一种基于可信度的不确定性推理及其神经网络实现

• 作者: 吴清锋 吴芸 周昌乐 张志枫 施明辉
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 神经网络 专家系统 不确定性推理 机器学习
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 开发应用
• 页码范围: 241-243,312
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2007.01.077

摘要

提出了基于可信度因子和可信度区间的不确定性推理模型,并用改进的BP神经网络实现其推理过程,最后利用MATLAB神经网络工具箱给出仿真示例.改进的BP神经网络在实现不确定性推理方面有效避免了沿用传统方法所带来的规则数激增及推理缓慢等缺陷,并提高了网络的泛化能力.仿真示例表明,它不仅可以自动学习和模拟专家的典型经验,而且还可以将专家的典型经验推广应用到一般情形.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周昌乐	厦门大学人工智能研究所	148	1475	22.0	30.0
2	施明辉	厦门大学人工智能研究所	9	83	5.0	9.0
3	吴清锋	厦门大学人工智能研究所	14	44	4.0	6.0
4	吴芸	厦门大学人工智能研究所	11	108	5.0	10.0