一种不确定知识数据库推理机的设计方法

本文提出了将推理规则加入数据库,基于数据库作出知识的正确推理。特别是对不确定知识数据库,提出了三种基本不确定性测度的计算,通过可信度的计算,以IF-THEN规则格式来建立知识模型,实现了一种不确定知识数据库推理机的设计新方法。     

基于可信度方法的甲状腺疾病诊断模型

研究并设计了一个基于可信度方法的甲状腺专家系统不确定性推理模型,在该模型中对甲状腺知识的表示、推理控制策略的选择、不确定性算法的建立进行了具体详细的研究,使文中所研究的不确定推理方法得以实现.讨论了可信度模型,给出了不确定性推理网络的算法描述,并且将理论研究的结果运用于甲状腺专家系统模型框架的设计和实现,对不确定性推理的应用进行了有益的探讨.     

基于不确定推理的粗糙集配网故障诊断方法研究

针对不确定信息下的配电系统故障决策难题,提出了一类解决不确定性的系统化方法.首先提出了涉及不确定信息的粗糙集模型,在此基础上,构建了定性与定量之间的转换模式.充分考虑了属性的不确定性,给出了基于该模型的约简过程,并将结论采用模糊推理的形式给出,提高了算法的参考价值及计算精度.针对可能出现的矛盾和重复规则,为专家库中的各条规则建立了规则可信度、设备可信度和最终的综合分析可信度,加强了诊断结果的准确性和可用性.应用于典型三分段三联接配电系统的结果表明了算法的有效性和实用性.     

军人心理咨询专家系统中的加权模糊推理和序列诊断

对传统专家系统中的不确定推理模型中的前提真度计算方法、规则匹配及推理过程进行了研究。针对军人心理咨询专家系统的特点,运用基于扩展的加权模糊推理方法解决心理诊断过程中的知识和推理的不确定性。     

信度决策树中推理策略的改进

指出现有信度决策树中推理算法的不足之处,给出了一种新的基于规则的推理算法.新算法充分利用信度函数理论处理不确定信息的优势,采用折扣规则修正叶节点的输出,考虑了测试属性权重对分类结果的影响,提高了分类的精度和可靠性.针对现有证据组合规则处理冲突证据的不足,提出了一种新的证据组合规则,可以将相对可信度等信息有效融入证据组合过程.     

基于可信度约束结构分析的区间因子法

构建了物理参数、几何参数和载荷同时具有不确定性的桁架结构有限元分析模型,提出了基于可信度约束的区间因子法的结构分析方法;定义了具有可信度约束的区间运算规则;利用区间因子的数学表述,推导出结构位移响应和单元应力响应的计算表达式.算例给出了区间参数结构的响应可能区间及其可信度的计算结果,表明该方法的可行性和有效性.     

基于粒计算Rough集模型的逻辑推理应用研究

讨论了粒计算理论信息粒子的构成,结合Rough集知识模型给出了信息决策系统不确定性推理的粒计算公式及其过程.针对水产养殖中鱼病诊断信息的模糊性、随机性等不确定特点,通过鱼病症状集形成条件属性粒子、疾病集形成决策粒子而构成的模糊信息决策表,描述出主要逻辑推理算法,即鱼病诊断的规则获取过程,促进粒计算理论应用,同时也为鱼病诊断领域提供了新方法.     

BP和D-S结合的多传感器协同目标识别推理机制

针对多传感器协同目标识别的基本概率赋值在实际应用中存在容易导致决策可信度低等难以解决的问题,提出一种基于BP神经网络和D-S证据理论的多传感器协同目标识别的推理机制。简述了BP神经网络理论和D-S证据理论,构建了目标识别推理框架,推理了算法可行性,进行了实例仿真,通过信息融合,不确定性的基本概率赋值下降到0.000 8,表明该推理机制的有效性。     

基于双参数方法的故障诊断不确定性推理问题

不确定性推理问题是专家系统需要解决的基本问题之一,已有的不确定性推理方法在规则的应用要求、加权推理及规则参数获取方法方面具有局限性。该文在分析、归纳、总结不确定性推理相关问题的基础上,提出了基于充分性参数和必要性参数的不确定性推理方法。该方法能够表示具有复杂不确定性加权关系的诊断规则,并且能够根据规则的约束条件,通过数值计算获取规则的不确定性相关参数。该方法在已开发的诊断型专家系统中得到了应用,经验表明该方法是行之有效的。     

规则中不确定性的表示与传播：信任函数的情形

研究了信任函数理论框架下规则中的不确定性的表示与传播，引入信任结构表示不确定的规则。定义了信任结构的复合与分解运算，由此提出了一种新的不确定推理模式。     

函数S-粗集

利用S-粗集(singular rough sets)，提出了函数S-粗集，给出了函数S-粗集的数学结构和特性．函数S-粗集具有两类形式：函数单向S-粗集，函数双向S-粗集．提出了函数S-粗集与S-粗集的关系定理．函数S-粗集是S-粗集的一般形式，S-粗集是函数S-粗集的特例．函数S-粗集是粗集研究的一个新方向．     

粗系统与它的粗依赖

利用函数S-粗集(function singular rough sets)，给出粗系统与粗依赖的概念，给出粗系统的依赖性度量；提出粗依赖的序定理，粗依赖的惯性定理和粗依赖的惯性原理；给出粗系统的粗依赖在经济系统投资预警分析中的应用．     

粗糙半群的进一步研究

主要讨论粗糙集理论在代数系统——半群中的应用,介绍了粗糙半群、粗糙理想、粗糙同态映射及粗糙商半群的概念,提出并证明了与此相关的性质,进一步补充和完善了半群中的粗糙集理论.     

n元粗糙函数及其数学分析性质的讨论

章给出了n元粗糙函数的定义，且讨论了它的数学分析性质，诸如粗糙连续性、粗糙导数、粗糙积分，得到了一些结果，同时对一元粗糙复合函数的定义、求导法则、积分法则做了一定探讨。     

粗糙子环的判定

粗糙代数是粗糙集理论研究的一个方向,粗糙环和粗糙子环是粗糙代数的主要内容之一.以 Pawla粗糙集模型、环论为基础,给出了环的粗糙子环的定义,并研究了粗糙子环的性质及判定定理, 扩展了粗糙代数理论的研究范围.     

粗集理论及其应用（四）粗集理论和模糊集合

首先将粗集与模糊集合进行简单对比，并介绍利用粗集的概念考虑模糊集合的粗近似，定义粗模糊集合，利用模糊划分的相似性关系研究集合的近似问题，定义模糊粗集，并介绍粗模糊集合和模糊粗集的基本特性等，最后讨论知识近似模型的统一。     

粗糙群和基于子群的群的粗糙

运用粗糙集理论的思想，在群中基于子群定义了群的近似空间，并定义了集合的运算，用集合的近似进行了研究．用近似群重新定义了粗糙群理论中的粗糙群、粗糙子群、粗糙不变子群、粗糙商群、粗糙同态、粗糙同构等一系列概念，并在传统的和新定义的两种粗糙群理论体系中，研究了基于子群的群的粗糙的性质．     

Rough正项几何规划及其算法

在rough集合和rough凸集的基础上,提出了rough值集凸函数的概念,建立了rough正项几何规划的知识表示模型、数学模型.此外,研究了rough正项几何规划的数学模型,以及解决多反而少的"悖论"的rough 正项几何规划的算法,它可以化为一单项rough正项几何规划后再化为一个rough线性规划来求解.最后,通...     

基于凸Rough集的数据约简和规则发现研究

为了有效地从凸序列中约简数据和发现知识，解决Rough集集中的凸序列问题，在深入研究凸序列和Rough集理论的基础上，提出了凸Rough集模型，定义了凸Rough集和凸Rough集糊集，给出了凸Rough集糊集的隶属函数和应用凸Rough集进行数据约简及规则发现的算法，最后分析了一个应用案例，验证了模型的可行性，表明应用凸Rough集模型可以更好地进行数据约减和规则发现。     

模糊粗糙集合

介绍了模糊集合及粗糙集合的概念和特征。说明了模糊集合和粗糙集合之间的联系 ,讨论了模糊粗糙集合概念 ,同时 ,对模糊粗糙集合的补、交、并及等价进行了研究。为模糊集合和粗糙集合的结合建立了基础