软件复用库的模糊表示与查询方法

软件复用库是一种珍贵的软件资源，但是若没有很好地解决可复用软件部件的表示与查询问题，就不能切实有效地支持软件复用。本文介绍了模糊关键词、模糊分类、模糊超文本三种表示查询方法。提出一种能够根据使用记录自适应调整的动态模式，以便使软件复用库的表示模式与程序员的理解模式一致起来。实验表明。

基于空间模糊化表示的图形相似性测度

根据人的视觉感知的模糊性,提出了一种新的图形相似性测度的计算方法。首先将图形在空间上进行模糊化处理,将一个确定的图形模糊化为二维平面上的一个模糊子集,将两个图形间的相似性测度问题转化为图形元素在图形模糊集中的隶属度问题,从而可以定量地表示相似性的程度。最后给出了用模糊相似性测度实现图像检索的例子。实验表明,该测度算法的结果和人的主观感受是基本一致的。

基于中介逻辑的模糊知识表示及应用

本文基于中介逻辑理论,在知识描述中区分知识的"矛盾"与"对立",肯定对立的模糊概念之间存在中介对象(中介概念),将矛盾否定与对立否定运用于知识表示中;并以一金融决策实际问题为例,采用距离比率函数为模糊谓词表达式赋予属于[0,1]区间的真值,结合中介谓词逻辑的无穷值语义模型与具体情形,给出了模型中变量(取值的一种确定方法及其意义,最后通过一具体实例讨论了模糊知识推理。

支持模糊数据类型表示的模糊描述逻辑F-SHOIQ(G)

分析了现有描述逻辑在模糊知识和数据类型表示方面存在的问题,提出了一种新的模糊描述逻辑F-SHOIQ(G).F-SHOIQ(G)不仅能够表示模糊知识,而且能够表示含有自定义模糊数据类型及自定义模糊数据类型谓词的模糊数据信息.首先,给出了模糊数据类型域的概念和模糊数据类型表示的一般形式,在此基础上,定义了F-SHOIQ(G)的语法、语义及相应的知识库,进而给出了基于模糊Tableaux的F-SHOIQ(G)概念的可满足性推理算法.其次,将经典描述逻辑中的推理结构(该结构将Tableaux扩展规则推理和数据类型推理相分离)用于F-SHOIQ(G)的推理问题,设计了相应的模糊数据类型推理机.最后,详细证明了F-SHOIQ(G)概念的可满足性推理问题是可判定的.在数据类型表示方面,F-SHOIQ(G)具备比FSHOIQ更强的表达能力和推理能力,为语义Web表示和推理模糊数据信息提供了理论基础.

关于模糊横贯拟阵的简洁表示

该文利用模糊拟阵和拟阵的关系研究了模糊横贯拟阵的表示问题.首先,讨论了模糊横贯拟阵的“子集数最小表示”,得到这种表示的一个充要条件;解决了这种表示的存在性并设计了计算这种表示的算法.其次,在此基础上研究了模糊横贯拟阵的“简洁表示”,提出并证明了一个表示是简洁表示的充要条件.然后,证明了简洁表示的存在性,构造了从模糊拟阵的表示计算简洁表示的算法.最后,研究了一种特殊的简洁表示即“顺序表示”,证明了这种顺序表示可以从普通表示中产生.

一种基于定性基准变换的模糊隶属度表示法

从基准变换角度,给出了一种基于定性基准变换的模糊隶属度表示法:在性质拓扑空间中进行的基准变换Tij,令区间域簇R={(eik,eik+1],k=0,1,…,n}为(0,1]上的一个划分,设性质Pi(x)的基准域簇为τi={Nik},映射Hλ:τi→R为基准变换的扰动系数映射,在扰动系数映射下可以构成集合套H:(0,1]→Nim,从而可以确定一个模糊集:A=∪λ∈(0,1]λTijH-1λ(λ),最后的隶属度的确定的数学表达为:μ(Pa(x))=sup{λ|Pa(x)→Tij H-1λ(λ),λ∈(0,1]}.

基于 BP 神经网络的模糊语言及其规则表示

结合ＢＰ网络和模糊技术，提出一种实现模糊语言表示的神经网络ＦＬＲＮＮ（ＦｕｚｚｙＬｉｎ－ｇｕａＲｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）和实现模糊推理的神经网络ＦＲＲＮＮ（ＦｕｚｙＲｕｌｅＲｅｐｒｅｓｅｎ－ｔａｔｉｏｎＮｅｕｒａｌＮｅｔｗｏｒｋ）；根据加权判决法，提出反模糊化神经网络ＤＮＮ（ＤｅｆｕｚｚｉｃａｔｉｏｎＮｅｒｕａｌＮｅｔｗｏｒｋ）；并进行了例证．

一种多因素指标下基于模糊特征表示的匹配方法

本文以并行工程环境下工作小组的组建问题为切入点， 基于活动和候选者间关系的多维模糊特征表示， 结合二分图和矩阵运算的方法对这种多因素指标匹配问题进行了研究。匹配过程在总体上分为单指标优化匹配和多指标协调匹配两步， 并给出了具体实例对匹配算法进行了验证，

基于粗糙近似空间中的模糊信息表示

粗集理论与模糊集合理论都是研究信息系统中知识不完备、不准确问题,两者都可利用观测数据表达知识,进行推理.针对传统粗集环境下知识表示模型用固定的属性集来描述对象这一局限,提出利用模糊属性模型对知识表达系统进行信息描述,并给出了模糊属性模型下对象及其上下近似空间的模糊表示.

基于Prolog的专家系统中模糊知识的表示

Prolog Server Pages（PSP）是一种基于Prolog的脚本语言，它能被嵌入在HTML文档中。用事实和规则描述问题，运用内部的搜索、匹配和回溯等推理机制求解问题，特别适用于符号推理。本文首先介绍了Prolog语言的主要特点和基本结构，然后重点讨论了利用Prolog内部谓词和运行机制来表示结构化程序设计语言中的三种控制结构，并给出了例证，表prolog语言比其它程序设计语言求解问题的能力更强、效率更高。

金融投资决策中的模糊知识及其不同否定的表示与推理

基于一种带有矛盾否定、对立否定和中介否定的新模糊集FScom,研究了在一个金融投资决策实例中的应用。其中,对于模糊知识的不同否定,引入模糊集合～+A和～-A,并采用距离比率函数思想定义了模糊集的隶属函数,给出了模糊集合FScom定义中λ值以及模糊产生式规则中阈值τ的一种确定方法,讨论了实例中的模糊知识及其三种不同否定的推理算法与实现。

模糊语言项在论域上的标签表示

自然语言知识挖掘与分析处理是大数据与人工智能领域的研究热点,其中理解模糊语言概念是挖掘与分析处理自然语言知识的关键核心。语言变量中的模糊语言值是模糊语言概念的理论基础,模糊语言值由模糊语言值的名称(也称为模糊语言项)和论域上的模糊集构成,模糊语言项用来描述论域上的模糊集,论域上的模糊集用来表示模糊语言项的语义或含义。模糊数学中确定“模糊语言项与论域上模糊集之间描述与表示的关系”一直依赖于人的主观意愿,导致模糊语言值不是一个明晰的概念,即模糊语言项与论域上模糊集之间的对应关系无法相互明确确定。文章分析了模糊语言项的自然语言特性以及“模糊语言项描述论域上模糊集”的本质与关键,提出了模糊语言项集在论域上的标签映射及模糊语言项在论域上的标签表示,构建了模糊语言项与论域上对象之间的关联关系;基于模糊语言项在论域上的标签表示,提出了模糊语言项描述论域上模糊集的信任度,据此给出了模糊语言项语义的确定方法,构建模糊语言项与论域上模糊集之间的相互对应关系,使模糊语言值成为一个明晰的概念,模糊语言项与其语义共同形成了一种新的模糊语言值表示模型。文章将新的模糊语言值表示模型与已有基于论域上模糊集的模糊语言值计算模型和符号化的模糊语言值计算模型进行了比较分析,结果表明,新的模糊语言值表示模型改进或克服了已有模糊语言值计算模型的不足,是解决大数据环境下混合语言决策问题的可选有效工具,明晰的模糊语言值可广泛应用于自然语言知识挖掘与分析处理中。

基于模糊熵三Ⅰ算法构造的模糊系统的概率表示及其逼近性能

由几个常用的蕴涵算子基于模糊熵三I算法构造了模糊系统,给出了其概率表示,得到了几个常用蕴涵算子的概率分布;进一步,利用模糊系统的概率分布讨论其逼近性能.

可集成模糊综合评价系统研究

在综合评价系统的基础上,提出了评价信息可集成的模糊综合评价系统。该系统能够将语言型、区间型、等级型和决策型等模糊评价形式,以及AND型、OR型、XOR型等评价路径选择方式集成到评价体系模型中,并实现可集成的体系结构。这一体系结构不但提供对多种模糊表示和评价路径选择的存储支持,而且实现了评价体系间的集成和评价体系与决策组件的集成。

基于中介逻辑的模糊知识推理的搜索处理

中介逻辑是一种区分矛盾否定与对立否定、肯定一些对立知识间存在中介对象的逻辑系统。基于中介谓词逻辑描述模糊知识,合理修改与或图,将每一谓词表达式视为状态结点,把逻辑规则集合表示为状态搜索空间。在传统与或图搜索算法的基础上,修改启发函数,将模糊知识的推理问题转化为状态空间中的搜索问题,并给出了一种否定信息的处理方法。

基于模糊文化算法的自适应粒子群优化

为解决粒子群优化中惯性权重的调整机制在具体优化问题中的自适应问题,本文建立了一种全新的基于模糊文化算法的自适应粒子群优化算法;利用模糊规则表示个体粒子在演化过程中获取的经验,经验共享形成群体文化,并利用遗传算法来实现文化的进化;通过信念空间中以模糊规则表示的知识建立模糊系统来逼近与实际问题相适应的惯性权重控制器。在测试函数集上的仿真实验对比结果证明,该算法相对于现有算法有优势。

基于模糊朴素贝叶斯方法的客户消费行为预测研究

面对当前日益竞争的市场环境,以客户消费为研究对象,以客户消费因子为关键点,提出了一种基于客户消费行为预测的模糊朴素贝叶斯方法。针对客户消费影响因子所呈现的连续及离散性,分别建立了相应的模糊表示方法,以此为基础,对客户消费行为预测建立了朴素贝叶斯方法,并用实例对提出的方法进行了分析说明。

基于WFPN的PAAIS知识表示及校验研究

驾驶员辅助决策人工智能系统(PAAIS)是辅助飞机驾驶员进行决策的智能系统,其核心是知识处理。以加权模糊Petri网(WFPN)表示PAAIS知识库中模糊产生式规则,并提出有效的模糊推理算法。针对PAAIS具有多个领域知识库的特点,提出基于WFPN的多知识库校验算法。

模糊理论在故障诊断专家系统中的应用

针对传统专家系统的故障知识表示及获取难、故障诊断推理效率不高的问题,将模糊理论运用于故障征兆的提取和故障知识的表示、用面向对象的技术对故障知识进行维护,采用正反向混合推理、带回溯的搜索策略构建故障推理机,建立一种基于模糊规则的专家系统。将这种模糊规则的专家系统应用于航空电子系统的故障诊断中,表明基于模糊规则专家系统解决了故障知识表示及获取难的问题,故障的推理效率得到了提高。

模糊元图及其在飞行器故障诊断中的应用

基于现有不确定知识的表示和推理方法的不足，提出了一种新的图论结构——模糊元图，给出了模糊元图的一系列定义，并探讨了其数学特性．模糊元图具有很强的图形化描述功能和形式化分析能力，它描述的是集合而非单个元素之间的关系，并能有效地表示和处理模糊信息．利用模糊元图的邻接矩阵闭包可实现以离线计算为主的推理方式，避免不必要的重复计算，并可大大减少搜索空间，从而极大地提高实时推理效率．将其应用在飞行器故障诊断中，取得了很好的效果．