Resolution Method of Six-Element Linguistic Truth-Valued First-Order Logic System

Based on 6-elements linguistic truth-valued lattice implication algebras this paper discusses 6-elements linguistic truth-valued first-order logic system. With some special properties of 6-elements linguistic truth-valued first-order logic, we discussed the satisfiable problem of 6-elements linguistic truth-valued first-order logic and proposed a resolution method of 6-elements linguistic truth-valued firstorder logic. Then the resolution algorithm is presented and an example illustrates the effectiveness of the proposed method.

基于犹豫模糊语言概念格的在线教学评价方法

受新冠疫情影响,在线教学成为一种常态化的教学方式,因此建立合理的在线教学能力评估模型,对保障在线教学质量有着重要作用。为更贴近现实生活中人们的评价习惯,基于形式概念分析理论,结合犹豫模糊语言术语集,提出犹豫模糊语言形式背景并讨论其相关性质。在犹豫模糊语言决策形式背景下,用犹豫模糊语言概念格处理专家给出的语言评价信息,并定义犹豫模糊语言术语集间的加权相似度,讨论犹豫模糊语言概念格间的细于关系,建立犹豫模糊语言规则提取应用模型,最后将该方法应用到线上教学评价中。结果表明,该线上教学评价方法更简洁,具有更高的实用价值。

程度化语言值链上的语言真值概念格及其应用

为了给自然语言的直接处理提供一个可靠的逻辑基础和运算模型,建立了程度化语言值链上的Lukasiewicz蕴涵代数和语言真值概念格。具体分析了实际问题中用于刻画确定性数量值的自然语言,将其等价地表示为程度化语言值集合,并定义了偏序关系及二元运算;其次建立了程度化语言值链与自然语言集合间的一一对应关系,并在自然语言集合所形成的链型格蕴涵代数上构造了具体的语言真值概念格;进而通过该语言真值概念格在车辆运输安全性能的语言信息分析系统中的应用,验证了该模型用于自然语言直接处理的可行性和结构图形的可读性。

基于概念格的语言真值不确定性推理

利用概念格来实现不确定性推理的过程中,给出了一个具体的语言真值格蕴涵代数的完备结构;作为概念格的扩充理论,提出了用于处理不确定性信息的语言真值概念格,并基于语言真值概念格给出了内逼近不确定性推理规则和外逼近不确定性推理规则,进而验证了这两种规则的还原性。

基于逻辑合取的语言真值概念格合并算法

针对人工智能领域中有关不确定性自然语言的研究,将格值逻辑引入概念格,提出了自然语言转换为语言真值的方法,并基于语言真值格蕴涵代数建立了语言真值概念格.通过对各语言真值形式背景及形式概念间关系的分析,演示了由多个语言真值概念格的合并而构造完整概念格的具体过程,进而给出了语言真值概念格基于逻辑合取的合并定理与算法.实验表明,与Bordat算法相比,当属性个数增多时,适当的合并算法能够使其时间复杂度呈指数型降低.

模糊语言属性偏序结构图的逐层属性约简算法

在形式概念分析中,属性偏序结构图作为一种数据可视化工具,可有效解决用户认知过载的问题.在现实生活中,人们往往通过模糊语言值表达偏好信息,会产生大量的模糊语言值数据.为了解决在模糊语言环境下的属性约简问题,文中提出模糊语言属性偏序结构图的逐层属性约简算法.首先,基于模糊语言值形式背景构建模糊语言属性偏序结构图,将模糊语言值数据嵌入属性偏序结构图中.通过语言真值格蕴涵代数作为模糊语言值表示模型,表达模糊语言值间的序关系和不可比关系.然后,为了获取保持模糊语言值形式背景区分能力不变的最小属性子集,结合模糊语言值属性偏序结构图,搜索未与底层节点建立边的节点.在保证模糊语言值属性偏序结构图类等价的前提下,计算该节点及其子节点间的差别属性,并构造相应的逐层属性约简模型.最后,通过实例与对比实验验证文中算法的有效性和实用性.

一种基于直觉模糊语言概念格的规则提取方法

针对具有模糊语言值不确定性信息的决策问题,提出一种基于直觉模糊语言概念格的规则提取方法.基于直觉模糊概念格,提出直觉模糊语言形式背景及直觉模糊语言形式概念,探讨直觉模糊语言形式概念间的偏序关系以及直觉模糊语言概念格之间的细于关系.在直觉模糊语言决策形式背景下,给出直觉模糊语言集之间的相似度以及加权相似度,讨论其相关性质.构建条件概念格和决策概念格,得到在直觉模糊语言决策形式背景下的规则集,建立直觉模糊语言规则提取应用模型.通过疾病诊断实例说明该方法的有效性和实用性.所提出的方法能够同时考虑决策过程中正反两方面的评价信息,减少决策过程中的信息损失.

模糊语言概念格及其规则提取

基于模糊概念格的构造和决策形式背景,结合模糊语言值,提出模糊语言概念格及模糊语言决策形式背景.针对模糊语言形式背景下的决策问题,研究模糊语言概念格的上、下确界,定义模糊语言决策形式背景下的细于关系.在此基础上,研究决策规则,建立模糊语言概念格的规则提取模型,并通过医疗诊断实例说明了该方法的有效性和实用性.

基于概念格的图像语义检索研究

概念格是一种有效的数据分析和知识提取的形式化工具,已广泛应用于机器学习、人工智能、软件工程、知识发现等领域。提出了一种新的基于概念格的图像语义检索方法,将概念格理论应用到图像检索中,利用形式概念分析发现图像中潜在的概念结构和概念间的相互关系。借助于语言变量描述图像语义特征并根据这些模糊语义值构建概念格,用基于概念格的方法进行图像语义检索,这种方法所给的结果与人类视知觉具有更好的一致性。

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。

基于动态模糊语言决策形式背景的推理方法

针对不确定环境下动态模糊知识获取与推理的难题,提出了一种基于动态模糊语言决策形式背景的推理方法。首先,为了在动态环境中表示模糊语言信息,基于语言术语集提出了动态模糊语言术语集,并讨论了相关性质。然后,为了更好的表示动态模糊语言信息,定义了动态模糊语言形式背景,获取动态模糊语言概念,并构建相应的概念格。最后,通过定义动态模糊语言决策形式背景的细于关系提取动态模糊语言决策规则,并定义了动态模糊语言相似度计算方法,基于此提出一种用来预测不确定决策结果的动态模糊语言推理方法。