面向不确定性知识表示的描述逻辑SROIQ(D)不确定性扩展

为增强描述逻辑对不确定性知识的表示能力,提出了一种对描述逻辑SROIQ(D)进行不确定性扩展的方法。该方法基于不确定性理论和描述逻辑SROIQ(D),针对知识表示中大量存在的模糊性、粗糙性和随机性知识,首先给出了模糊粗糙概念条件概率的计算方法,并以此为基础对SROIQ(D)进行了不确定性扩展;然后基于模糊粗糙逻辑和概率逻辑分别给出了扩展后的语法、语义和推理任务,使不确定性SROIQ(D)描述逻辑具备同时处理3类不确定性知识的能力。     

CDDL:动态描述逻辑的不确定性扩展

本体(Ontology)是语义Web中共享知识的形式化建模工具,其逻辑基础是描述逻辑.动态描述逻辑(DDL)具有同时表示静态和动态知识的优势.本文针对语义Web需要处理不确定性动态知识的需求,利用云模型对DDL进行不确定性扩展,提出了一种能够有效实现不确定性静态和动态知识进行表示和推理的不确定性动态描述逻辑CDDL.与...     

云推理方法及其在预测中的应用

不确定性推理是当前人工智能研究领域中的一项重要研究内容。云模型实现了定性概念与其定量表示之间的不确定转换,在云模型基础上构建的规则发生器能有效描述用自然语言表示的定性规则,实现不确定性推理。将基于云模型的不确定性推理方法用于预测实际工作环境中电子产品的使用寿命,说明了云推理方法的有效性和实用性。     

基于均匀分布的高斯云模型

云模型实现了定性概念与其定量表示之间的不确定转换。高斯分布与高斯隶属度函数的普适性奠定了高斯云模型的普适性,目前云模型的理论与应用研究主要集中在高斯云模型。将均匀分布引入到云模型中,扩展了高斯云模型,分别得到了均匀分布云模型和均匀高斯云模型,两类扩展的云模型为不确定性的形式化描述提供了新的途径。最后利用多维均匀高斯云模型模拟分形树生长过程,实验结果表明云模型能有效模拟自然界中不确定的分形现象。     

基于本体和云理论的不确定知识表示

描述逻辑是本体的重要表示方式,但只能处理严格的确定性的知识,并不能处理自然界中广泛存在的模糊的和不确定的知识。通过对最基本的描述逻辑ALC进行扩展,提出了能够处理不确定知识的基于本体和云模型不确定描述逻辑:Cloud-ALC,给出了Cloud-ALC的语法和语义及其蕴涵推理关系,研究了Cloud-ALC所具有的相关性质。实例分析说明Cloud-ALC可以为扩展本体描述语言以便能够处理不确定知识提供语义支持。     

基于云模型的科技奖励评审模型研究

云模型是实现定性概念与定量表示之间不确定性转换的模型,它把模糊性和随机性有机结合起来。本文提出了一种基于云模型的科技奖励评审模型,利用云模型客观描述项目的评分在各属性下的分布情况,通过计算云模型参数来确定云模型数字特征图或云滴分布情况,并以此确定最后等级。结果表明,该模型能够解决项目单一属性分类及非共识等问题,同时能够客观地反映出项目实际综合评审结果,从而使得评审更加公平合理。     

不确定性工艺知识的模糊粗糙隶属度函数表示方法*

分析了工艺知识不确定性和模糊性的特点,提出了基于模糊粗糙隶属度函数的工艺不确定性知识的表示与应用模型。实现了对各类用数值和符号描述的工艺不确定知识的表示,通过隶属度值代替粗糙集中的实数值作为模糊粗糙集的属性,依照属性的依赖度和属性表的核进行了工艺知识属性的约简,得到了工艺知识规则集,并以LED芯片制造领域的工艺知识表示为实例,验证了该方法的可行性与有效性。     

基于云模型的不确定性推理方法

云模型实现了定性概念与其定量表示之间的不确定转换,在云模型基础上构建的规则发生器能有效描述用自然语言表示的定性规则.在单条件单规则发生器基础上,进一步提出双条件单规则发生器的实现算法,给出了云推理系统的体系结构.将基于云模型的不确定性推理方法用于设计电机转速控制系统,并且与模糊推理方法进行了比较,验证了云推理方法的有效性和实用性.     

一种基于云模型的不确定性数据的建模与分类方法

不确定性是数据的本质特征,它的产生可能来自于样本误差、更新延迟或重复测量等,对不确定性数据的分析在越来越多的领域得到了关注。传统的不确定性数据的数据项被表示成一个值域及其上的概率分布函数。由于不确定性数据存在模糊性与随机性,传统的概率分布函数难以准确定义不确定性数据的实际分布,因此利用云模型中云滴的分布提出一种不确定性数据的云建模过程,并通过云综合与云相似度计算来实现不确定性数据的分类。云模型能有效地将数据的随机性与模糊性融合在一起,能更真实地反映数据的实际分布,从而实现有效的数据分类。实验结果也证明了此种方法的有效性。     

不确定性的综合描述及其智能决策支持系统

为了克服单一模型描述的不确定的片面性,提出了描述不确定性的综合描述模型,并给出了在智能决策支持系统中的应用。首先在不确定性内涵的阐释的基础上,建立了不确定性的综合描述模型。然后给出了基于不确定性的综合描述模型的不确定知识表示和推理方法。最后给出了基于综合描述模型的智能决策支持系统的体系结构。不确定性的综合描述模型具有全面客观描述不确定性的优点。