10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202209005
基于决策重要度的概念认知学习模型
概念认知学习是模拟人类认知过程的概念学习方法,大多从概念相似性的角度出发,往往忽略先验决策信息的影响,造成有效信息的丢失.因此,文中提取先验决策信息,刻画决策重要性,提出基于决策重要度的概念认知学习模型,用于动态环境中的概念归类.首先,通过余弦相似度构造邻域粒,探讨概念认知的渐进过程.然后,面对动态环境,考虑到先验决策信息对后续学习的影响,进一步提出决策重要度和置信度,设计概念分类的计算方法.最后,通过仿真实验验证文中模型的有效性和优越性.
概念认知学习、模糊概念、决策重要度、渐进模糊概念
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TP182(自动化基础理论)
国家自然科学基金;福建省自然科学基金项目;福建省自然科学基金项目;闽南师范大学校长基金项目
2022-10-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共11页
816-826