基于动态模糊测度的Agent知识度量方法及应用

针对Agent知识度量问题,将动态模糊测度理论应用于该领域,给出了Agent知识度量方法,其内容包括Agent知识表达、动态模糊数据的测度以及Agent工作算法,并将这些理论应用在教学评价系统中,表明了该方法的有效性。

基于动态模糊测度的教师业绩评价研究

该文提出了基于动态模糊测度方法的教师年终综合业绩的评价系统。这项研究为进一步准确合理地度量现实生活环境中的众多动态模糊数据提供了一定的参考价值。

动态模糊数据的扩展模型研究

数据模型是建立系统的核心 .在我们的研究对象中 ,具有动态模糊性的数据是普遍存在的 ,文献〔1〕对一般的动态模糊数据模型作了初步研究 .基于此 ,本文作更深入的研究 ,给出了动态模糊数据的测度理论 ,动态模糊数据的扩展模型 .该模型的建立 ,为人们用计算机处理这类问题提供了理论依据 .

基于主动学习的动态模糊聚类算法

聚类问题是近几年来机器学习和数据挖掘领域研究的热点问题,由于获取大量监督信息费时费力,目前国内外研究的重点是如何获得少量但对聚类性能提高显著的监督信息,再加上实际问题中存在的动态模糊性,故本文提出一种结合主动学习的动态模糊聚类算法DF-DBSCAN,通过引入动态模糊等价关系、动态模糊信任测度和动态模糊似然测度这3个约束信息来指导DBSCAN的聚类过程,以提高聚类的性能。实验结果表明,DF-DBSCAN算法不仅解决了实际问题中存在的动态模糊性数据的描述和表示问题,而且能够高效地进行数据聚类,显著地提高聚类性能。