基于改进规则激活率的扩展置信规则库推理方法

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.

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

所属期刊栏目：14

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目;福建省自然科学基金项目

在线出版日期：2020-03-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：1179-1188