基于带区间值的产生式规则及其模糊推理机制研究

在分析了传统的产生式规则的三种不确定性的基础上,给出了基于模糊数的产生式规则结构,并量化了结构中的各重要参数,描述了知识表示和推理的关系,并在此基础上提出了基于模糊数产生式规则的模糊推理机制。

挖掘区间值关系数据库的模糊关联规则

应用关系数据的模糊C 均值算法把数量型属性划分成若干个模糊集 ,提出挖掘区间值关系数据库数量型属性模糊关联规则的算法 .在关系数据的模糊C 均值算法与竞争聚集算法的基础上提出一种新的模糊聚类算法———关系数据的竞争聚集算法 ,并用它来划分数量型属性 .由于关系数据的竞争聚集算法能得到优化的固定的聚类个数 ,因此能挖掘出优化的模糊关联规则 .

基于产生式规则和模糊推理的注射模总体结构设计专家系统

注射模总体方案设计的任务是进行设计决策 ,其经验性强 ,需要采用专家系统技术 .IMDES采用框架和产生式规则相主要结合的知识表示和正向推理方法 ,并考虑到某些知识具有模糊性和不确定性的特点 。

加权模糊产生式规则的泛化能力研究

为了提高模糊产生式规则的知识表示能力,人们在模糊产生式规则中引入了局权、全权、置信度等参数。视加权模糊规则中的权重等为可调的知识表示参数,首先研究这些知识表示参数与加权模糊规则的泛化能力之间的关系,然后提出了一种基于极大模糊熵原理的知识表示参数优化方法。在选定数据集上的仿真实验数据表明,提出的方法可以明显提高基于加权模糊产生式规则的专家推理系统的泛化能力。

基于模糊产生式规则推理的电脑故障诊断系统

根据电脑故障知识结构性差、耦合性不强及特征参数不易提取的特点,采用适合该问题的模糊产生式算法进行故障诊断推理,设计了故障知识的三层模型、表达方法和知识库结构,给出了基于模糊区间的语义距离计算公式、基于故障树的防止规则组合爆炸的规则分组方法和带误差控制的阈值选取方法,运用面向对象的理论设计和实现了电脑故障智能诊断系统,其中描述了B/S模式下分布式计算环境的系统结构和规则类的设计。

区间值模糊目标信息系统的规则提取

在区间值信息系统中定义了一种新的变精度相容关系,研究了这种相容关系诱导的极大变精度相容类;提出了基于极大变精度相容类的区间值模糊目标信息系统的粗糙集模型;进一步讨论了利用粗糙隶属函数获得决策规则的方法,最后通过实例说明了方法的可行性.

基于模糊神经网络的产生式规则表示方法

以模糊推理为依据、以神经网络为手段阐述了产生式规则的模糊神经网络表示方法,设计了FNNKR网络来表示各类产生式规则知识.最后以实例论证了这种方法的可行性.

区间值关系数据库上模糊关联规则的预测方法

讨论了区间值关系数据库上模糊关联规则的挖掘算法与预测方法。采用一种比RFCM算法省时的FCMdd算法将记录在属性的取值划分成若干个模糊集,并提出区间值关系数据库上模糊关联规则的挖掘算法。仿真实例说明挖掘算法能够通过挖掘有意义的模糊关联规则来发现区间值关系数据库中蕴涵的关联性。区间值关系数据库上模糊关联规则的预测方法改进了标准可加性模型,并通过遗传算法调整模糊关联规则中三角模糊数的参数来提高预测的精度。

基于模糊逻辑的产生式规则拓展

在CAPP系统中,工艺知识通常采用产生式规则来表达.由于工艺知识具有模糊性和不确定性,而传统的产生式规则又难以表示和处理这类带有模糊性和不确定性的工艺知识,所以必须使用一些模糊的语言来描述这些知识并以此来进行推理.针对这一问题,提出了一个基于模糊逻辑的产生式规则模型,给出了模糊规则的产生式规则表达式以及模糊规则中各命题之间的逻辑关系,同时也指出了模糊规则的模糊匹配方式.

模糊集值产生式系统的启发式图搜索算法

首先提出了模糊集值产生式系统的概念，然后运用三角范算子，得到了模糊集值产生式系统的启发式算法。

一个有效的区间值模糊推理方法

在区间值模糊集理论的基础上，提出了一种基于区间值模糊集的模糊产生式规则的推理方法。为采用这类规则进行推理，文中给出了规则前件与事实是否匹配的模糊匹配函数．最后用实例说明采用区间值模糊产生式规则进行不精确推理的方法．

基于OWA算子的区间值加权模糊推理

针对如何对区间值模糊产生式规则赋予合理权值的问题,将OWA算子引入到区间值模糊推理中。介绍一种基于OWA算子的区间值赋权方法,根据此方法给出区间值模糊集上的加权模糊产生式规则的推理算法。在采用该算法的过程中,为合理地计算输入事实与规则前件的匹配程度,引入基于OWA算子的区间值模糊匹配函数值和总体贴近度的计算方法。实例分析表明了所给出的区间值模糊推理算法的有效性和可行性。

基于区间值相似度的加权模糊推理

在相似度的方法用于区间值模糊推理的过程中,为合理地计算区间值加权模糊产生式规则的输入事实与规则前件之间的相似度,给出区间值相似度的计算公式.在此基础上提出基于区间值相似度的加权模糊推理算法.为体现规则前件断言对于规则结果的重要性程度,在区间值模糊产生式规则中加入了权值参数.为了采用该算法,给出区间值排序的方法.最后用实例说明所给出的推理算法更符合实际需要,可操作性强,便于应用.

基于直觉模糊产生式规则推理的空袭目标威胁等级判断

提出了一种基于直觉模糊产生式规则推理的威胁等级判断方法;分析了影响威胁等级判断的主要因素、威胁等级划分、威胁等级判断的不确定性以及各因素属性的模糊性;构建了直觉模糊产生式规则模型和威胁判断的推理规则;通过对多批典型空袭目标进行威胁等级判断仿真分析,验证了所提方法的可行性和有效性。

一种基于产生式规则的不确定推理模板模型的研究

该文针对现有不确定推理模型,结合专家知识不确定性在产生式规则系统中的体现,归纳出一种更接近人类专家处理不确定性和方便人们理解与构造实例模型的不确定推理模板模型。该模板模型可作为现有模型的分析模板和新的基于产生式规则的不确定推理模型研究与构造的基本框架模板。该文详细阐述了该模板模型的组成和工作原理,并用它对现有不确定推理模型进行了实例分析;最后,指出该模板模型各组成子模型的研究方向。

粗集运算的产生式关联规则获取方法

分析了粗集运算的产生式关联规则(知识)获取方法的原理,给出了其关联规则自动获取过程.通过隶属函数的分类定义并求解其分类隶属度,其目的是对数值型数据进行定性化处理,从而形成规范的决策表.研究了数据元组范化的方法、属性归约的具体算法.提出了用多维代表值的求解方法进行元组值约简,并给出了其具体算法.实例表明,通过该方法抽取的关联规则真实、可靠,有效地实现了关联规则的自动获取且其操作的自动化程度高.

多阶段区间模糊决策问题的λ模糊启发式搜索算法IFDA

提出了多阶段区间模糊决策问题的自底向上的λ模糊启发式搜索算法IFDA ,并证明了只要启发式估价函数h可采纳 ,则IFDA 算法亦可采纳 ,且定能找到具有最小耗散的最佳决策序列 ,对于可采纳启发式估价函数h通常难以设计这一问题 ,提出了启发式估价函数的渐进式学习算法Learning h.证明了通过IFDA 算法的大量解 ,Learning h算法能以概率为 1使启发式估价函数学习并收敛为可采纳的启发式估价函数。

基于产生式规则系统的车辆跟驰模型

车辆跟驰模型是微观交通仿真的核心。随着微观交通仿真应用的不断发展,需要对更多的交通场景进行建模,而现有的车辆跟驰模型在扩展性上已掣肘。提出基于产生式规则系统的车辆跟驰模型,并对其进行了仿真。仿真结果表明,用产生式规则系统模拟驾驶行为是可行的,通过模糊规则和普通规则的共同作用,能方便地进行扩展。

具有模糊属性的关联产生式发掘算法及应用

本文通过不确定性推理的分析 ,提出了模糊关联的概念 ,用模糊概念表示事务数据之间的关联关系 ,研究了模糊关联的性质 。

普适计算环境下基于模糊ECA规则的访问控制方法

上下文信息是普适访问控制的关键因素,对主体授权和权限使用过程具有决定性影响。普适计算环境下,主体权限、资源访问控制强度和安全策略应随上下文的变化而动态自调节。已有访问控制模型均未考虑上下文对普适环境下访问控制的主动性影响,使得访问控制的主动性和自适应性较差。为了描述上下文对普适访问控制中主体权限、访问控制强度和安全策略的主动性影响,通过对传统ECA规则进行模糊扩展,设计了一种基于区间值模糊集合理论的模糊ECA规则模式,提出了基于模糊ECA规则模式的主动访问控制方法,使授权和访问控制自适应于普适计算环境。