基于测度递进的模糊认知图及其应用
《模糊推理系统》课件
模糊推理系统的发展趋势与展望
更广泛的应用领域
随着模糊推理系统的不断发展和完善，其应用领域将越来越广泛， 例如自然语言处理、智能控制等。
与其他机器学习方法的结合
将模糊推理系统与其他机器学习方法相结合，例如与神经网络、支 持向量机等结合，可以进一步提高分类和预测的准确性。
模糊推理系统广泛应用于各种领域， 如控制系统、医疗诊断、智能机器人 等，以解决复杂的问题和不确定性。
模糊推理系统的基本原理
1 2 3
模糊化
将输入的精确值转换为模糊集合，通过隶属度函 数确定每个输入值属于各个模糊集合的程度。
模糊逻辑规则
基于模糊集合和模糊逻辑运算符（如AND、OR 、NOT等），制定模糊逻辑规则，用于推理和决 策。
参考文献
[请在此处插入参考文献]
[请在此处插入参考文献]
[请在此处插入参考文献]
01
03 02
感谢您的观看
THANKS
其他领域
如金融、物流、农业等， 用于解决各种复杂和不确 定性问题。
02
模糊集合与模糊逻辑
模糊集合的定义与性质
模糊集合的定义
模糊集合是经典集合的扩展，它允许元素具有不明确的边界和隶属度。
模糊集合的性质
模糊集合具有连续性、可数性、可加性和可减性等性质，这些性质使得模糊集合能够更好地描述现实世界中的不 确定性。
更好的解释性
随着可解释机器学习的需求增加，如何提高模糊推理系统的解释性 是一个重要的研究方向。
06
总结与参考文献
本报告的主要内容总结
01
02
03
04
05
模糊集理论及其应用_第一章
11
1.2 模糊集合与隶属函数(1/5)
目录
由此可见，模糊集合 A 是一个抽象的概念， 其元素是不确定的， 我们只能通过隶属函数 A来认识和掌握 A ．A(u)的数值的大小反映 了论域Ｕ 中的元素 u 对于模糊集合 A 的隶属 程度， A(u)的值越接近于1 ，表示u隶属于A 的程度越高；而μＡ(u)的值越接近于０，表示u 隶属于 A 的程度越低．特别地， 若A(u) =１，则认为u完全属于A ； 若A(u) =０，则认为u完全不属于A． 因此, 经典集合可看作是特殊的模糊集合． 换言之，模糊集合是经典集合的推广。
3
模糊数学的概念 处理现实对象的数学模型 确定性数学模型:确定性或固定性,对象间有必 然联系. 随机性数学模型:对象具有或然性或随机性 模糊性数学模型:对象及其关系均具有模糊性. 随机性与模糊性的区别 随机性:指事件出现某种结果的机会. 模糊性:指存在于现实中的不分明现象. 模糊数学:研究模糊现象的定量处理方法.
5
数学建模与模糊数学相关的问题
模糊数学—研究和处理模糊性现象的数学 （概念与其对立面之间没有一条明确的分 界线） 与模糊数学相关的问题（一）
模糊分类问题—已知若干个相互之间不分明的
模糊概念，需要判断某个确定事物用哪一个模 糊概念来反映更合理准确 模糊相似选择 —按某种性质对一组事物或对 象排序是一类常见的问题，但是用来比较的性 质具有边界不分明的模糊性
模糊集理论及其 应用
1
前言：什么是模糊数学
•模糊概念
秃子悖论: 天下所有的人都是秃子
设头发根数n n=1 显然
若n=k 为秃子 n=k+1 亦为秃子
模糊概念：从属于该概念到不属于该概念之间 无明显分界线 年轻、重、热、美、厚、薄、快、慢、大、小、 高、低、长、短、贵、贱、强、弱、软、硬、 阴天、多云、暴雨、清晨、礼品。
【国家自然科学基金】_模糊线性回归模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731
推荐指数 3 3 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
2014年 科研热词 计量分析 覆盖土层 经济 环境效率指标 断层错动 地表破裂 可持续发展 信息扩散 中国 gdp 推荐指数 1Байду номын сангаас1 1 1 1 1 1 1 1 1
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13
科研热词 黄土湿陷性 高速铁路地基 模糊聚类 模糊线性回归 模糊最小一乘 模糊数据 模糊c均值聚类 多元线性回归 参数估计 制图 分类 dem anfis
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
推荐指数 4 4 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44
模糊数学和其应用
04
总结与展望
模糊数学的重要性和意义
模糊数学是处理模糊性现象的一种数学 理论和方法，它突破了经典数学的局限 性，能够更好地描述现实世界中的复杂 问题。
模糊数学的应用领域广泛，包括控制论、信 息论、系统论、人工智能、计算机科学等， 对现代科学技术的发展起到了重要的推动作 用。
模糊数学的出现和发展，不仅丰富 了数学理论体系，也促进了各学科 之间的交叉融合，为解决实际问题 提供了新的思路和方法。
随着计算机技术的发展，模糊 数学的应用越来越广泛，成为 解决复杂问题的重要工具之一 。
模糊数学的基本概念
模糊集合
与传统集合不同，模糊集合的成员关系不再是确 定的，而是存在一定的隶属度。例如，一个人的 身高属于某个身高的模糊集合，其隶属度可以根 据实际情况进行确定。
隶属函数
用于描述模糊集合中元素属于该集合的程度。隶 属函数的确定需要根据实推理规则不再是一 一对应的，而是存在一定的连续性。例如，在医 疗诊断中，病人的症状与疾病之间的关系可能存 在一定的模糊性，通过模糊逻辑可以进行更准确 的推理。
模糊运算
与传统运算不同，模糊运算的结果不再是确定的 数值，而是存在一定的隶属度。例如，两个模糊 数的加法运算结果也是一个模糊数，其隶属度取 决于两个输入的隶属度。
模糊数学在图像处理中的应用
总结词
模糊数学在图像处理中主要用于图像增强和图像恢复。
详细描述
通过模糊数学的方法，可以对图像进行平滑、锐化、边缘检测等操作，提高图像的视觉效果和识别能 力。例如，在医学影像处理中，可以利用模糊数学的方法对CT、MRI等医学影像进行降噪、增强和三 维重建等处理，提高医学诊断的准确性和可靠性。
02
模糊数学的应用领域
模糊控制
基于模糊认知图的情感Agent模型研究
ｅｇ ａ ｅｎ ｄ ｓｒ ｅ ｙ ｉｎｒｃｍｐｎ ｎ ｓｎ ｏｎ ｗ ｉ ｔ ｂ ｔ ｅ ｈ ｍＩｆｒｎｅ ｈ ｓｂ ｅ ａ ｉ ｕ ｂ ｕ ｒ ａ ｃｎ ｄｅｈ ｓｂｅ ｅｃ ｂ ｄｂ ｎ ｅ ｏ ｏ ｅｔ ａｄ ｊｉｔ ｅ ｈｓ ｅ ｉ ｇ ｗｅｎ ｔｅ ． ｅｅｃ ａ ｅｎ ｃｒｅ ｏ ｔ ｙ ｎｍｅ ｃｌ ｏ — ｎ ｒｄ ｉ
ｐ ｔｔ ｎ ｉ ｓ ａ ｆ ｓ ｍｂ ｌ ｅ ｕ ｔ ｎ Ｔ ｅ ｅ ｐ ｒ ｎ ｅ ｕ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔ ｍｏ ｅ ｓ ｅ ｓ ｏ ｅ ｔｎ ｎ ｓ ｃ ａ ａ ｔ ｒ ｅ ｙ ｈ ｇ ｐ ｕ ａ ｉ ｎ ｔ ｄ ｏ ｙ ｏｉ ｄ ｄ ｃｉ ． ｈ ｘ ｅ ｍｅ ｔ ｒ ｓ ｌ ｓ ｏ ｔａ ｄ ｌ ｉ ａ ｙ ｔ ｘｅ ｄ ａ ｄ ｉ ｈ ｒ ｃ ｅ ｚ ｄ ｂ ｉ ｈ ａ — ｏ ｅ ｃ ｏ ｉ ｓ ｉ ｐｉ ａ ｉ ｔ． ｌ ｂｌｙ ｃ ｉ Ｋｅ ｒ ｓ：ａ ｉ ｃａ ｓ ｃ ｏｏ ； ｍｏｉ ｎ Ａｇ ｎ ； ｚｙ ｃ ｇ ｉ ｖ ｐ ｙ ｗｏ ｄ ｔｉ ｒ ｆ ｉｌ ｐ ｙ ｈ ｌｇ ｅ ｔ ｅ ｔ ｆ ｚ ｏ ｎ ｔ ｅ ｍａ ｙ ｏ ｕ ｉ
元 之 间 的 关 系权 值 进 行 描 述 ． 简单 数 值 运 算代 替 了 复 杂 的符 号逻 辑 来 实现 Ａ ｅ ｔ 智 能 推 理 和 决 策 。 通 过 实验 表 明 ， 模 型 设 用 ｇｎ 的 该
Ｅ ｍ ｉ：ｙ ９ ａ ． ｕｃ － ａｌｗｊ １ ＠ｂｃｅ ． ｌ１ ｄ ｎ
Ｗ Ａ ｕ ｊ ， Ａ ｈ － ａ ｇ ＷＡＮ Ｇｕ －ｉｎ ，ｔａ． ｅｅ ｒｈ ｏ ｍｏ ｏ ｇｎ ｄ ｌｂ ｓｄ ｏ ｕｚ ｏ ｎｔ ｅ ＮＧ Ｙ －ｉ Ｗ ＮＧ Ｚ ｉ ｈ ｎ ， ｅ Ｇ ｏ ｊ ｇ ｅ １ ｓａ ｃ ｎ ｅ ｔ ｎ ａｅ ｔ ｍｏ ｅ ａｅ ｎ ｆｚｙ ｃ ｇ ｉｖ ａ Ｒ ｉ ｉ
第三章 模糊认知图
第三章模糊认知图3.1认知图因果知识通常涉及许多相互作用的事物及其关系，由于缺乏有力的分析工具，因此，对这类知识的处理显得比较困难。
在这种情况下，一些其它技术包括定性推理技术就被应用到因果知识的处理中。
认知图就是这种定性推理技术的一种。
认知图是一个新兴的研究领域，它是一种计算智能，提供了一个有效的软计算工具来支持基于先验知识的自适应行为。
对它的研究涉及到模糊数学、模糊推理、不确定性理论及神经网络等诸多学科。
认知图的显著特点就是可利用系统的先验知识、并对复杂系统的子系统具有简单的可加性，能表示出用树结构、Bayes网络及Markov模型等很难表示的具有反馈的动态因果系统。
在认知图中很容易鸟瞰系统中各事物间如何相互作用，每个事物与那些事物具有因果关系。
认知图通常由概念(concept)与概念间的关系(relations of concepts)组成。
概念(用节点表示)可以表示系统的动作、原因、结果、目的、感情、倾向及趋势等，它反映系统的属性、性能与品质。
概念间的关系表示概念间的因果关系(用带箭头的弧表示，箭头的方向表示因果联系的方向)。
3.2认知图的发展简史认知图首先由Tloman于1948年在 Cognitive Maps in Rats and Men一文中提出的，其最初目的是想为心理学建立一个模型，此后认知图便被应用到其他方向和领域中。
人们把认知图描述为有向图，认为认知图是由一些弧连接起来节点的集合，但不同的学者对弧与节点赋予不同的含义。
1955年Kelly依据个人构造理论(Personal construct theory)提出了认知图，概念间的关系是三值的，即利用“+”、“-"表示概念间不同方向因果关系的影响效果，“O”表示概念间不具有因果关系。
1976年Axelord在 structure of Decision –The Cognitive Maps of Political Elites 中提出的认知图比Kelly的更接近于动态系统。
基于模糊认知影响图的移动商务投资风险分析
Ｃｏ ｎ ｔｖ ｎ ｕｅ ｅ Ｄｉ ｇ ａ ｓ ｇ ｉｉ ｅ Ｉ ｆ ｎｃ ａ ｒ ｍ ｌ
刘 玉 青 张 金 隆
（ 中科技大学管理学院 华
摘 要
武汉
４ ０７ ） ３ ０ ４
模 糊 认 知 图和 模 糊 影 响 图 各 自的特 点 在 很 大 程 度 上 存 在 互 补 性 ， 这 两种 方 法优 点 相 结 合 可 以 有 效 地 进 将
他结点 的影响关系 。模糊认知 图和模糊影 响图各 自的 特点在很大程度上存 在互补 性 ， 因此将这 两种方 法 的 优点结合起来 ， 以有效 地进 行 知识 获取 、 达 和推 可 表
理
和模糊 推理相结合 的一种 决策分 析方 法和 工具 ， 以 可 有 效地表示复杂 系统 的结 构 、 识别 概率相 关 以及信 息 流的特征等 。但在模糊 影 响图 的逻辑 推理过 程 中， 模 糊关 系需要赋值 的变量数据 随着Байду номын сангаас糊规则数量增加 而
作者简介 ： 刘玉青 （９ ４ ） 男 ， １ ８ 一 ， 博士研究生 ， 研究方向为移动商务和风 险管理 ； 张金隆（９ ２ ） 男 ， １５ 一 ， 教授 、 博士生 导师 ， 研究方 向为 Ｉ Ｔ项 目风险 和移 动商务 。
定 义 ． 免 了在 知 识 表 达过 程 中的 重 复 性 工 作 。通 过 移 动 商 务 的 投 资 风 险 分 析 算 例 将 改 进 后 的模 糊 影 响 图应 用 在 避
风险规 避策略提 取过程 中， 出了四个有代表性的虚拟风 险规避 策略 组合。 得
关键 词 模 糊影响 图 模糊认知 图 移 动商务 Ｃ ４Ｆ ２ ９ ６ ６ 文献标识码 投 资 风 险 Ａ 文章 编 号 １０ — ９５ ２ １ ） ２ ０ ８ — ５ ０ ２ １６ （ ００ １ — ０ ９ ０ 中分 类 号
模糊规划的理论方法及应用
模糊规划的理论方法及应用模糊规划是一种将模糊数学方法应用于决策问题的数学工具。
相比于传统的决策方法，模糊规划考虑到了决策者在面对不确定性和模糊性时的主观认知和感知能力，并利用模糊集合理论来解决这些问题。
本文将介绍模糊规划的理论方法及其在实际应用中的例子。
一、模糊规划的基本概念与原理1. 模糊集合理论模糊集合理论是模糊规划的理论基础，它是Lotfi Zadeh于1965年提出的。
在传统的集合论中，一个元素只能属于集合A或者不属于集合A，而在模糊集合论中，每个元素都有属于集合A的程度或者隶属度。
通过定义隶属函数来刻画元素对一个集合的隶属程度，该函数的取值范围通常是[0,1]。
2. 模糊规划的基本步骤模糊规划的基本步骤包括问题定义、模糊关系构建、决策矩阵建立、权重确定、模糊规则制定、规则评价、推理运算及解的评价等。
其中，模糊关系的建立和模糊规则的制定是模糊规划的核心。
通过对问题的抽象和建模，将模糊的问题转化为可计算和可处理的数学模型，从而能够得出合理的决策结果。
二、模糊规划的实际应用1. 市场营销决策在市场营销中，决策者往往需要面对很多模糊的信息，例如消费者的购买意愿、市场竞争环境等。
模糊规划可以帮助决策者进行市场细分、产品定价、促销策略等决策，从而提高市场的竞争力。
比如，通过模糊规划的方法，可以根据消费者的购买意愿和价格敏感度，确定合适的产品定价，并通过促销策略来满足不同消费者群体的需求。
2. 资源调度问题在资源调度问题中，决策者需要考虑多个因素，例如人力资源、物资配送等。
这些因素往往存在模糊性和随机性，传统的数学模型很难对其进行准确建模和求解。
而模糊规划可以通过考虑不确定性因素，使决策结果更加稳健和鲁棒。
比如，在人力资源调度中，通过模糊规划可以考虑员工的技能水平、工作经验等因素，使得调度结果更加符合实际情况。
3. 供应链管理问题供应链管理中涉及到多个环节和参与方，存在着各种不确定性和模糊性。
模糊规划可以帮助决策者在不确定的环境下进行供应链规划、库存管理、物流优化等决策，从而提高供应链的运作效率和灵活性。
模糊数学1第二讲-模糊集合与模糊关系
目录
• 引言 • 模糊集合的基本概念 • 模糊关系的定义和性质 • 模糊关系的应用 • 结论
01 引言
主题简介
模糊集合
模糊集合是传统集合的扩展，允许元 素具有不明确的隶属度。它能够更好 地描述现实世界中许多事物的模糊性 和不确定性。
模糊关系
模糊关系是描述模糊元素之间关联的 方式，可以用于描述事物之间的不确 定性和相似性。
3
模糊关系具有自反性，即任意一个模糊集合都与 自身有完全的关联。
模糊关系的运算
01
并运算
表示两个模糊集合之间的合并关系， 结果是一个新的模糊集合。
补运算
表示一个模糊集合的补集关系，结 果是一个新的模糊集合。
03
02
交运算
表示两个模糊集合之间的交集关系， 结果是一个新的模糊集合。
非运算
表示一个模糊集合的否定关系，结 果是一个新的模糊集合。
人工智能与机器学习
模糊数学在人工智能和机器学习领域有巨大的潜力，特别 是在处理不确定性和含糊性方面。未来可以进一步探索模 糊数学在人工智能和机器学习领域的应用。
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感谢您的观看
04
04 模糊关系的应用
在决策分析中的应用
模糊决策
利用模糊集合理论，可以将决策 问题中的不确定性和模糊性纳入 数学模型中，从而更准确地描述 和解决决策问题。
模糊多属性决策
在多属性决策中，模糊集理论可 以用于处理属性值的不确定性， 通过权重调整和属性值模糊化， 实现更准确的决策分析。
模糊综合评价
基于模糊集合理论的综合评价方 法，能够综合考虑多个因素和条 件，对复杂系统进行全面、客观 的评价。
模糊测度与积分及不确定性建模
模糊测度与积分及不确定性建模现代科学与工程领域中的许多问题都存在着不确定性，即使利用概率论也不能完全解决。
为了应对这种不确定性，人们引入了模糊概念，使用模糊测度和积分来进行不确定性建模。
本文将从模糊测度的定义及性质入手，探讨模糊积分的概念和计算方法，并进一步讨论如何运用模糊测度与积分建立不确定性模型。
一、模糊测度的定义及性质模糊测度是描述模糊集合上的不确定性的一种数学工具，常用于处理无法准确刻画的概念。
模糊测度的定义基于不精确性和不确定性的量化。
一个模糊测度是一个从模糊集合的幂集到实数集的映射，它满足以下性质：1. 非负性：对于任意的模糊集合A，模糊测度μ(A)大于等于0。
2. 规范性：空集的模糊测度为0。
3. 可加性：对于任意两个不相交的模糊集合A和B，它们的模糊测度之和等于它们的并集的模糊测度。
通过定义和性质，模糊测度可以提供关于不确定性的量化和度量，为不确定性建模提供了数学基础。
二、模糊积分的概念和计算方法模糊积分是模糊测度的一种扩展，它用于描述模糊集合上的模糊量的积分运算。
与传统的积分不同，模糊积分允许模糊集合在积分区间上的取值为模糊的。
1. 上积分：对于一个模糊集合A和一个定义在A上的函数f，上积分的定义如下：∫[A] f(x) dμ = sup {∫[A] φ(x) dμ | φ(x) ≤ f(x), φ(x)是可测函数}其中，φ(x)是定义在A上的可测函数。
2. 下积分：对于一个模糊集合A和一个定义在A上的函数f，下积分的定义如下：∫[A] f(x) dμ = inf {∫[A] φ(x) dμ | f(x) ≤ φ(x), φ(x)是可测函数}通过上积分和下积分，我们可以得到模糊集合上的模糊量的积分结果，从而实现对不确定性的建模和处理。
三、不确定性建模中的应用模糊测度与积分在不确定性建模中具有广泛的应用。
以下是几个典型的应用场景：1. 决策分析：在决策分析中，人们常常需要处理各种类型的不确定性。
直觉模糊集理论及应用
直觉模糊集理论及应用在当今复杂多变的信息时代，处理不确定性和模糊性信息的需求日益增长。
直觉模糊集理论作为一种强大的工具，为解决这类问题提供了新的思路和方法。
直觉模糊集是对传统模糊集的一种扩展和深化。
传统模糊集只考虑了元素属于集合的隶属程度，而直觉模糊集则在此基础上，还引入了非隶属程度的概念，使得对事物的描述更加全面和细致。
比如说，对于“天气炎热”这个概念，传统模糊集可能只会给出一个隶属度来表示当前天气在多大程度上属于“炎热”。
但直觉模糊集不仅能给出属于“炎热”的程度，还能给出不属于“炎热”的程度。
这就为我们更精确地理解和处理这类模糊信息提供了可能。
直觉模糊集的定义包含了隶属度函数和非隶属度函数。
隶属度表示元素属于集合的程度，非隶属度表示元素不属于集合的程度，并且满足一定的约束条件。
通过这两个函数，我们可以更准确地刻画事物的不确定性和模糊性。
在实际应用中，直觉模糊集有着广泛的用途。
在决策领域，当面临多个备选方案和多个评价指标时，直觉模糊集可以用来描述决策者对各个方案在不同指标下的满意程度。
例如，在选择一款新的智能手机时，我们可能会考虑价格、性能、外观等多个因素。
对于每个因素，我们可以用直觉模糊集来表示对不同手机的满意程度，从而综合得出最优的选择。
在医疗诊断中，直觉模糊集也能发挥重要作用。
医生在诊断疾病时，往往需要综合考虑患者的各种症状、检查结果以及病史等信息。
这些信息通常具有不确定性和模糊性，而直觉模糊集可以帮助医生更准确地评估患者的病情，并做出更合理的诊断和治疗方案。
在图像处理方面，直觉模糊集可以用于图像的边缘检测、图像分割等任务。
由于图像中的信息往往存在模糊和不确定的部分，直觉模糊集能够更好地处理这些情况，提高图像处理的效果和准确性。
在模式识别领域，直觉模糊集可以用于对数据的分类和聚类。
它能够更细致地描述数据之间的相似性和差异性，从而提高模式识别的精度和可靠性。
此外，直觉模糊集还在人工智能、经济管理、社会科学等众多领域有着重要的应用。
【计算机工程与设计】_模糊关系_期刊发文热词逐年推荐_20140726
科研热词 推荐指数 鲁棒性 1 项目分析 1 非隶属度函数 1 隶属度函数 1 自适应模糊网络 1 聚类 1似性 1 直觉模糊集 1 直觉模糊推理 1 点扩散函数(psf) 1 水印置乱 1 模糊联盟 1 模糊神经元网络 1 模糊控制 1 模糊合作博弈 1 数字水印 1 广义转归 1 广义稳定集 1 广义核心 1 室内温度模型 1 可变学习速率反向传播算法 1 变频空调 1 匀速运动模糊 1 rm-fcm 1 radon变换 1 mamdani 1 contourlet变换 1
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
科研热词 语义web粗糙模糊本体 粗糙模糊概念 概念格 下近似模糊概念 上近似模糊概念 鲁棒性 遮挡关系 语言项 置信度 综合融合度 统计融合 线性化深度 粒子群优化算法 空间距离 相关矩阵 目标跟踪 模糊聚类 模糊决策树算法 核函数 景深 方差加权距离 归纳学习 实时绘制 后置处理 c均值聚类算法
2008年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36
模糊认知图研究进展
模糊认知图研究进展马楠;杨炳儒;鲍泓;郭建威【期刊名称】《计算机科学》【年(卷),期】2011(038)010【摘要】模糊认知图(Fuzzy Cognitive Map,FCM)作为知识表示、推理和软计算方法,通过在传统认知图模型中引入模糊测度来量化概念(concept)间因果关系的影响程度,近年来已成为国内外的研究热点.从研究进展的视角,归纳了FCM的基本框架和推理机制,总结了主流研究中FCM的基本类型,分析了FCM学习算法的主要特征,提出了今后专题研究方向的基本设想,以期对后续研究有所助益.%As an effective tool for knowledge representation reasoning and soft computing method, fuzzy cognitive map (FCM) has become a hot issue for researchers home and abroad in recent years. FCM quantifies the causal relationship between concepts. We summarized the basic framework and reasoning mechanism of PCM from the perspective of researchdevelopment,generalized classification of FCM in the mainstream research and analyzed main features of its learning algorithm and put forward possibilities of future research,expecting to be helpful to the future research.【总页数】7页(P23-28,50)【作者】马楠;杨炳儒;鲍泓;郭建威【作者单位】北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083;北京联合大学信息学院北京100101;北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083;北京联合大学信息学院北京100101;北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083【正文语种】中文【中图分类】TP181【相关文献】1.模糊数学：基于WOWA集结的模糊认知图 [J], 吕镇邦2.模糊认知图研究进展 [J], 马楠; 杨炳儒; 鲍泓; 郭建威3.基于时延挖掘模糊时间认知图的化工过程多变量时序预测方法 [J], 蔡涛; 杨博; 李宏光4.基于直觉模糊认知图的医院供应链管理因果关系模型 [J], 李晴薇;任思悦5.基于在线评论情感分析和模糊认知图的产品差异性研究 [J], 段恒鑫;刘盾;叶晓庆因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
【国家自然科学基金】_粗神经网络_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140801
推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
Hale Waihona Puke 2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
科研热词 粗神经网络 输电线路 软阈值 自适应步长 自适应校正算法 脉冲耦合神经网络 细胞图像分割 粗集 粗神经元 神经网络 目标退化 电力系统 特征提取 煤与瓦斯突出预测 混合系统 模板 曲波域 故障分类 属性约简 图像标识 分裂合并法 pcnns gabor滤波器
推荐指数 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2009年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11
科研热词 递归神经网络 退火 粗集理论 粗神经网络 神经网络 极值搜索算法 掌纹识别 声信号识别 参数扰动 优化算法 zernike矩
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
科研热词 推荐指数 预测 1 股票 1 聚焦角度 1 粒子群算法 1 测度递进 1 模糊认知图 1 推理机制 1 广义回归神经网络(grnn) 1 宽带doa(direction-of-arrival)估计 1 单一参数入渗模型 1 主成分分析(pca) 1 主成分分析 1 philip入渗模型 1 bp神经网络模型 1
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25
2011年 科研热词 粗糙集 神经网络 高度纹理 道路工程 自适应滤波 脉冲耦合神经网络 粗集-bp神经网络 粗逻辑神经网络 粗糙神经元 管制员 算法 直升机 海浪噪声 模拟预测 数字形态学 工作差错 安全风险 地面粗糙度 图像分割 分类 公路路面裂缝 人工神经网络 lidar dsp bp神经网络 推荐指数 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
面向知识结构分析的模糊概念格模型
面向知识结构分析的模糊概念格模型智慧来;李金海【期刊名称】《软件学报》【年(卷),期】2024(35)5【摘要】知识空间理论使用数学语言对学习者进行知识评价与学习指导,属于数学心理学的研究范畴.技能与问题是构成知识空间的两个基本要素,深入研究两者之间的关系是知识状态刻画与知识结构分析的内在要求.在当前的知识空间理论研究中,没有明确建立技能与问题之间的双向映射,从而难以提出直观概念意义下的知识结构分析模型,也没有明确建立知识状态之间的偏序关系,不利于刻画知识状态之间的差异,更不利于规划学习者未来的学习路径.此外,现有的成果主要集中在经典的知识空间,没有考虑实际问题中数据的不确定性.为此,将形式概念分析与模糊集引入知识空间理论,建立面向知识结构分析的模糊概念格模型.具体地,分别建立知识空间与闭包空间的模糊概念格模型.首先,建立知识空间模糊概念格,并通过任意两个概念的上确界证明所有概念的外延构成知识空间.引入粒描述的思想定义技能诱导的问题原子粒,由问题原子粒的组合判定一个问题组合是否是知识空间中的一个状态,进而提出由问题组合获取知识空间模糊概念的方法.其次,建立闭包空间模糊概念格,并通过任意两个概念的下确界证明所有概念的外延构成闭包空间.类似地,定义问题诱导的技能原子粒,由技能原子粒的组合判定一个技能组合是否是闭包空间中某一知识状态所需的技能,进而提出由技能组合获取闭包空间模糊概念的方法.最后,通过实验分析问题数量、技能数量、填充因子以及分析尺度对知识空间与闭包空间规模的影响.结论表明知识空间模糊概念不同于现有的任何概念,也不能从其他概念派生而来.闭包空间模糊概念本质上是一种面向属性单边模糊概念.在二值技能形式背景中,知识空间与闭包空间中的状态具有一一对应关系,但这种关系在模糊技能形式背景中并不成立.【总页数】19页(P2466-2484)【作者】智慧来;李金海【作者单位】河南理工大学软件学院;昆明理工大学数据科学研究中心;昆明理工大学理学院【正文语种】中文【中图分类】TP18【相关文献】1.探究式教学在概念格教学中的应用——以L-模糊概念格与经典概念格之间的关系为例2.模糊形式概念分析与模糊概念格3.基于基概念的面向属性概念格建格方法4.模糊三支概念分析与模糊三支概念格5.面向HDF5格式预训练模型的模糊测试方法因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
融合知识交互关系的认知诊断深度模型
融合知识交互关系的认知诊断深度模型
张所娟;余晓晗;陈恩红;沈双宏;郑雨;黄松
【期刊名称】《模式识别与人工智能》
【年(卷),期】2023(36)1
【摘要】认知诊断是基于学习数据挖掘学习者潜在认知状态的一种智能评测技术.当前大多数认知诊断模型将学习任务中的知识视为同等重要,未考虑知识间的交互关系,从而影响诊断的准确性,同时也缺乏可解释性.针对上述问题,文中提出融合知识交互关系的认知诊断深度模型,实现学习者认知状态与知识权重的统一表达.同时,实现基于Choquet积分的理想作答反应计算算法.最后提出模糊测度的深度神经网络,预测学习者的作答表现.大量实验表明,文中模型不仅取得较好的预测结果,还能为预测结果提供知识交互层面的解释,具有一定的优越性.
【总页数】12页(P22-33)
【作者】张所娟;余晓晗;陈恩红;沈双宏;郑雨;黄松
【作者单位】中国人民解放军陆军工程大学指挥控制工程学院;中国科学技术大学计算机科学与技术学院大数据分析与应用安徽省重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】G434
【相关文献】
1.手持技术数字化实验与化学教学的深度融合:从"研究案例"到"认知模型"——TQVC概念认知模型的建构
2.网络能力、外部知识获取及其交互作用与企业服务
创新关系模型构建3.融合触、听、视觉的多通道认知和交互模型4.词汇深度知识、语法知识与英语听力能力\r交互关系及表现模式研究5.结合显式和隐式特征交互
的深度融合模型
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概率模糊认知图
概念自身状态值有关 ,而且还与状态值的积累有关 ,表现为时间特性 ; wr 与 wg 还分别与“人 行走”及“路况”概念的状态值有关 ,表现为空间特性. wr 与 wg 的这种表达方法不仅解决了 FCM 表示 1 (b) 时存在的缺陷 ,还能对概念间因果关系的时间及空间的联系加以有效的整
合 ,从而使认知图不仅能处理概念间因果关系测度的不确定 ,还对概念间因果关系的时空联
概率模糊认知图Ξ
骆祥峰 ,高 隽
(合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室 ,安徽合肥 230009)
摘要 :模糊认知图模型通过在传统认知图模型中引入模糊测度来量化概念间因果关 系的影响程度. 在继承模糊认知图模型优点的前提下 ,首次在概念间的因果关系中引 入条件概率测度 ,提出概率模糊认知图模型. 该模型不仅能表示概念间的定性及模糊 因果关系 ,而且能表示概念间的条件概率因果关系 ,并能退化为模糊认知图. 通过对 复杂机械部件的拆卸与装配实验 ,具体阐述概率模糊认知图的应用. 实验结果表明概 率模糊认知图模型比模糊认知图模型具有对现实世界更强的模拟能力. 关键词 :模糊认知图 ;概率模糊认知图 ;模糊因果关系 ;概率因果关系 中图分类号 :TP391. 9 文献标识码 :A
在式 (2) 、(3) 中 ,若 P ( wij ( t) VCi ( t) , VCm ( t) , …) 满足
P ( wij ( t)
V Ci ( t) , VCm ( t) , …) = δwij =
α 如果 VCi ( t) , VCm ( t) , …存在 β 其它
(4)
则式 (2) 、(3) 就退化为具有布尔性质的二值 {α,β} 逻辑概率模糊认知图 (α,β可取 1 ,0) . 若
(a) (b) 图 1 FCM 概念间测度的不确定性
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ｔ ｂａ ｅｃ ａｓ ｄ ｌ ｆ ｅ ｈ ｔｉ ｆ ｕ ｚ ｇ ｉｖ ｐ ； ｈ ｎｔ ｅ ｅ ｒｌ ｅｗ ｒ ｉ ｔ ｄｕ ｔ ｎ ｌｏ ｉ ｍ ｐ ｏｏ ｔｉ ｔ ｏ ｒｅ ｎ ｈ ｍｏ ｅ ｏ ｉ ｔ ｗ ｇ ｍａｒ ｏ ｚｙｃ ｎｔ ｅ ｘ ｆ ｏ ｉ ｍａ ｓ ｔ ｅ ｕ ａ ｎ ｔ ｏ ｋｗｅ ｈ ｊｓ ｈ ｎ ｇ ａ ｍｅ ｔ ｇ ｒ ｈ ｉ ａ — ａ ｔ ｓ
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
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（．北京科技 大学 计 算机 与通信 工程 学 院 ，北 京 １０８ ； １ ０ ０３ ２ ．北京 联合 大 学 信 息 学院 ，北 京 １００ ） ０１ １
摘 要 ：模糊认知 图 （ｕｚ ｏ ｎｔ ｅ ｐ Ｃ ｆｚｙｃｇ ｉｖ ｍａ ，Ｆ Ｍ）具有 简单的推 理机 制和较强的因果关 系表 达能力， 已得到广泛 关注和研 ｉ 究，但 Ｆ Ｍ 对专 家经验知识具有较 强的依 赖性 ，故 而限制 了在 复杂动 态 系统建模 中的应 用。基 于此 ，提 出 了一种测度 递 Ｃ 进 策略 的模糊认知 图学习方法。利 用线性 回归算 法，学习得到模糊认知 图权重矩 阵粗模型 ；将神 经网络的权值调整 算法应
ｐ ｉｄ ｔ ｈ ｅ ｉｅ ｎ ｒ ｃ ｓ ｆｔ ｅ ｃ ａ ｓ ｉｈ ａ ｒｘ ｍｏ ｅ ．Ｆｉ ａｌ ，ｔ ｉ ｍｏ ｅ ｓ ｕ ｅ ｎ ｆ ｒ ｃ ｓｉ ｇ ｔ ｅ ｄ ｉ ｖ ｒ ｇ ｌ ｏ ｔ ｅ ｒ ｆｎ ｍｅ ｔｐ ｏ ｅ ｓ ｏ ｈ ｏ ｒ ｅ ｗｅｇ ｔｍ ｔｉ ｄ １ ｅ ｎｌ ｙ ｈｓ ｄ ｌｉ ｓ ｄ ｉ ｏ ｅ ａ ｔｎ ｈ ａｌ ａ ｅ ａ ｅ ｙ ｐ ｉｅ ｉ ｈ ｔ ｃ ａ ｋ ｔ Ｅｘ ｅ ｉ ｎ ｓ ｓ ｏ ｔ ａ ｈ ｓｍｏ ｅｉ ｇ ａ ｐ ｏ ｃ ｆｅ ｔ ｅ ｒ ｎ ｔ ｅ ｓ ｏ ｋ ｍ ｒ ｅ． ｃ ｐｒ ｍｅ ｔ ｈ ｗ ｈ ｔｔ ｉ ｄ ｌ ｐ ｒ ａ ｈ ｉ ｅ ｆ ｃｉ ． ｎ ｓ ｖ
２ １ 年 ５月 ０２ 第 ３卷 第 ５ ３ 期
计 算机 工程 与 设 计
Ｃ ＯＭ Ｐ ＵＴＥＲ ＥＮＧＩ ＥＲＩ ＮＥ ＮＧ ＡＮＤ ＤＥＳ ＧＮ Ｉ
Ｍ ａ Ｏ１ ｙ２ ２
Ｖｏ ． ３ Ｎｏ ５ １３ ．
基 于测 度 递 进 的 模糊 认 知 图及 其 应 用
马 楠 ，杨炳儒 一 ，邱正强。 ，易璐璐 。
Ｂ ｉｎ ００ ３ Ｃ ｉａ ２ ｏｌ ｅ ｆ ｎｏｍａｉ ｃｎ ｌｇ ， ｅ ｉ ｉ ｉｅｓ ｙ ｅ ｉｇ１ ０ ０ ， ｈｎ ） ｅ ｉｇ１ ０ ８ ， ｈｎ ； ．Ｃ ｌ ｇ ｆｒ ｔ ｎＴｅｈ ｏｏ ｙ Ｂ ｉｎ Ｕｎｏ Ｕｎｖｒｉ ，Ｂ ｉｎ ０ １ １ Ｃ ｉａ ｊ ｅ ｏＩ ｏ ｊｇ ｎ ｔ ｊ
用 于权 重矩 阵粗 模 型 的 细化 过 程 ，将 该 模 糊 认 知 图模 型 应 用在 股 票 市场 ， 实现 对 股 票 日均 值 的 预 测 。 实验 结 果 表 明 了该 建
模 方式是有效的。 关 键 词 ：模 糊认 知 图 ；推 理机 制 ；测度 递进 ；股 票 ；预 测
中图法分类号 ：Ｔ １ 文献标识 号 ：Ａ 文章编号 ：１０ —０４ （０ ２ ５１５ —５ Ｐ８ ０ ０７ ２ ２ １ ）０—９ ８０