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提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I约束算法。 相似文献
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提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向α-三I支持算法。 相似文献
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提出了基于蕴涵算子族L-λ-G的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-G给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向三I约束算法、α-反向三I约束算法。 相似文献
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研究了基于蕴涵算子L-λ-0-λ-G模糊推理的FMP三I支持算法,给出了FMP模型和FMT模型的三I算法的计算公式。 相似文献
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提出了基于蕴涵算子族L-λ-R0的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-R0给出了模糊推理的FMP模型的三I支持算法、α-三I支持算法。 相似文献
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提出了基于蕴涵算子族L-λ-R0的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-R0给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的α-三I约束算法。 相似文献
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提出了基于蕴涵算子族L-λ-R0的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-R0给出了FMT模型的三I约束算法、α-三I约束算法。给出了FMT模型的三I约束算法、α-三I约束算法计算公式。 相似文献
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研究了基于正则蕴涵算子G-λ-R0模糊推理的三I算法的约束度理论,分析了约束度的性质,给出了α-三I算法的FMP（FMT）上（下）确界的计算公式。 相似文献
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提出基于蕴涵算子族L-λ-R0的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族L-λ-R0给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向三I约束算法。 相似文献
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研究了基于蕴涵算子Lp模糊推理的FMP反向三I支持算法及α-反向三I支持算法,给出了FMP模型的反向三I算法及α-反向三I算法的计算公式。 相似文献
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给出了一族新的左连续三角模族T（q,p）-LGN族及其伴随蕴涵算子族R（q,p）-LGN,它包括Lukasiewicz蕴涵算子、Gödel蕴涵算子及R0蕴涵算子; 提出了基于蕴涵算子族的模糊推理的思想,并给出了基于蕴涵算子族R（q,p）-LGN的FMP模型的三I支持算法。 相似文献
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创造性地将直角坐标系引入无向双环网络的研究,通过直角坐标系,系统研究无向双环网络G（N;±1,±s）的仿真图形,提出最优无向双环网络BestG（N;±1,±s）（直径、平均直径均达到下界）的构造方法并研究步长s和其直径之间的关系。与传统L型瓦方法在无向双环网络研究中相比,该方法克服其不足,大大提升了无向双环网络的研究水平,相关研究在国内外文献中尚未见到。 相似文献
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提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的三I约束算法。 相似文献
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提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性.针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的α-三Ⅰ约束算法. 相似文献
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提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向三I支持算法。 相似文献
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提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的反向三Ⅰ约束算法。 相似文献
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提出了基于蕴涵算子族Lλ0λG的模糊推理的思想,这将有助于提高推理结果的可靠性。针对蕴涵算子族Lλ0λG给出了模糊推理的FMP模型及FMT模型的α-三I约束算法。 相似文献
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对BR0代数,Boole 代数以及BL*系统,命题演算形式系统L进行了研究。首先讨论了BR0代数与Boole 代数间的相互关系,随后在BL*系统中分别添加公理模式(A →B) →¬A ∨ B或(A →(B → C)) →(A ∧ B → C)得到BL*系统的两种扩张,并证明了BL*系统的这两种扩张与命题演算形式系统L之间是等价的。 相似文献
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强化学习作为一种重要的机器学习方法,已经被广泛应用于许多单智能体和多智能体系统。强化学习的性能受所使用的学习算法及其参数的影响很大,不同的学习算法或者参数很小的变化都可能导致学习性能很大的变化。当环境模型未知时,确定最好的算法和最优的参数是困难的。为了避免参数的影响,提出了一种基于多Agent的融合Sarsa（λ）学习系统,它把强化学习环境当作多智能体环境来处理。最后用迷宫实验仿真,结果验证了该方法的可行性和有效性。 相似文献
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K-匿名化是数据发布环境下保护个人隐私的一种有效的方法。指出目前已有的一些K-匿名模型存在隐私泄露问题,给出了一种新的有效的K-匿名模型——（α,L）多样化K-匿名模型解决存在的问题。通过一个局部化泛化算法对新模型的有效性进行实验验证。 相似文献