带区间参数的贝叶斯网的近似推理

 用区间概率代替贝叶斯网中的点概率,将贝叶斯网扩展为带区间参数的贝叶斯网,使得贝叶斯网更具一般性.用规范概念的计算规则进行区间概率的计算,用Gibbs采样的近似推理法对带区间参数的贝叶斯网进行近似推理,计算后验概率.并给出近似推理的算法和实验,实验结果表明该方法是有效的.     

专家系统中的近似匹配和近似推理

专家系统中的知识的不确定性推动了近似推理的研究。而实施近似推理的前提是完成近似匹配。由此,本文首先讨论专家系统中有关不确定性的问题,继而通过引入λ—匹配和ε—匹配的概念探完了专家系统中的近似匹配及基于近似匹配的近似推理的策略和方法。从而修改和完善了文献[1,3,4]的部分结果。     

基于智能算法的面向目标Credal网络近似推理方法研究

针对大规模Credal网络的推理问题,提出了面向目标分别与遗传算法、蚁群算法、遗传-蚁群算法相结合的智能化近似推理方法.对这些推理方法进行了设计、实现和比较.结果表明:智能化近似推理方法获取最优解的效率较高,给决策人员提供影响查询变量特定状态极值概率的敏感Credal集,用于决定对极值决策的信任程度.     

基于直觉模糊相似度量的近似推理方法

针对直觉模糊逻辑推理,提出一种基于直觉模糊集之间相似度量的近似推理方法,给出了相关的推理合成运算公式,并用实例说明近似推理的推理过程。该方法的最大优点是概念上更清晰,易于直观理解。     

基于数值拟合的直觉模糊近似推理方法

基于直觉模糊集和数值拟合技术,考虑其隶属度与非隶属度两个因素的影响,提出了一种直觉模糊集的近似推理算法。首先给出了直觉模糊集的定义,推导出了一种数值拟合方法,讨论了GMP问题和GMT问题的一般推理过程。其次,重点研究了基于直觉模糊逻辑的近似推理方法。最后以具体算例验证了所提方法的正确性和有效性。     

基于Vague集加权相似度量的近似推理

基于Vague(值)集间的相似度量的公理化定义,给出两个新的Vague(值)集间加权相似度量公式,细化了线性插值法进行近似推理的过程,并应用一个新加权相似度量公式进行推理,实例表明近似推理是可行的.     

基于信息扩散近似推理的年径流量预测模型

通过分析年径流时间序列的特性,利用信息扩散近似推理描述年径流量间的复杂非线性关系,建立起基于信息扩散近似推理的年径流预测模型。信息扩散近似推理将样本点转换成模糊集,部分弥补了由于数据的不完备性所造成的信息空白,并可以将矛盾模式转换成兼容模式。通过与传统预测方法相比较,发现该模型能够很好地光滑样本数据以及能够较好地发掘知识,有较高的预测精度和推广应用价值。     

基于相似关系的广义近似推理方法

目前基于相似关系的近似推理方法 (SBAR)对相似关系的理解并不一致 ,在推理过程中未能考虑相异关系的影响。提出了一种基于相似关系的广义近似推理方法(GSBAR) ,并详细论述了 GSBAR的推理流程以及其中的相似关系函数、相似关系调整函数、相似关系合成函数和推理转换函数的性质 ;进而证明了该方法的逼近能力 ;同时给出了 GSBAR的一个示例。结果表明 ,GSBAR严格遵照相似关系定义 ,综合考虑相似关系和相异关系 ,推理过程直观简便 ,具有一般意义     

基于区间值相似度集合的多规则近似推理模型

给出区间值相似度集合的概念,并基于区间值相似度集合详细研究了多规则近似推理模型及其推理算法,讨论了基于区间值相似度集合的简单近似推理模型的还原性．最后,通过１个实例验证了推理模型和推理算法的有效性．      

模糊控制中近似推理的插值模型

提出一种新的模糊控制近似推理模型——插值模型,即用多元插值方法来进行近似推理．在精确插值问题基础上提出模糊插值问题,并给出插值公式     

基于包含度的模糊粗糙近似算子

1965年，L.A．zadeh提出了模糊集理论，1982年，波兰数学家Z．pawlak提出了粗糙集理论，将二结合而形成模糊粗糙集及粗糙模糊集．利用包含度的概念定义上模糊粗糙近似算子，下模糊粗糙近似算子，边界．并讨论它的性质．     

模糊近似空间的上近似和下近似的计算解析式

粗糙集的概念被推广到模糊近似空间上，给出了上近似、下近似的新定义，并获得上近似和下近似的计算解析式。     

形式背景的下近似协调与粒协调的关系

在形式背景中引入上、下近似算子和上、下近似协调集引入证据理论的信任函数与似然函数,讨论它们与上、下近似协调集的关系,进而得到决策形式背景的下近似协调与粒协调是等价的.     

模糊下近似算子的一个公理组

在此引入了数加模糊集和模糊关系外合成运算两个概念,讨论了它们的性质,给出了模糊下近似算子的一个简洁的公理组,并利用模糊矩阵这一工具直接证明了其可靠性和独立性。     

大坝变形分析的模糊似然推理方法

作为模糊似然推理方法的扩展，在多输入因子情况下，推演出水位、温度、时效因子交替固定或变化而似然推理大坝位移的规则，并以刘家峡大坝的水平位移为例，导出了模糊演算预测模型。     

基于映射的粗糙近似算子

由论域上的一个映射定义了一对上、下粗糙近似算子,给出了粗糙近似算子的性质.并讨论了映射的性质与近似算子性质之间的关系.     

群中模糊集的上近似集合与下近似集合

粗糙集概念是由Pawlak于1982年提出的,现已从许多方面作了推广,粗糙集与模糊集的结合近年来越来越受到国际学术界的关注,现在研究群中模糊集的上,下近似,并且讨论了近似算子的乘积结构,定义了粗糙模糊子群的概念,证明了模糊子群一定是粗糙模糊子群,在同态映射下,子群的像的上下近似也一定是它的上,下近似的同态像。     

一种模糊推理中的真值算法研究

研究模糊推理的问题,提出了一种真值传播的计算公式与方法。这种计算方法可以区别精确推理和模糊推理,也可以区别推理条件多与寡的推理。真值的修正值部分满足有界性、可行性;同时,随着对客观世界认识的不断深入,推理结论的真实性不断提高。     

广义粗糙模糊子群

定义了群中模糊集合基于模糊不变子群的整体近似,并研究了近似算子的性质,讨论了近似算子对于模糊子群的交、并运算的性质;提出了上(下)广义粗糙模糊子群的概念,分析并证明了模糊不变子群成为上(下)广义粗糙模糊子群的条件.     

模糊近似空间中下近似算子的新定义

首先对β算子进行了研究,得到了2个结果,并将β算子扩展为2个矩阵之间的β运算。然后依据β算子及所得结果,给出了模糊近似空间中模糊集下近似的一种解析式定义,并刻画了新定义下的粗糙模糊集的基本性质。最后与刘责龙的定义进行对比分析,举例说明刘的文章中关于截集的一个结果是错误的,并说明新的下近似算子具有一定的优越性。