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模糊信息处理中的逻辑理论及推理算法研究

王岑  
【摘要】: 在信息领域中,信息的区分、表示以及处理等是信息科学理论的基础,而对于否定信息的认识及处理同样具有十分重要的作用和意义。 本文第一章主要介绍了目前各个信息领域关于否定问题的研究情况。 第二章提出对模糊知识的认识及处理应从概念上区分模糊知识中的矛盾否定关系与对立否定关系,并研究发现了对立的模糊概念间存在的一般规律,提出在模糊知识中存在三种不同的否定,即“矛盾”否定、“对立”否定和“中介”否定,定义了一种能够完全表达模糊知识与其矛盾否定、对立否定、中介否定以及之间关系的新模糊集FScom (Fuzzy Sets for differentiating Contradictory negation, Opposite negation and Medium negation),并讨论了它的特性及运算性质。 第三章基于中介逻辑理论,将模糊否定与对立否定运用于知识表示中,根据需要进一步拆分模糊否定,给出了合理的新定义,拓展了传统的知识表示。随后通过一金融决策的实际问题,结合中介谓词逻辑的无穷值λ-解释以及[λ,μ]-截段思想讨论了真值度量,并给出了无穷值λ-解释中变量λ取值的一种确定方法及其意义,最后据此进行了模糊推理计算。 第四章从事物的普遍联系性出发,定义了高阶多维模糊推理模式,并基于CRI框架的思想对二阶多维模糊推理模式从算法上分情况进行了讨论,以某校评选三好学生方案为例进行了应用研究,并说明多级模糊综合评价模型是高阶多维模糊推理模式的一类特殊情况。 第五章基于中介谓词逻辑描述模糊知识,合理修改与或图,将每一谓词表达式视为状态结点,把逻辑规则集合表示为状态搜索空间。在传统与或图搜索算法的基础上,修改启发函数,将模糊知识的推理问题转化为状态空间中的搜索问题,并给出了一种便于计算机实现的否定信息的处理方法。


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