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题名基于云模型的隶属概念判定算法的改进
被引量:6
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作者
张家精
王焕宝
陈金兰
倪友聪
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机构
安徽建筑工业学院数理系
安徽理工大学资管学院
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出处
《计算机技术与发展》
2007年第10期65-68,共4页
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基金
安徽2005年硕博科研启动项目(2005110126)
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文摘
在人工智能领域中,李德毅教授等提出的定性定量不确定性转换模型——云模型,把概念的模糊性和随机性完全集成到一起,构成定性数据和定量数据的相互映射。但是,在利用云模型进行隶属概念的判定的算法中,不论对象是否明确属于某个概念,一律进行不确定性判定,过分地强调了模糊性和随机性。这不符合人类的认识规律,而且增加了算法的时间复杂度,甚至导致隶属概念判定的明显错误。该文根据人类认识规律对上述算法进行了改进。对那些可以明确确定属于某概念的对象,不再进行不确定性判定,直接被认定为属于该概念,只对处于多个概念边缘的不能确定属于某个概念的对象进行不确定性判定,使其符合人类的认识规律,降低了算法的时间复杂度。
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关键词
云模型
隶属概念
模糊性
随机性
时间复杂度
定性
定量
不确定性
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Keywords
cloud mode
membership conception
fuzziness
randomicity
time complexity
qualitative
quantitative
uncertainty
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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