基于改进规则激活率的扩展置信规则库推理方法

• 作者: 傅仰耿 巩晓婷 陈楠楠
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 置信规则库 数据驱动 证据推理 个体匹配度 k近邻思想 零激活 一致性 完整性
• 年，卷（期）: 2019,（6）
• 页码范围: 1179-1188
• 页数: 10页
• 分类号: TP18
• 字数: 7441字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11992/tis.201906046

摘要

数据驱动的扩展置信规则库系统,是在传统置信规则库的基础上利用关系数据来生成规则,使用该方法构建规则库简单有效.然而,该方法激活的规则存在不一致与不完整,并且该方法无法处理零激活的输入.鉴于此,本文提出基于改进规则激活率的扩展置信规则库方法,通过高斯核改进个体匹配度计算方法,权衡激活规则的一致性与完整性,并利用k近邻思想解决规则零激活问题.最后,本文选取非线性函数拟合实验和输油管道检漏实验来检验所提方法的效率和准确度.实验结果表明该方法既保证了扩展置信规则库系统的推理效率,也提高了推理结果的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	傅仰耿	福州大学数学与计算机科学学院	38	169	7.0	11.0
5	巩晓婷	福州大学决策科学研究所	13	43	3.0	6.0
6	陈楠楠	福州大学数学与计算机科学学院	1	0	0.0	0.0