模糊认知图的算法改进与应用综述

• 作者: 孙旸 李慧 梁磊 陈红倩 马丽仪
• 来源期刊: 南京大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模糊认知图 演化模型 学习方法 软计算
• 年，卷（期）: 2016,（4）
• 页码范围: 746-761
• 页数: 16页
• 分类号: TP39
• 字数: 11499字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13232/j.cnki.jnju.2016.04.019

摘要

模糊认知图(fuzzy cognitive maps,FCM)是一个推理网络,使用循环有向图对知识进行表示与推理,通过模糊逻辑与神经网络的组合完成建模、分析、决策支持、预测等任务。针对模糊认知图的研究现状,从模型构建与学习算法、结构拓展和领域应用创新三个方面,针对近些年来的模糊认知图的算法改进进行了综述。在模型构建与学习算法方面,针对基于 Hebbian的学习算法、基于群体的学习算法、基于 Hebbian和演化类型混合的学习算法进行了综述,并对算法的主要特征和适用领域进行了描述。在结构模型拓展方面,重点综述了在有专家参与的决策支持领域、高度不确定的复杂系统、动态的领域环境和实时控制系统领域四种领域环境中,对模糊认知图的演化模型改进,并针对模糊认知图中各改进算法的优缺点进行了比较和综述。最后,综述了模糊认知图在各领域中的应用特点和应用案例。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁磊	北京联合大学管理学院	15	40	3.0	6.0
2	李慧	北京联合大学管理学院	16	42	3.0	5.0
3	马丽仪	北京联合大学管理学院	20	90	6.0	9.0
4	孙旸	北京联合大学管理学院	3	9	1.0	3.0
5	陈红倩	北京工商大学计算机与信息工程学院	33	147	7.0	11.0