属性逻辑的近似推理模式研究

近似推理是进行知识推理的有效工具。将计量逻辑中全蕴含三I推理、基于真度的近似推理模式应用到基于形式背景的属性逻辑中,给出基于属性逻辑的全蕴含三I推理的广义MP规则和广义MT规则的解,并提出若干基于广义MP规则和广义MT规则的近似推理方法。引入属性逻辑公式的真度、属性逻辑公式间的伪距离,提出基于属性逻辑伪距离的近似推理方法,讨论基于广义MP规则、广义MT规则的近似推理和基于属性逻辑伪距离的近似推理之间的联系。

模糊粒计算在工业动态复杂事件识别中的应用

工业动态复杂事件识别可以为决策者提供故障诊断、流程优化的参考依据。如何在不完备数据下进行可解释的推理和识别是一个非常有挑战性的问题。为了解决这个问题,本文提出了一个新的工业动态复杂事件识别模型。通过将该模型应用于合成数据集以及真实数据集,结果显示,在不完备数据的工业场景下,本文模型的准确率和召回率均达到90%以上,预测未知事件的准确率也达到95%以上。

基于粒度计算的异构网络多维数据挖掘方法

针对异构网络多维数据挖掘执行效率低、管理难度大和挖掘精度低等问题,提出基于粒度计算的异构网络多维数据挖掘方法。基于异构网络数据之间的差异化特性,建立具有数据共享、存储及管理功能的异构网络多维数据模型。依据决策逻辑理论定义异构网络多维数据模型中的多维数据信息表,利用模式搜索对数比率来粒化处理信息表中的结构粒,构造体现多维数据特征的粒度计算模型。引入六元组界定粒度计算模型,实现不同种类粒度的自适应计算,输出异构网络多维数据挖掘结果。通过实验结果可知,在图书馆推荐系统的异构网络中,该方法的挖掘精度高于97%,所推荐图书与用户的关联度高于0.950,挖掘性能较强。

基于非标准分析的粒计算研究

该文着力于研究粒计算的基本理论.粒计算作为一种粒数数系被研究,在这种数系中研究粒运算的基本定律、粒与粒之间的不可区分关系;研究这种粒数系中描述型的形式语言等.采用的方法是基于非标准分析中的超实数理论研究实值粒运算应遵循的规则,也研究了伴随二元关系的信息粒的合成、加粗、加细、并和交运算等;在分析前人工作的基础上、基于超实数理论进一步为粒计算研究定义了一种新的不可区分关系,得到了几个相关性质,并且证明了相关结果.随后定义了描述这种粒数数系的描述型形式语言——一种带不可区分关系词的二阶粒逻辑;粒常量、粒变量、粒函数项的相关运算定律也被定义了.最后,以示例演示了这种粒逻辑适应于描述粒数学定理、粒公式化简等.

基于粒逻辑的扩展RBAC模型

RBAC作为一种有效的访问控制模型已被广泛地研究和应用,但传统的RBAC模型没有考虑时间和上下文因素,角色之间、权限之间的逻辑关系比较简单,以至于在拥有大量用户和角色的系统的授权中表现出效率低、管理复杂等不足.为了解决以上问题,将粒计算的思想引入到RBAC模型中,提出了基于粒逻辑的G-RBAC模型,该模型将权限、角色粒化,在权限粒和角色粒上加入了时间和上下文的因素;基于粒逻辑,定义了G-RBAC模型中各元素间的逻辑运算,实现了G-RBAC的授权推理决策,提高了授权的灵活性.应用实例表明,G-RBAC模型能有效地实现大型系统的细粒度访问控制.

从Rough集的发展前景看粒计算的研究趋势

论述了Rough集提出的意义、研究背景和发展趋势,分析了Rough集的实质是从一个不可定义的子集中,经等价关系构造出这个集合的上、下近似集,因而使得这个不可定义的集合转变为精确可定义的上、下近似集,从而在不可定义集上处理的问题可移到精确可定义的上、下近似集上去处理,这是Rough集创立的重大贡献.讨论了Rough集应用的广泛性及其在许多方面的应用实例,Rough集的应用,为粒计算研究提供了新思维,促进了粒计算研究崛起.

粒计算在数字逻辑电路分析与设计中的应用

逻辑优化是数字逻辑电路分析与设计的关键,对于降低系统复杂性,减少系统功耗和提高系统安全性有重要作用。随着数字逻辑电路规模的不断扩大,传统的理论将面临新的挑战。从知识工程角度看,逻辑优化的本质是知识约简的过程。粒计算(granular computing,Gr C)是处理大规模、复杂问题的人工智能新方法。在简述现有逻辑优化算法和粒计算理论发展现状的基础上,研究了粒计算理论中的等价关系、相容关系、覆盖等知识模型以及用粒矩阵刻画的知识发现算法,指出了将其应用于大规模数字逻辑电路逻辑优化的研究方向与研究思路。

数据仓库中的数据粒度确定原则

在设计数据仓库逻辑模型过程中,数据粒度的设计好坏对数据仓库的性能、功能有很大影响。本文结合实际的数据仓库建设,讨论数据粒度的设计原则。

多处理机系统中的宏任务并行

多处理机系统是巨型机的发展方向。宏任务是在多处理机系统上用来加快程序执行的一条主要途径。文中介绍了宏任务并行,描述了宏任务的实现,讨论了编译器和操作系统的支持。最后解释了宏任务的一个程序。

粒计算研究现状及基于Rough逻辑语义的粒计算研究

综述了粒计算的提出背景、研究现状及其发展趋势,也给出了作者的评论;论述了粒计算应用的广泛性,包括AI中的图像检索、医学诊疗系统、连续数学中的积分学及其它许多逻辑推理等方面的应用.讨论了粒计算将有希望成为处理信息和研究其它学科的理论工具和方法学.讨论了粒计算中基于Rough逻辑语义的粒及其相关性质,建立了这种粒的演绎推理.提出了基于Rough逻辑语义的粒归结原理和归结策略,包括λ-归结策略和锁归结策略.证明了这种粒归结的完全性.基于Rough逻辑语义的粒在AI的问题求解、专家系统以及机器定理证明中都将成为一种新的研究思想和新的理论工具.最后,提出了这种基于Rough逻辑语义的粒计算研究前景.

基于粒计算的逻辑函数快速粒约简算法

逻辑函数是描述数字电路中输入变量与输出变量之间逻辑因果关系的重要工具,研究逻辑函数的约简具有重要的理论和实际意义。针对计算机化简逻辑函数普遍存在的算法复杂度高、运算速度慢的问题,将粒计算思想与启发式搜索相结合来约简逻辑函数。首先将逻辑函数转化为最小项之和的表达形式,按照粒度由粗到细的次序,在不同粒度下的知识空间中利用吸收律和最小项之间的统计信息求取信息粒,当所有信息粒对应的最小项覆盖论域时,算法结束。算法由MATLAB编程实现。通过计算实例和算法复杂度分析证明了算法的快速性和有效性。

粒度逻辑运算下的粗糙集模型

将粗糙集理论、逻辑运算与粒度计算进行嫁接,得到了粒度逻辑运算下的粗糙集理论模型。对粒度逻辑运算下的粗糙集进行了形式化的定义,讨论并证明了相关性质。同时,讨论了知识的粗细与基于粒度逻辑运算的粗糙集之间的关系,这为进一步研究基于粒计算的知识获取和粒度推理奠定了逻辑基础。

基于定性映射的粒逻辑及其Petri网推理算法

基于不确定性知识处理特点,在认知机理下,通过基于属性定量与定性之间的转化关系而建立的定性映射,给出了属性粒的概念及其逻辑计算公式,并在此基础上构建了初步的粒逻辑系统,最后通过Petri网对其逻辑推理进行形式化描述。结果表明其是有效的,使得有关认知识别与判断推理等思维操作能得到较好的表达。

基于粒矩阵的多输入多输出真值表快速并行约简算法

真值表是表征逻辑输入与输出之间因果关系的重要工具,真值表约简在数字逻辑电路的分析与设计中具有重要意义。该文将真值表看作逻辑信息系统,将真值表约简转化为逻辑信息系统的最简规则获取。采用粒计算分层粒化的思想,在不同粒度下,利用粒矩阵的知识表示形式、粒矩阵中的启发式知识以及粒矩阵运算,设计了多输入多输出真值表快速并行约简算法。以发光二极管七段数字显示器为例进行了算法说明,通过数学证明和算法复杂性分析证明了算法的正确性和有效性。

粒计算的α-决策逻辑语言

提出一种用于粒计算的α-决策逻辑语言,该语言是由T arsk i意义下的模型和可满足性所描述的一种特殊的经典谓词逻辑.由属性值域的模糊子集代替经典的单值信息函数所得到的广义信息系统对应于模型;借助于模糊集理论的水平截集的概念,归纳地定义对象在一定阈值水平下满足某公式.最后讨论如何利用α-决策逻辑语言描述不同的粒世界及分析形式概念和决策规则.

基于变粒度的大规模真值表快速知识约简

在大规模逻辑电路的分析与设计中,直接由大规模真值表得到最简逻辑函数表达式的过程往往比较复杂。针对此问题,提出了一种基于变粒度的大规模真值表快速知识约简算法。随着真值表的输入逻辑变量的粒度变化,通过引入标记矩阵和启发式算子,对大规模真值表进行知识约简,从而得到最简逻辑函数表达式。最后,通过实例分析并详述算法过程,且通过数据集进行对比实验,验证了该算法的快速性与有效性。

基于行为能力结构的域间动态授权管理模型

综合角色访问控制模型和属性访问控制模型的各自优势,基于粒逻辑基本原理,提出了一个基于行为能力结构的域间动态授权管理模型(GiDAAMM)。基于行为能力粒结构角色定义、岗位要求、时间约束、行为判定、可信环境等综合子粒因素的关联分析,探讨了行为能力的层次结构与权限分配模式,给出了GiDAAMM模型的行为能力约束规则、授权规则与策略关系,完成了GiDAAMM模型的形式化描述和相关安全定理证明。GiDAAMM模型不仅能进一步细化访问控制粒度,优化授权策略管理,增强系统的实用性,并且能提供完善的系统保护,有效降低威胁风险。

基于信息表的粒子计算研究

使用信息表可以开发简单、具体的粒子计算模型,粒子计算提供了用于问题解决和信息处理的通用方法.通过信息表描述决策逻辑语言及粒子计算,给出具体实例并进行分析.

粒计算下的粗糙集模型比较

提出了几种组合粒下的粗糙集模型,并将其与单一粒下的粗糙集进行了比较,同时与粒逻辑运算下的粗糙集模型进行了比对,创造性地得到了组合粒、单一粒以及粒逻辑运算下的粗糙集模型之间的关系。结果表明,组合粒与粒逻辑运算组成了一个链结构,这为研究基于信息粒的知识获取以及动态粒的推理奠定了基础。

基于粒结构逻辑的域间授权策略合成方法研究

针对域间网络环境中协同组合应用的策略合成效率与有效性问题,基于粒逻辑的组合运算推理,提出了一种基于粒结构逻辑的域间授权策略动态合成方法(GiDAPGLCM)。基于策略行为能力属性元素约减与合并,提出了域间授权策略行为能力的属性粒合成算法、权限粒合成算法和全局策略动态合成算法。GiDAPGLCM方法通过域间协同服务组合关系确定策略的动态合成模式,遵循安全管理规则实施对策略合成的约束。策略合成理论与效率分析表明,该方法能提供较高的策略合成效率,保障策略合成的正确性,并具备较高的动态适应能力。