基于云模型的不确定性推理方法

云模型实现了定性概念与其定量表示之间的不确定转换,在云模型基础上构建的规则发生器能有效描述用自然语言表示的定性规则.在单条件单规则发生器基础上,进一步提出双条件单规则发生器的实现算法,给出了云推理系统的体系结构.将基于云模型的不确定性推理方法用于设计电机转速控制系统,并且与模糊推理方法进行了比较,验证了云推理方法的有效性和实用性.     

一种具有相依关系的二维云推理方法及其在预测中的应用

基于云模型的定性知识推理通过构造规则发生器实现不确定性推理。然而传统的二维云推理方法并未考虑条件云之间的相互影响,故此对传统方法进行改进,通过条件云云滴的乘积作用,构造相应的规则发生器,提出一种基于相依条件云的二维云推理方法。将该方法应用于美国GDP预测,预测结果表明该方法的效果明显优于传统方法,进而表明该方法可行且有效,并在一定程度上弥补了传统方法的不足。     

船舶柴油机供油提前角云控制模型研究

船舶柴油机作为船舶动力装置,对航运经济有非常重要的支持作用.但是,由其产生的排放污染不容忽视,而且越来越为严重.云是语言值表示的某个定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型.基于云模型的定性知识推理,以概念为基本表示,从数据库中挖掘出定性知识,构造规则发生器.多条定性规则构成规则库,当输入一个特定的条件激活多条定性规则时,通过推理引擎,实现带有不确定性的推理和控制.通过将云控制技术应用于船舶柴油机供油提前角的控制,从而达到控制NOx排放量的目的.并经仿真验证了该方法的正确性.     

一种目标可满足性定性、定量表示与推理方法

可满足性表示和推理方法是面向目标需求工程领域的重要研究内容.根据从连续定量论域抽取定性概念过程中的主观认知的不确定性特点,提出了一种基于云模型的目标可满足性表示模型.作为定性概念与其定量论域间的不确定性转换模型,云模型能够把主观认知的模糊性和随机性集成在一起,兼顾可满足性定性表示的语义明确性和定量表示的精确性,较好地实现可满足性定性、定量统一表示.在此基础上,设计了一种基于OWA(ordered weighted aggregation)算子核心思想的目标可满足性推理方法,该方法避免了纯逻辑推理过于"偏执"的推理结果.同时,父目标满足程度介于子目标可满足性的最小和最大值之间,较好地反映出了人类一般思维的特点.采用定理证明和对比实验的方式,对推理方法的特点进行分析.最后进行总结,并指出进一步的研究方向.     

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.     

青铜器鉴定专家系统中的不确定性推理

讨论了青铜器鉴定专家系统的不确定性推理方法,包括知识的不精确表示,推理规则的不精确表示,组合证据的不精确描述以及推理规则的更新。并将该推理方法应用干文物鉴定领域,成功建立了青铜器鉴定专家系统。     

网络安全态势多粒度分析的云方法

利用云理论的不确定性推理方法解决网络安全态势感知问题。在现有模型基础上,设计了一种基于知识库的多粒度网络安全态势感知模型。该模型具有动态更新知识库、多粒度态势展现以及态势可视化三大优势。另外,该模型实现了资产安全态势的扩展云推理算法,该算法能够处理连续值和离散值等多类参数,适用于多条件多规则推理,并且可以得到定性和定量两种安全态势结果。该模型具有较高的扩展性和实用性。最后,作者在武汉大学校园网中实验验证了模型的可行性及准确性。     

二维正态云模型的单规则推理映射

针对二维正态云模型在实现数据的定量输入到规则的定性推理、再到数据的定量输出的转换过程中,其输出与输入之间的映射区域存在的不确定性问题,通过构造3σ正态分布随机数,在输入云模型与输出云模型分别具有相同的熵参数和超熵参数的情况下,总结出二维正态云模型的单规则推理映射规律,指出该映射区域是一个发散区域,其大小不但与云模型的参数期望有关,而且还与参数熵和超熵有关,而最大离散系数则与期望无关,该结论可以作为二维正态云模型多规则映射研究的理论指导.     

基于知识Petri网的确定性和不确定性联合推理

知识推理是人工智能的核心领域,旨在研究如何从已知(知识库和推理规则)推理出未知,以帮助智能体做出科学决策.而智能体所处的环境存在不可观性和不确定性,因此知识库通常不仅包含确定性知识,还包含不确定性知识,而且推理过程需要两类知识紧密协作.然而,目前的推理方法无法将两类知识统一表示,常常将两者对应的推理过程割裂进行.基于此,为了实现在统一的模型架构下完成确定性和不确定性联合推理,给出了一种知识Petri网推理方法.首先,定义了一种新的知识Petri网,使其不仅能够描述确定性的知识规范,也可以描述先验概率知识;其次,根据知识Petri网的网结构,给出了一种知识Petri网概率独立剪枝算法,能够指数级地降低不确定性推理的计算复杂性;最后,利用知识Petri网及其概率独立剪枝算法,给出了一种新型推理算法,实现了确定性和不确定性的联合推理,并利用Wumpus世界进行了演示和验证.     

基于知识的航电设备故障诊断专家系统

为了解决航电设备故障难以诊断的问题,设计一个基于知识的航电设备故障诊断专家系统。该系统中的知识表示形式及与之相配合的基于确定性理论模型的不确定性推理方法,以及基于示例的推理方法可以实现航电设备的故障推理和诊断,其规则的可信度可达到理想的程度。     

基于多维云模型的入侵检测

通过研究多维云模型机理，给出了定性与定量之间转换的云模型的形式化表示，用来反映语言值中蕴涵的模糊性和随机性，解释了多条定性规则同时被激活的不确定推理过程。实验采用了KDD99的测试数据，结果表明，该方法能够比较有效地检测真实网络数据中的未知入侵行为。     

云理论及其在空间数据发掘和知识发现中的应用

云理论是以研究定性定量间的不生转换为基础的系统处理不确定性问题的一新理论,包括云模型,虚云,云运算,云变换,不确定性推理等内容,云理论为数据发掘和知识发现中的许多基础性关键问题提供了新的解决方法,如概念和知识表达,定性定量转换,概念的综合与分解,从数据中生成概念和概念层次结构等。     

基于云模型以约束为中心的复杂系统定性建模

针对以约束为中心的复杂系统仿真中缺乏有效的不确定性信息描述方法,导致仿真中不确定性信息不能充分利用的问题,借鉴和采纳云模型的相关理论和方法,研究了以约束为中心基于云模型的复杂系统定性建模方法。首先提出了仿真中基于云模型的不确定信息表示方法、基于云模型和群体专家决策的量空间构建方法;然后给出了基于云模型的系统定性约束方程的构建方法;最后将提出的建模方法应用于一个敏捷供应链的建模实例。结果表明提出的建模方法具有客观表达不确定信息、将定性与定量信息在仿真中相互融合的优点。     

一种新的基于二维云模型不确定性推理的智能控制器

提出一种新型的二维云模型智能控制器结构.这种结构模型是一种本质非线性模型,可以很容易由一组不确定性推理规则构成.分析了一维和二维云模型的非线性映射特性,并给出了基于此结构模型的智能控制器的设计方法及仿真实例.     

一种新的云模型控制器设计

首先提出一种新型的云模型控制器结构模型．这种结构模型是一种本质非线性模型，可以很容易由一组不确定性推理规则构成．文中分析了云模型的非线性映射特性，同时给出了基于此结构模型的智能控制器的设计方法及仿真实例．     

基于云模型的入侵检测研究

由于网络行为的不确定性,使现有入侵检测系统几乎都存在高误报率和高漏报率的缺点。云模型是将模糊性和随机性有机结合进行不确定性推理的有效工具。本文利用云模型来处理网络实体行为的不确定性,提出了一种新的云入侵检测方法。该方法通过基于云知识库的云推理引擎进行不确定性推理,以对网络实体行为进行智能判断。模拟结果表明该方法能有效提高入侵检测效率。     

基于云模型的不确定性知识表示

云模型是用语言值表示的定性概念与其定量表示之间的不确定性转换模型,论文通过对云模型数学性质的研究,分析云模型的产生背景,证明其表示不确定性知识的合理性和有效性,最后给出了一个应用实例。     

云理论在作战飞机可靠性评估中的应用

传统的作战飞机可靠性评估一般采用定性评估方法,而对于精确的定量评估,目前尚缺有效的方法。云理论是一种用于处理不确定性和含糊性知识的数学工具,可实现概念与数据之间的相互转换。论文在云理论的基础上,建立了综合能力模型以及可靠性评估云模型,提出了一种新的具有可操作性的作战飞机可靠性评估方法,解决了可靠性评估中定性语言到定量的转化问题,使评估结果除了保留传统定性划分所具有的优点以外,也更加符合实际的数据分布和人的思维方式。论文最后给出了一个作战飞机可靠性评估的算例。