基于概念格的语言真值不确定性推理*

利用概念格来实现不确定性推理的过程中,给出了一个具体的语言真值格蕴涵代数的完备结构;作为概念格的扩充理论,提出了用于处理不确定性信息的语言真值概念格,并基于语言真值概念格给出了内逼近不确定性推理规则和外逼近不确定性推理规则,进而验证了这两种规则的还原性。     

基于矩阵蕴涵运算的格值模糊概念格构造方法

从矩阵角度对一类模糊概念格的构造方法进行了研究.以具体的格蕴涵代数作为刻画对象与属性间不确定性关系的取值域建立了格值模糊概念格;为了便于非数值间的计算,分别定义了矩阵合取运算、析取运算和蕴涵运算,并基于矩阵蕴涵运算给出了格值模糊概念格的构造方法;进而通过实例求出了对应的格值模糊概念格,验证了该方法的正确性.     

模糊语言属性偏序结构图的逐层属性约简算法

在形式概念分析中,属性偏序结构图作为一种数据可视化工具,可有效解决用户认知过载的问题.在现实生活中,人们往往通过模糊语言值表达偏好信息,会产生大量的模糊语言值数据.为了解决在模糊语言环境下的属性约简问题,文中提出模糊语言属性偏序结构图的逐层属性约简算法.首先,基于模糊语言值形式背景构建模糊语言属性偏序结构图,将模糊语言值数据嵌入属性偏序结构图中.通过语言真值格蕴涵代数作为模糊语言值表示模型,表达模糊语言值间的序关系和不可比关系.然后,为了获取保持模糊语言值形式背景区分能力不变的最小属性子集,结合模糊语言值属性偏序结构图,搜索未与底层节点建立边的节点.在保证模糊语言值属性偏序结构图类等价的前提下,计算该节点及其子节点间的差别属性,并构造相应的逐层属性约简模型.最后,通过实例与对比实验验证文中算法的有效性和实用性.     

语言值直觉模糊二元组表示模型

基于语言真值直觉模糊格,提出一种语言值直觉模糊二元组表示模型.讨论模型中语言值直觉模糊对的运算及其性质.给出语言值直觉模糊聚合算子,即语言值直觉模糊算术平均算子和语言值直觉模糊加权平均算子,实现语言值直觉模糊对的聚合,减少语言值直觉模糊对聚合过程中的信息损失.将此方法用于模糊模式识别中,并以疾病诊断识别过程说明该方法在具有正反两面证据的模糊环境下的有效性.     

对象格产生概念格

通过在对象集内引入两个偏序关系≤′和C′及一种新的交运算∩′来建立改进的对象格,然后通过此对象格产生概念格。此概念格与由通常对象集合的交运算∩产生的概念格相比,其产生的概念节点不仅包括由通常对象集合的交运算∩产生的概念格的子节点的对象,还包括产生的新对象。     

语言真值格值命题逻辑系统中广义文字的归结判定

自动推理是人工智能研究的一个重要内容,基于归结原理的自动推理是自动推理研究的重要分支。基于语 言真值格蕴涵代数的格值逻辑系统能处理带有可比较项和不可比较项的信息或知识,为自动推理研究提供了严格的 逻辑基础。给出了语言真值格蕴涵代数纷相似文献   

基于属性消减的模糊概念格渐进式构造算法

当前模糊概念格的直接构造具有指数时间复杂度,且随着真值集合L大小的增加,模糊概念格的规模变得越来越庞大。为此提出了FMBUAD算法,它能够在原有模糊概念格的基础上消去多个消减属性(冗余或者无效属性)得到新的模糊概念格,且不考虑真值集合L的大小。基于模糊概念格的基础理论证明了FMBUAD算法的正确性。该算法首先将所有概念节点内涵中的消减属性隶属度移除;然后找出模糊概念格中所有的删除节点;最后集中处理删除节点父子节点之间的偏序关系。理论证明和实验结果表明:FMBUAD算法构造L-模糊概念格具有较好的时间性能。     

基于语言值格蕴涵代数的偏好顺序结构评估决策方法

针对具有可比性和不可比性语言值信息的决策问题,提出基于语言值格蕴涵代数(L_V(n×2))的多属性决策方法.讨论L_(n×2)上的语言值评价矩阵及其性质,提出L_V(n×2)上的优先函数和格值程度差,充分考虑属性值差距信息,将格值程度差应用到择优排序上.通过语言值向量,建立语言值向量合成矩阵,处理决策问题中的多专家多属性信息.引入语言值评价矩阵加权聚合算子对语言值评价矩阵进行聚合,利用偏好顺序结构评估(PROMETHEE)决策方法的非补偿性,构建基于语言值格蕴涵代数的PROMETHEE决策模型,并通过网络商品评价实例说明文中方法的有效性和实用性.     

语言真值直觉模糊逻辑的知识推理

针对格蕴涵代数、直觉模糊集及知识表示、基于语言真值直觉模糊代数的相关性质及运算方法,提出了六元语言真值直觉模糊代数的相关逻辑性质,并在六元语言真值直觉模糊知识表示的基础上,将模糊推理的CRI方法进行扩展,研究得出了六元语言真值直觉模糊推理的方法即6LTV-CRI算法。而后将直觉模糊推理与六元语言真值直觉模糊推理方法进行对比分析,验证了6LTV-CRI推理算法的合理性,并分析了其优缺点。     

区间值模糊集上格蕴涵代数的构造研究

区间值模糊集合是处理不确定、不完全信息的重要基础理论,格蕴涵代数是区间值模糊集上一个重要的研究方向。文章是在区间值模糊集合上,给出了区间补、区间伪补和区间蕴涵三个运算的概念,证明了〈I[0,1],■,■,c,*〉是有余格。与此同时,在区间值模糊集上重新构造了格蕴涵代数(I[0,1],■,■,c,*,■),且讨论了该格蕴涵代数的一些性质。     

六元语言值直觉模糊的金融决策推理方法

为了处理金融决策中的不确定性信息,采用直觉格值的方法来表达语言值。基于语言真值直觉格值系统,改进了一个个人金融决策辅助系统模型。该系统的推理方法是将直觉模糊逻辑近似推理方法进行扩展,通过使用相似度的方法来处理模糊问题,实现了一种较为理想的不确定性推理方法。最后给出了一个实例,结果表明所提出的方法可以灵活有效地处理金融决策问题。     

语言真值直觉模糊命题逻辑系统的推理规则

提出了一种基于语言真值直觉模糊代数的直觉模糊命题逻辑系统。基于语言真值格蕴涵代数生成语言真值直觉模糊代数,可同时处理具有可比性或不可比性信息。该方法可以同时处理不确定性问题的正面证据和反面证据。研究了语言真值直觉模糊命题逻辑系统LP(S)的性质,得到了其公理及推理规则,也获得了LP(S)中的证明与定理。实例说明,该方法在处理同时具有可比性和不可比性的直觉模糊决策问题中更灵活、更有效。     

真值限定的语言真值直觉模糊推理

为了更贴近人类语言的表达,减少推理过程中信息的损失,在直觉模糊逻辑推理的基础上,结合语言真值格蕴涵代数,提出了真值限定的语言真值直觉模糊推理方法。研究了语言真值直觉模糊犹豫度、相容度、不相容度及其相关性质,并通过语言真值直觉模糊相容度的计算,对推理真值进行限定,给出语言真值直觉模糊推理模型的真值限定推理方法。设计推理算法,并将算法应用于实例中。实例说明,该方法在处理同时具有可比性和不可比性的语言真值直觉模糊推理问题中更有效。     

Linguistic truth-valued lattice-valued propositional logic system ?P(X) based on linguistic truth-valued lattice implication algebra

In the semantics of natural language, quantification may have received more attention than any other subject, and syllogistic reasoning is one of the main topics in many-valued logic studies on inference. Particularly, lattice-valued logic, a kind of important non-classical logic, can be applied to describe and treat incomparability by the incomparable elements in its truth-valued set. In this paper, we first focus on some properties of linguistic truth-valued lattice implication algebra. Secondly, we introduce some concepts of linguistic truth-valued lattice-valued propositional logic system ?P(X), whose truth-valued domain is a linguistic truth-valued lattice implication algebra. Then we investigate the semantic problem of ?P(X). Finally, we further probe into the syntax of linguistic truth-valued lattice-valued propositional logic system ?P(X), and prove the soundness theorem, deduction theorem and consistency theorem.     

基于不同蕴涵算子的模糊概念格建格算法研究

概念格是进行数据分析的有力工具,模糊集是数据处理的有效方法之一,模糊概念格有重要的理论与应用价值,但它的结构与性质依赖于蕴涵算子的选择,基于此,介绍了基于下半连续三角模生成的剩余蕴涵以及模糊概念格的算子和定义,提出了基于不同蕴涵算子的模糊概念格的实现算法,分析了算法的复杂度等性能,最后通过实例说明了基于Godel 蕴涵和Lukasiewicz 蕴涵的模糊概念格的建格方法。     

基于TOPSIS的语言真值直觉模糊多属性决策

针对具有模糊语言值信息的多属性决策问题,结合传统的TOPSIS方法,提出了基于TOPSIS的语言真值直觉模糊多属性决策方法。在语言真值直觉模糊代数的基础上,用语言真值直觉模糊对来表达既有可比的又有不可比的模糊语言值信息,给出了语言真值直觉模糊对之间的归一化距离算法,并讨论了其相关性质。提出了语言真值直觉模糊正、负理想点,通过计算各方案属性值与正、负理想点之间的距离,得到各方案与理想点之间的相对贴近度,并根据相对贴近度的排序结果得到最优方案。实例说明该决策方法的合理性和有效性。     

概念格在入侵检测中的应用研究

为了发现潜在的、有效的入侵检测规则,提高入侵检测系统的检测率,将概念格与入侵检测技术相结合提出了一种基于概念格理论的入侵检测系统.系统通过对收集的数据进行预处理、数据规范化,使用属性约简得到最小属性集构建概念格,同时分析概念间的蕴涵关系,获得非冗余的分类规则.基于概念格的入侵检测模型与其它检测方法相比要求的训练数据获取简单,实验结果表明,使用该模型减少了实现分类的运算量,提高了入侵检测的检测率,有效控制了检测的误检率.     

赋范格H蕴涵代数和模糊格H蕴涵代数

在范数的条件下扩充了格H蕴涵代数的概念,即赋范格H蕴涵代数,并讨论一些性质。然后将模糊集合论运用于赋范格H蕴涵代数,给出了模糊赋范格H蕴涵代数的定义,得到了一些基本性质。通过使用两个赋范格H蕴涵代数之间的映射定义了赋范格H蕴涵代数同态,且得到了一些性质。最后得到了在赋范格H蕴涵代数中的数列对于蕴涵距离是有界的结论。