基于模糊对象语言概念格的规则提取

针对不确定环境下模糊语言决策信息的处理问题,本文提出基于不协调模糊对象语言决策形式背景的具有置信度的语言规则提取方法。构建不协调模糊对象语言决策形式背景,基于模糊对象语言概念格之间的细于关系对模糊对象语言决策形式背景的协调性进行讨论。给出规则置信度的定义,借助规则置信度研究不协调模糊对象语言决策形式背景上的提取规则,提出相应的具有置信度的语言规则提取方法。通过学校学生整体成绩预测实例与实验说明该方法的有效性与实用性。

基于核方法的模糊对象语言概念格聚类分析

在现实生活中,存在着大量语言值数据。为了解决在语言环境中不确定信息的聚类问题,本文提出了一种新的机器学习方法,即基于核方法的模糊对象语言概念格聚类分析模型。该模型通过融合层次聚类与概念格聚类的原理,在寻找到层次聚类局部最优层次的同时优化概念格聚类中的概念选择与概念构造问题。具体地,提出模糊对象语言概念格及其相关性质,它的外延与内涵分别用模糊集与语言术语集来描述,不仅可以表达模糊信息和语言值信息,而且可以描述不同群体之间的语言信息差异;分别分析层次聚类与模糊对象语言概念格聚类,在此基础上,结合核方法计算模糊对象语言概念格中样本间的相似程度,构造基于层次聚类方法的模糊对象语言概念格聚类分析模型;实验结果表明,该模型是有效的,可以集成层次聚类与概念格聚类的优势。