摘要:提出了一种基于改进Hamming-Hausdorff距离的区间直觉模糊知识测度（interval-valued intuitionistic fuzzy knowledge measure，IVIFKM），并应用于图像阈值分割中，获得了更好的图像分割结果.最新研究成果表明，直觉模糊环境下的知识度量包括两个重要方面，即信息量与信息清晰度.基于这种理解，提出新的区间直觉模糊知识测度公理系统.同时，改进并推广标准Hamming-Hausdorff距离，结合理想解法（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS），建立新的满足所提公理系统要求的区间直觉模糊知识测度.随后，将所提测度模型应用于图像阈值分割中，并根据区间直觉模糊集自身结构特点，进一步提出一种精炼而高效的像素分类规则及图像区间直觉模糊化算法.最后，利用所提测度模型计算图像的区间直觉模糊知识量，确定最佳分割阈值，实现图像分割.实验结果表明，该基于知识驱动的图像阈值分割方法性能表现稳定、可靠，所生成的二值图具有更加优良的性能指标，明显优于其他同类算法.将知识测度新理论引入图像处理领域，为该理论在其他相关领域的潜在应用提供了实例.

摘要:Pawlak教授提出的粗糙集理论是解决集合边界不确定的重要手段,他构建了边界不确定集合的两条精确边界,但没有给出用已有知识基来精确或近似地构建目标概念(集合)X的方法.在前期的研究中提出了寻找目标概念X的近似集方法,但并没有给出最优的近似集.首先,回顾了集合间的相似度概念和粗糙集的近似集Rλ(X)的构建方法,提出并证明了Rλ(X)所满足的运算性质.其次,找到了Rλ(X)比上近似集R(X)和下近似集R(X)更近似于目标概念X的λ成立的区间.最后,提出了R0.5(X)作为目标概念的最优近似集所满足的条件.

摘要:知识不仅是构成人类认知能力的重要基石,也是智能科学研究的基础问题之一.随着智能科学技术研究的发展,知识的不确定性研究受到人们的普遍关注.知识的不确定性来源于知识本身的不确定性以及受外界(客观世界)影响而导致的不确定性.从粒计算模型的角度分析了模糊集理论模型、粗糙集理论模型、商空间理论模型以及其他扩展粒计算模型中知识的不确定性问题,并对知识不确定性问题的研究工作进行了讨论和总结,对有待研究的重要问题进行了展望.

摘要:粗糙集扩展模型的研究是粗糙集理论研究的一个重要问题.其中,基于覆盖的粗糙集模型扩展是粗糙集扩展模型中的重要一类.覆盖近似空间中的概念近似是从覆盖近似空间中获取知识的关键.目前,研究者对覆盖近似空间中经典集合的近似进行了较多的研究.针对覆盖近似空间中模糊集合的近似,虽然不同的覆盖粗糙模糊集模型被提了出来,但它们都存在不合理性.从规则的置信度出发,提出了一种新的覆盖粗糙模糊集模型.该模型修正了已有模型中存在对象在下近似中不确定可分和上近似中不近似可分的问题.分析了具有偏序关系的两个覆盖近似空间中上、下近似之间的关系,发现两个不同覆盖生成相同覆盖粗糙模糊集的充要条件是这两个覆盖的约简恒等.分析了新模型与Wei 模型、Xu 模型之间的关系,发现这两种模型是新模型的两种极端情况,且其应用前提是覆盖为一元覆盖.这些结论将为覆盖粗糙模糊集模型应用于决策为模糊的情形提供理论基础.

摘要:把商空间模型推广到模糊粒度世界,并给出了两个基本结论.一个结论是,下面4种提法等价:(1) 在论域X上给定一个模糊等价关系;(2) 给定X的商空间上的一个归一化等腰距离;(3) 给定X的一个分层递阶结构;(4) 给定一个X的模糊知识基.另一个结论是,所有模糊粒度世界全体,构成一个完备半序格.这些结论为粒度计算提供了一个强有力的数学模型和工具.

摘要:分析了Chen给出的一种度量Vague集(值)之间相似程度的度量方法,指出了这种相似度量方法所存在的缺陷.在此基础上,给出了一种新的相似度量方法.由于该方法具有较好的性质,更具合理性,因而是一种较为理想的检测Vague集(值)之间相似程度的度量方法.

摘要:提出了广义模糊CMAC(cerebellar model articu lation controller)神经网络，并导出了其学习的充分条件.最后，证明了广义模糊CMAC在 平方误差意义下的学习收敛性.研究结果为广义模糊CMAC的广泛应用提供了基础.

摘要:本文提出用部分量词和模糊谓词来表示模糊知识这一方法，在简要介绍数据抽象这一关系数据库中知识发现的方法后，详细描述了该方法中对模糊性问题的处理方法．

摘要:本文提出了一种描述模糊集间近似程度的语义关联度概念，它不仅与模糊集论域元素的隶属度有关，而且考虑了论域元素间的语义近似程度，因此它比过去模糊数学中定义的各种距离和贴近度等概念更加精细地刻划了模糊集间的相似性，从而在人工智能和其它领域中可有广泛应用，文中列举了它在情报检索和正文分类等方面的应用实例。此外，论文还给了两种近似地计算语义关联度的算法。