一种区间数分解与定标算法及其扩展形式背景的概念格生成方法

现有的概念格模型无法处理既包含以布尔值表示的信息,又包含以标量、模糊数及区间数表示的信息。因此,针对包含所有这些信息类型的扩展的形式背景提出它的处理方法,在此基础上,生成经扩展的概念格,是一项有意义的工作。提出了一种新的区间数分解与定标算法,以处理含有多种类型的扩展形式背景,并给出了相应的扩展格生成算法。最后,实验表明,该方法具有良好的效果。     

解释学习中模糊概念的学习

本文提出了一种模糊知识的表示模式,给出了在模糊意义下的基于解释的学习的一种描述,以及解释、学习机制,使在解释学习中能够学习到一些带有模糊修饰词的新概念．本文描述形式同算子模糊逻辑而语义与其不同．     

基于约束的模糊概念格构造算法

一般的模糊概念格在构造过程中没有考虑用户的需求,用户对模糊概念格节点中一些属性集形成的内涵并不感兴趣。为了增强模糊概念格的针对性,降低模糊概念格构造的时空复杂性,构造满足用户需求的模糊概念格,首先将用户感兴趣的背景知识定义为约束条件,根据用户关心的属性间关系,将约束条件分为3类:单约束、与约束及或约束,并采用谓词公式表示,进而提出了基于约束的模糊概念格(Constrained Fuzzy Concept Lattice,CFCL)构造算法。该算法自底向上构造模糊概念格,利用模糊概念格父子节点内涵的单调关系,采用剪枝技术来减少构造过程中判断模糊概念是否满足约束的次数,提高了模糊概念格的构造效率。实验结果表明,该算法能够有效地减少模糊概念格的存储空间和构格时间。     

Fuzzy classification maximum likelihood algorithms for mixed-Weibull distributions

In this paper we propose an efficient algorithm based on Yang’s (Fuzzy Sets Syst 57:365–337, 1993) concept, namely the fuzzy classification maximum likelihood (FCML) algorithm, to estimate the mixed-Weibull parameters. Compared with EM and Jiang and Murthy (IEEE Trans Reliab 44:477–488, 1995) methods, the proposed FCML algorithm presents better accuracy. Thus, we recommend FCML as another acceptable method for estimating the mixed-Weibull parameters.     

一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法

模糊本体是语义网中处理模糊信息的重要工具,而模糊本体学习是构建模糊本体的一种有效方法,因此模糊本体学习已逐渐成为现今本体研究的热点。作为模糊本体的另一种图结构的表现形式,模糊概念格构造与演化的研究也渐渐引起人们的关注。模糊形式概念分析是一种基于模糊形式背景表示形式概念的新模型,是由模糊集理论与形式概念分析结合而成,其主要表现形式即是模糊概念格。这种模糊概念层次结构是数据分析及规则提取的有效工具,且支持概念间相似度的计算。提出一种基于模糊形式概念分析的模糊本体学习方法,意图从领域文档中获取模糊概念和模糊概念关系,并通过模糊形式概念分析,将其添加到源模糊本体转化的模糊概念格中,以完成模糊本体学习。     

概念格的快速渐进式构造算法

概念格作为形式概念分析理论中的核心数据结构,已经在知识工程和软件工程等领域得到了广泛的应用。概念格的快速构造在其应用过程中具有重要的意义,研究人员已经提出了一系列构造概念格的算法,其中渐进式算法是很有前途的一类。该文通过对概念格渐进式构造过程的分析,识别出要解决的基本问题,提出了采用树结构对概念格节点进行组织,研究了基于这种树状组织的概念格快速渐进式算法,并给出了算法的伪码。概念格节点的树结构组织有利于识别出格节点的类型以及约束新生格节点的父节点和子节点的搜索范围,从而可以有效地减少算法的执行时间。实验结果表明,基于这种树状索引的渐进式构造算法的时间性能要明确优于著名的Godin算法。     

模糊函数模型辨识的引导点方法

一、引言模糊模型辨识近年已引起重视,并形成函数模型辨识和关系模型辨识两个分支。在函数模型辨识中,线性多元回归形式占主导地位,其单一规则具有如下形式 IFx_1 is A_1 and…and x_n is A_n THEN y=p_0+p_1x_1+…+p_nx_n, (1)其中(x_1,…,x_n)为输入,y为输出,A_1,…,A_n为相应论域的模糊子集,p_0,p_1,…,p_n为待定回归系数。现有方法是在一定假设条件下,用优化算法对参数寻优,存在收敛慢和局部收敛问题。本文方法不用优化算法,也无须对规则数目和隶属函数形式作任何特别假设。     

基于遗传算法的方程求根算法的设计和实现

探讨用GA解优化问题的方法来求解复函数方程全部根的问题.提出了一种基于遗传算法的复函数方程求根算法,算法简单实用,并给出该算法的设计和实现,最后通过实例验证了该方法的有效性.     

一个模糊常识库的模型

常识的表示及推理是人工智能的一个核心难题。文章提出了一个模糊常识库的模型,描述了模糊概念的表示方法以及常识的模糊推理,并给出了模型解题的两个例子。     

基于空间模型和遗传算法的高校排课系统

如何实现具有人性化设计、能满足多约束条件的高效排课系统是高校教务工作的难点问题. 针对某高校排课问题, 提出基于空间模型的高校排课算法. 首先对比分析现行各排课算法的优劣性, 然后结合该校实际排课需要, 构建排课问题空间模型和约束模型以降低排课问题复杂度, 并在此基础上, 对遗传算法进行优化, 设计了基于遗传算法的排课算法, 提出了排课问题的解决方案. 实验结果表明, 该排课系统较好的解决了该校的排课问题, 为其他类似问题的解决提供了可借鉴经验.     

面向算法的SIMD计算机数学模型及其应用研究

针对数据并行计算在图像处理中的应用研究,提出了数据并行计算机的面向算法的数学模型,以及利用该模型得到的一种新颖的、数据并行算法的数学描述方法.采用该数学描述方法 对数据并行图像处理中的灰度直方图运算、区域增长法图像分割以及图像卷积运算等3类图 像处理方法进行了描述.结果表明,该数学描述方法不仅简单可行和精确,而且,可以从数 学公式中直接得到算法的通信复杂性和计算复杂性.该方法可以应用到数据并行计算的应用 研究中作为数学描述的工具.     

Variable threshold concept lattices

In this paper, the definition of a variable threshold concept lattice is introduced. Based on a Galois connection, three kinds of variable threshold concept lattices, in which diverse requirements of knowledge discovery can be satisfied by adjusting a threshold, are defined. The number of formal concepts in a variable threshold concept lattice is far less than that in a fuzzy concept lattice. The three kinds of variable threshold concept lattices are constructed between two crisp sets, between a crisp set and a fuzzy set, and between a fuzzy set and a crisp set. Their properties are analogous to that of the classical concept lattices, and can be induced by the fuzzy concept lattice.     

一种新的网格资源模型研究

提出了模糊概念格和模糊概念Trie树的网格资源模型,将形式概念分析理论和网格资源管理技术进行了有机地结合。给出了网格、资源的形式概念定义,构造了网格资源模糊概念格。利用形式概念分析方法,生成了网格资源模糊概念的外延Trie树和内涵Trie树,并给出了树的生成和资源与服务检索算法。实验和实例表明,这种资源组织方式是可行和有效的。     

FCCU反应再生系统闭环实时优化控制的应用

主要论述催化剂装置闭环实时代化控制（CLRTO）技术的概况、变量的选取、优化原理、实施过程。     

基于遗传算法的模糊控制仿真研究

提出了一种基于遗传算法的模糊控制系统 ,通过对模糊规则进行优化 ,达到了基于 ITAE指标的满意控制。仿真结果表明 ,遗传算法具有良好的寻优性能     

基于软分类和卡尔曼滤波方法的模糊规则提取

提出了一种新的基于遗传模糊软分类和卡尔曼滤波方法的模糊辨识算法.该算法由3个步骤组成：（1）基于遗传算法确定模糊C均值（FCM）中的最佳分类数,从而确定模糊规则的前件和样本在各类中的隶属度;（2）采用最小二乘法（LS）来确定模糊规则后件的初始参数;（3）用卡尔曼滤波方法调整后件参数.最后,运用该算法对我国全要素生产力进行了模糊规则的提取.     

The theoretical foundations of statistical learning theory based on fuzzy number samples

Statistical learning theory based on real-valued random samples has been regarded as a better theory on statistical learning with small sample. The key theorem of learning theory and bounds on the rate of convergence of learning processes are important theoretical foundations of statistical learning theory. In this paper, the theoretical foundations of the statistical learning theory based on fuzzy number samples are discussed. The concepts of fuzzy expected risk functional, fuzzy empirical risk functional and fuzzy empirical risk minimization principle are redefined. The key theorem of learning theory based on fuzzy number samples is proved. Furthermore, the bounds on the rate of convergence of learning processes based on fuzzy number samples are discussed.     

CAD系统设计中的形式化方法与功能命题

本文结合作者多年的研究实践,对CAD系统功能设计理论和方法进行研究,并在此基础上提出和建立CAD系统功能设计的数学模型,其中包括：(1)介绍需求分析的形式化描述和表示方法,建立需求空间结构;(2)提出复合功能、设计逻辑、功能与参数依赖及交互效率等新概念,并分别建构复合功能的构造和效率命题;(3)阐述这些理论和方法在自行开发的专业化系统中的应用。     

关于心理传感器开发与研制的看法

心理传感器是能将心理量转换为物理量的装置或系统。目前它还处在胚胎阶段,它的诞生将标志着传感器技术进入了一个新时期。如果把传感器看作是一种接口器件,则心理传感器将是人脑与电脑的接口、人与机器人的接口乃至自然科学与社会科学的接口。 本文讨论了研制、发展心理传感器的必要性,可能性与现实性。主要论点集中在“大脑活动是分子事件”。提出了心理传感器的两种数学模型,一种基于条件概率,另一种基于矩阵代数。还提出了求解和用动物模型进行校验的方法。 实现心理传感器需要心理生理学、传感技术、数学与计算机科学等学科的交叉,最后还提出了把研制、开发心理传感器付诸行动的建议。