基于粗糙集的定性概率网整合方法

由于子定性概率网(QPN)仅局限于表示子领域知识,为构建一个较大QPN进行知识的全面表示,基于粗糙集理论,提出了一种具有不同节点的多个子QPN整合方法。在QPN中,可将单个变量或多个变量的组合看做粗糙集中的一个属性。当多个QPN整合时,首先合并多个子QPN结构;然后,在保证不出现环路的情况下,根据粗糙集的属性间的依赖度向合并的QPN中添加有向边及其定性符号;接着,再根据属性间相对必要性来删除具有多个父节点的属性所不必要的冗余边,从而整合出较大QPN。最后,实验验证了该整合方法的可行性和有效性。