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摘要:
针对置信规则推理作为系统控制器时的应用,提出一种置信K均值聚类算法用于置信规则库的结构识别。在构建好置信规则库的推理框架后,该算法通过对规则前项输入变量的历史数据进行挖掘,得到合理的置信规则库结构,提高推理与决策的精度。相对于传统专家知识确定置信规则库结构的方法,该算法的特点是:最优聚类与相邻评价等级之间的距离成正比,与人的认知能力相一致;最优聚类保证采样点以最小的距离靠近评价等级,也就是保证输入变量尽可能趋近置信规则前项。通过置信规则推理在集约生产计划中应用的案例分析验证了该算法的合理性和有效性。
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文献信息
篇名 置信规则库结构识别的置信K均值聚类算法
来源期刊 系统工程 学科 工学
关键词 置信规则推理 证据推理 结构识别 聚类算法 集约生产计划
年,卷(期) 2011,(5) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 85-91
页数 7页 分类号 TP18
字数 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
置信规则推理
证据推理
结构识别
聚类算法
集约生产计划
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
系统工程
双月刊
1001-4098
43-1115/N
大16开
长沙市浏河村巷37号湖南省社会科学院内
42-67
1983
chi
出版文献量(篇)
4447
总下载数(次)
29
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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