基于测度递进的模糊认知图及其应用

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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：Ｔ１文献标识号：Ａ文章编号：１０ —０４（０２５１５ —５Ｐ８００７２２１）０—９８０
２１年５月０２第３卷第５３期
wenku.baidu.com
计算机工程与设计
ＣＯＭＰＵＴＥＲＥＮＧＩＥＲＩＮＥＮＧＡＮＤＤＥＳＧＮＩ
ＭａＯ１ｙ２２
Ｖｏ．３Ｎｏ５１３．
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。
ｐｉｄｔｈｅｉｅｎｒｃｓｆｔｅｃａｓｉｈａｒｘｍｏｅ．Ｆｉａｌ，ｔｉｍｏｅｓｕｅｎｆｒｃｓｉｇｔｅｄｉｖｒｇｌｏｔｅｒｆｎｍｅｔｐｏｅｓｏｈｏｒｅｗｅｇｔｍｔｉｄ１ｅｎｌｙｈｓｄｌｉｓｄｉｏｅａｔｎｈａｌａｅａｅｙｐｉｅｉｈｔｃａｋｔＥｘｅｉｎｓｓｏｔａｈｓｍｏｅｉｇａｐｏｃｆｅｔｅｒｎｔｅｓｏｋｍｒｅ．ｃｐｒｍｅｔｈｗｈｔｔｉｄｌｐｒａｈｉｅｆｃｉ．ｎｓｖ
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（．北京科技大学计算机与通信工程学院，北京１０８；１００３２．北京联合大学信息学院，北京１００）０１１
摘要：模糊认知图（ｕｚｏｎｔｅｐＣｆｚｙｃｇｉｖｍａ，ＦＭ）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ＦＭ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
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