从FTART网络中抽取if-then规则

基于域理论的自适应谐振算法FTART采用了独特的解决样本间冲突和动态扩大分类区域的方法,学习速度快、精度高,取得了很好的实用效果。但由于其学习到的知识是通过连接权隐式表示的,可理解性差,推理过程难以解释,使其进一步发展受到了很大限制。本文从功能性角度出发,提出了一种从FTART网络中抽取if-then规则的方法。实验结果表明,抽取出的if-then规则可理解性好、预测精度高,可以很好地描述FTART网络的性能。

一种基于模糊规则的非线性系统快速模糊辨识方法

针对以往模糊建模方法中算法过于复杂的问题,提出了一种简单而有效的复杂系统模糊建模新方法。该方法是基于输入空间的模糊划分,计算给定样本在各模糊子空间的隶属度,并利用卡尔曼滤波算法辨识模糊模型的结论参数。整个辨识过程与模糊聚类方法[8]和误差反馈学习方法[5]相比所需的CPU时间最短。最后通过著名的Box-Jenkins煤气炉数据[7]仿真结果证明了该方法的有效性与实用性。

一种有效的从数据中提取模糊规则的混合方法

提出一种简单而有效的从数据中提取模糊 IF- THEN规则的混合方法 :首先通过启发式方法确定模糊 IF- THEN规则结论部分非模糊单值 (即实数 )的初始值 ,然后通过梯度下降学习方法对模糊模型前提参数和结论参数同时进行精调。这种方法的优点是不仅模型精度较高 ,而且收敛速度快。由于提出的方法对模型的性能有明显的影响 ,因此 ,对如何系统地调整输入—输出数据对权值的方法也进行了研究。

基于规则插入的自适应模糊控制器的设计

提出一种为模糊控制器系统开发有效规则的自适应模糊控制器的设计方法 .该方法首先基于两个基本的If_then模糊规则 ,然后插入多个新If_then模糊规则 ,其合成的模糊规则的输入_输出映射保持不变 ,且其隶属函数的参数在线约束为最小化成本函数 ,最后以最典型的非线性和延迟系统模型为例进行仿真实验 。

基于模糊规则预测模型的急性高血糖诊断

构建了一种基于模糊规则的算法来建立预测模型。该模型采用Takagi-Sugeno(T-S)结构,通过IF-THEN的表述方式来描述规则,并通过高斯隶属函数确定模型系数,生成预测模型规则库。实验数据来源于心脏传导系统的电生理信息,将实验数据分成训练集和验证集,通过训练集生成规则库,并使用验证集来预测急性高血糖的持续时间,对比验证集的实验测量输出与预测模型输出,使用预测均方根误差(RMSEP)评价预测精度。将预测结果与偏最小二乘法(PLS)、最小二乘支持向量机(LSSVM)和反向传播神经网络(BPNN)三种经典预测模型的结果进行比较,实验结果表明,基于模糊规则的预测模型预测精度最高,适合用来预测急性高血糖的持续时间。该模型可以为医学基础研究和临床诊断提供指导与建议。

基于一种新模糊模型的非线性系统模糊辨识

提出一种基于新的模糊模型和加权递推最小二乘算法 (WRLSA)的非线性系统模糊辨识方法 .新型的具有插值能力的模糊系统可以通过学习从输入输出采样数据中提取MISO系统模糊规则 ,它继承了Sugeno模型及其变化形式的许多优点 .采用相应的模糊隶属函数 ,使得被辨识的模型可用若干局部线性模型来表示 ,然后利用WRLSA拟合这些线性模型 .给出了详细的模糊辨识算法 ,为了验证该辨识方法的有效性 。

本体描述语言OWL知识表示的扩展

当前,在语义Web中,基于OWL的知识表示成为了研究和应用的热点。文章基于计算机常用软件领域,介绍了OWL的扩展语言OWLPLUS,包括:用户自定义字符串、数值关系约束和IF-THEN规则表示等方面。

TSK网络结构设计:一个基于二阶运算的局部反馈网络

按照局部反馈和易于解释两个原则,本文设计了一个带反馈的二阶TSK网络。网络的结论部分以输入成分的二项式[1,2]作为神经元的导出域。二项式是神经网络领域少见的运算模式,导出域通常为输入与权向量的内积。网络的结论部分借助于延迟反馈引入动态特性,属于局部反馈,所以动态导数计算简洁。TSK网络表征一组If-Then规则,本文网络较采用独立变换[3]和基于G—FGS神经元[4]的网络易于理解。系统辨识的仿真证明本文网络可以很好地辨识动态系统,表明TSK网络拓扑结构设计中使用二阶运算是可行的。

一种融合专家和数据的综合知识建模框架

专家系统过分依赖于专家的知识,如何准确地获取专家知识成为系统工作的瓶颈,将历史数据和专家知识有效结合成为智能建模领域的一个难题.提出一个融合专家知识和历史数据的综合知识建模框架,首先利用简单的IF-THEN推理规则表示专家的经验知识,再基于历史数据设计一系列自动分析方法,通过聚类分析、规则提取、近似推理、规则调整等过程形成一个数据分析引擎,协助专家正确建立并优化知识模型,为领域专家提供一个将个人知识和数据抽取规则相融合的综合建模方法.

基于决策树的快速在线手写数字识别技术

本文提出了一种快速的在线手写数字识别方法,该法采用书写笔划走势时手写数字进行建模,运用决策树学习算法进行数字分类识别。数字笔划走势特征提取简单、区分度高、对用户不敏感,实现了有限的资源条件下的高速识别,同时保证了方法的良好用户适应性；决策树学习算法分类情况全面,保证了方法的高识别率。实验结果表明：该方法既具有简单高效的特点,又具备很好的用户适应性。

基于模糊推理机的汉语主观句识别

该文提出一种基于词汇模糊集合的模糊推理机以识别汉语主观句。首先,根据主、客观词概念的模糊性,我们定义了两个相应的模糊集合,并在模糊统计方法下,利用TF-IDF从训练语料中获取隶属度函数。然后制定了两个模糊IF-THEN规则,并据此实现了一个模糊推理机以识别汉语主观句。NTCIR-6中文数据上的实验结果表明我们的方法具有一定的可行性。

网络入侵中边界模糊阈值的确定

在对网络入侵中边界模糊阈值进行确定的过程中,以往都是以入侵数据的单个异常特征为检测基础,没有考虑入侵后数据所表现的阶跃特征,出现网络入侵的判断不确定性,造成获取边界模糊阈值不准确的问题。文章提出一种基于阶跃模糊规则参数训练的网络入侵中边界模糊阈值的确定方法。该方法证明了网络遭到入侵后,数据整体带有阶跃性特征,依据这种阶跃性特征对入侵后的边界模糊阈值进行预测,塑造模糊系统的if-then规则,求出模糊系统的阈值输出,实现网络入侵中边界模糊阈值的确定。实验结果表明,该方法能较为准确地确定入侵模糊阈值,效果明显。

基于Wiki和Blog的企业知识共享机制探讨

通过对基于If-then产生式规则的知识表达与抽取方法、知识存取机制及其信息平台法构建等的探讨,构建了一种基于Blog和Wiki的企业知识共享机制和原型系统,为企业提供了一种适应网络经济发展的知识共享与管理方法。

基于变压器运行声音识别的智能运维辅助决策技术

根据现场采集到的主变运行时的声音、负荷潮流、中性点电流、环境及冷却系统运行方式等数据形成主变运行声音数据库,对数据进行初步探索后,利用BP神经网络算法对变压器运行声音的特征量进行预测分类,结合路况实时信息、人员配置、气候条件等数据,利用if-then规则快速生成运维策略,将预测结果及运维策略按权限等级推送至相关人员。

带有逻辑选择关系的单边装配线平衡问题

针对带有逻辑选择关系的单边装配线平衡问题,考虑到优先关系图的局限性,提出采用If-then规则语言替代优先关系图作为建模工具。通过If-then规则语言和AND/OR图描述任务间的约束条件,分别建立约束规划模型和整数规划模型,并运用组合优化软件ILOG分别进行求解。经典算例求解结果表明,采用If-then规则建立约束规划模型求解单边装配线平衡问题,能更好地实现装配线平衡、提高生产效率,且约束规划模型相对整数规划模型规模更小、求解速度更快。