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题名带有可信度因子的直觉模糊近似推理方法
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作者
蔡茹
雷英杰
申晓勇
曹珊
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机构
空军工程大学导弹学院
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出处
《火力与指挥控制》
CSCD
北大核心
2010年第7期9-12,共4页
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基金
国家自然科学基金(60773209)
陕西省自然科学基金资助项目(2006F18)
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文摘
针对基于相似度的直觉模糊近似推理问题,提出一种基于加权相似度量的直觉模糊推理方法。首先定义一种新的直觉模糊相似度度量公式,加入权重参数解决各维特征分配不均匀的问题,弥补了现有直觉模糊相似度量的缺陷。然后构建基于直觉模糊产生式规则的直觉模糊近似推理模型,加入可信度因子解决了随机性引起的信息不确定问题,同时给出模型的推理算法和计算步骤。最后通过实例验证了该方法的实用性和有效性,其在意图识别、目标识别等信息融合领域有良好的应用前景。
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关键词
直觉模糊集合
近似推理
相似度
可信度
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Keywords
intuitionistic fuzzy set
approximate reasoning
similarity
confidence level
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于贝叶斯网络推理的导弹目标类型识别
被引量：8
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作者
姜维
李一军
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机构
哈尔滨工业大学信息管理与信息系统研究所
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出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2011年第6期1264-1270,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(70801022)
博士点专项科研基金资助项目(200802131048)
国家博士后科学基金资助项目(20080430907)~~
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文摘
天基预警系统中的导弹目标类型识别特征被逐步采集到,其获取的顺序呈现一定随机性且往往又不完全独立。由此,建立了基于贝叶斯网络的推理模型,它可有效处理特征随机到达、特征间不完全独立条件下的不确定性推理问题,且易于融入专家知识。针对所采集的数据由于受传感器能力、环境干扰等多种因素影响而具有不完全可信性的问题,提出基于熵增益建立证据不确定的贝叶斯网络推理模型。通过预警仿真系统实验表明,可信度贝叶斯网推理模型可改善推理精度7.35%。
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关键词
目标类型识别
不确定性推理
贝叶斯网络
可信度推理
导弹
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Keywords
target type identification
uncertain inference
Bayesian network
belief inference
missiles
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分类号
TP319.4
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
V474.2
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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题名基于信息熵Petri网模型的知识发现研究
被引量：1
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作者
李俊
刁永锋
银星
叶正旺
邹海洋
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机构
西华师范大学计算机学院
攀枝花学院计算机学院
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出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第7期1649-1651,1655,共4页
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基金
四川省科技厅重点科研项目(05JY029-093)
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文摘
为描述命题和规则的可信度,定义了命题和规则的可信度信息熵。从熵的角度研究产生式规则中的不确定性推理,应用Petri网和可信度信息熵,建立了一类新的Information Entropy Petri网模型(IEPN),介绍了不确定性知识表示和推理步骤。同时分析IEPN推理对知识发现(KDD)的指导意义,并给出了IEPN推理过程及知识发现(KDK)方法。
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关键词
信息熵
模糊PETRI网
可信度推理
知识发现
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Keywords
information entropy
fuzzy Petri nets
certainty factor reasoning
knowledge discovery
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分类号
TP182
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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