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题名基于优序图加权的多维稀疏模糊推理方法
被引量：4
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作者
刘文远
武丽霞
王宝文
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2009年第11期210-212,215,共4页
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基金
国家科技部高新技术计划基金资助项目(2005EJ000017)
河北省科技研究与发展计划基金资助项目(02547015D)
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文摘
在稀疏规则库条件下,多数的多维稀疏规则条件近似推理方法都难以保证推理结果的凸性和正规性,且没有考虑到多维变量对结论的影响权值。提出一种基于优序图加权的多维模糊推理方法,运用优序图确定权值,实验结果表明,该方法不仅减小推理结果的误差,而且能较好地保证推理结果的凸性和正规性。
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关键词
多维稀疏模糊推理
优序图
权值
相似性
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Keywords
multidimensional sparse fuzzy reasoning
Precedence Chart（PC）
weight
similarity
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名一种基于模糊神经网络加权的多维稀疏模糊推理方法
- 2
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作者
刘文远
张庆大
王宝文
石岩
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
九州东海大学工程学院信息系统系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第4期193-196,共4页
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基金
国家科技部高新技术计划项目(2005EJ000017)
河北省科技研究与发展计划(02547015D)
河北省普通高等学校博士科研资助基金,2002(B2002118)
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文摘
在稀疏规则库条件下,经典的插值理论针对一维稀疏规则库提出了各种不同的插值方法,取得了很多很好的经验;但对多维稀疏规则条件的近似推理研究很少,不仅存在着难以保证推理结果的凸性和正规性等问题,而且没有考虑到多维变量之间的联系即对结论的影响权值,造成推理结果的误差性更大。多变量规则的模糊插值推理是插值推理研究的重要方面,为了在多变量稀疏规则条件下得到好的插值推理效果,本文提出了一种基于模糊神经网络加权的多维模糊推理方法,为智能系统中的模糊推理提供了一个十分有用的工具。
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关键词
多维稀疏模糊推理
模糊神经网络
权值
相似性
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Keywords
Multidimensional sparse fuzzy reasoning, Fuzzy neural network, Weight, Similarity
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O159
[理学—基础数学]
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题名一种基于核集与相似性的模糊推理方法
- 3
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作者
刘文远
张庆大
王宝文
石岩
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机构
燕山大学信息科学与工程学院
九州东海大学工程学院信息系统系
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第2期174-177,共4页
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基金
国家科技部高新技术计划项目(2005EJ000017)
河北省科技研究与发展计划(02547015D)
河北省普通高等学校博士科研资助基金2002(B2002118)
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文摘
在稀疏规则库条件下,当给定的输入落入规则"间隙"时,采用传统的模糊推理方法是得不到任何结论的。学者已经证明模糊推理本质上就是插值器。Koczy和Hirota首先提出了KH线性插值推理方法,然而推理结果存在着无法保证凸性和正规性等问题。为了能有一个较好的插值推理结果,本文提出了一种基于核集与相似性的模糊插值推理方法,并把此方法扩展到多维变量的情况,该方法不仅推理简单,推理结果较好,并且能很好地保证推理结果的凸性和正规性。这为智能系统中的模糊推理提供了一个非常有用的工具。
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关键词
模糊假言产生式
模糊集
相似性
多维稀疏模糊推理
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Keywords
Fuzzy set, Core and similarity, Sparse fuzzy reasoning
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
O159
[理学—基础数学]
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