理研究很少,不仅存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题,而且没有考虑到多维变量之间的联系即对结论的影响权值,造成推理结果的误差性更大.多变量规则的模糊插值推理是插值推理研究的重要方面,为了在多变量稀疏规则条件下得到好的插值推理效果,本文提出了一种基于模糊神经网络加权的多维模糊推理方法,为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具.     

一种基于核集与相似性的模糊推理方法

在稀疏规则库条件下,当给定的输入落入规则"间隙"时,采用传统的模糊推理方法是得不到任何结论的.学者已经证明模糊推理本质上就是插值器.Koczy和Hirota首先提出了KH线性插值推理方法,然而推理结果存在着无法保证凸性和正规性等问题.为了能有一个较好的插值推理结果,本文提出了一种基于核集与相似性的模糊插值推理方法,并把此方法扩展到多维变量的情况,该方法不仅推理简单,推理结果较好,并且能很好地保证推理结果的凸性和正规性.这为智能系统中的模糊推理提供了一个非常有用的工具.     

基于直觉模糊蕴涵式运算直觉模糊近似推理方法*

在基于扩展二值逻辑的直觉模糊蕴涵式运算方法的基础上,提出了一种新的直觉模糊近似推理方法,该方法系统而全面地概括了直觉模糊集的蕴涵关系和直觉模糊近似推理方法。通过实例验证了所提出的直觉模糊近似推理方法的有效性和正确性。     

基于证据推理的确定因子规则库推理方法

不确定性推理方法是人工智能领域的一个主要研究内容,If-then规则是人工智能领域最常见的知识表示方法. 文章针对实际问题往往具有不确定性的特点,提出基于证据推理的确定因子规则库推理方法.首先在If-then规则的基础上给出确定因子结构和确定因子规则库知识表示方法,该方法可以有效利用各种类型的不确定性信息,充分考虑了前提、结论以及规则本身的多种不确定性. 然后,提出了基于证据推理的确定因子规则库推理方法. 该方法通过将已知事实与规则前提进行匹配,推断结论并得到已知事实条件下的前提确定因子;进一步,根据证据推理算法得到结论的确定因子. 文章最后,通过基于证据推理的确定因子规则库推理方法在UCI数据集分类问题的应用算例,说明该方法的可行性和高效性.     

基于模糊近似推理的Vague集双向近似推理方法

给出由有限论域上的Vague集导出的分拆真模糊向量和分拆非假模糊向量的定义。进而得到Vague集近似推理的真近似推理模型和非假近似推理模型。最后得到Vague集正向近似推理结论和逆向近似推理结论。实例表明这种Vague集双向近似推理方法是可行的。     

An inexact reasoning algorithm based on fuzzy rule matrix transformations

This paper presents an efficient algorithm for dealing with inexact reasoning where fuzzy production rules are used for knowledge representation. The finiteness of the algorithm is also analyzed by means of reachability trees.     

基于模糊规则的学习者认知水平估算方法

认知水平估算是远程学习系统中实现学习导航和知识推荐的一个重要依据.针对现有的估算方法存在计算方式单一、逻辑推理简单等问题,提出了一种用模糊集表示认知水平等级,以记忆量为判断标准、试题难度和做题时间为影响因素,通过模糊推理产生对认知等级不同的影响参数,并利用影响参数和改进的SherlockⅡ方法修改认知水平的等级隶属度的方法.通过和其他方法比较,得出本方法逻辑合理、计算简便,能够合理地反映学习者的认知过程.     

基于模糊推理的软件质量评价模型

通过成立由开发商、用户和评价方组成的专家组,在国际通用的软件质量评价标准和模糊综合评价的基础上,建立的模糊规则,利用模糊推理技术,寻求不同评价空间之间的映射,构建了基于模糊推理的软件质量评价模型。该模型符合人们在处理复杂问题的逻辑思维方式,有利于合理准确地评价软件质量。     

Fuzzy interpolative reasoning for sparse fuzzy rule-based systems based on the ranking values of fuzzy sets

Fuzzy interpolative reasoning is an important research topic of sparse fuzzy rule-based systems. In recent years, some methods have been presented for dealing with fuzzy interpolative reasoning. However, the involving fuzzy sets appearing in the antecedents of fuzzy rules of the existing fuzzy interpolative reasoning methods must be normal and non-overlapping. Moreover, the reasoning conclusions of the existing fuzzy interpolative reasoning methods sometimes become abnormal fuzzy sets. In this paper, in order to overcome the drawbacks of the existing fuzzy interpolative reasoning methods, we present a new fuzzy interpolative reasoning method for sparse fuzzy rule-based systems based on the ranking values of fuzzy sets. The proposed fuzzy interpolative reasoning method can handle the situation of non-normal and overlapping fuzzy sets appearing in the antecedents of fuzzy rules. It can overcome the drawbacks of the existing fuzzy interpolative reasoning methods in sparse fuzzy rule-based systems.     

一种新的基于直觉模糊Petri网的模糊推理算法

基于模糊Petri网的推理机制研究是模糊Petri网领域的热点问题之一。在基于直觉模糊Petri网模型框架下的推理过程中引入库所重排策略及可激活变迁判断公式,提出一种新的基于直觉模糊Petri网的模糊推理算法。通过与已有文献的推理算法的对比分析,在得到同样精确结果的前提下,本算法能够有效地简化推理过程,节省推理时间,降低算法的时间复杂度。