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目前,基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂,初始化必须依赖各因素极值,基点数量提取冗余等原因,未能在应用中取得很好效果。为此,结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想,提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后,利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法-基点分类算法,基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型,再通过新定义的λ-背景基,优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强,预测能力准确率高,同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。 相似文献
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模糊数学最有希望的应用领域之一是以第五代计算机为主体的知识工程的开发,主要手段是模糊信息的处理和系统的决策。本文介绍了模糊信息与模糊决策的概况及其发展前景,着重指出了它在信息革命中的重要地位。 相似文献
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综合评判的 Fuzzy 数学模型首次在[1]中被提出,并得到了大量的应用。尔后,许多工作者对其进行了评议与改进。文[2]集其大成,系统地论述了综合评判的数学模型,使之趋于完善、本文就尚存在的一些问题,提出几点注记。 相似文献
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Fuzzy控制器的控制规则设计的手工制作,使得控制规则是予先给定的,静态的。这就大大限制了Fuzzy控制器的应用。而实际要求的控制规则应是可以自调整的。文献给Fuzzy控制器的控制规则设计提出了一条新途径,使Fuzzy控制器的控制规则可用一个包含修正因子的公式描述。依根该途径,本文给出了获得动态控制规則的一种判断算法,构造出了自调整Fuzzy控制器。同时给出了算法分析和试验结果,说明了这种自调整Fuzzy控制器的适用性。 相似文献
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国内外近年来所提出的广义概率逻辑对于人工智能的发展有重要意义。能否反映变换演化的实际场景,使逻辑判断能够灵活变通,这是广义概率逻辑发展的关键。为了解决这一问题,本文的目是以信息空间作为逻辑与实际场景的接口。有了这个接口,逻辑判断就能反映变幻莫测的实际场景。本文的方法是用因素空间来定义表现论域以形成新的信息空间,将谓词中的变元取为因素,在已有的逻辑系统中加上本文所提出的背景公理,所有的推理都是在一定背景之下的推理,不同的背景会推出不同的结论。结果是新的逻辑既能维系Stone表示定理的表现要求,又能变得更加灵活有效。结论能使广义概率逻辑更有效地服务于人工智能。为了配合机制主义人工智能的需要,本文还特别提出了语法-语用对接的方法和目标驱动的逆向推理设想,最后为泛逻辑的3种连续算子对进行了数学证明。 相似文献