【摘 要】
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数据驱动的扩展置信规则库专家系统能够处理含有定量数据或定性知识的不确定性问题.该方法已被广泛地研究和应用,但仍缺乏在不完整数据问题上的研究.鉴于此,针对不完整数据集上的问题,提出一种新的扩展置信规则库专家系统推理方法.首先提出基于析取范式的扩展规则结构,并通过实验讨论了在新的规则结构下,置信规则前提属性参考值个数对推理方法的影响;然后提出通过不完整数据生成具有不完整置信规则,并构成析取范式置信规则库的方法,同时引入衰减因子修正不完整规则权重,使不完整规则可以更合理地参与信息融合过程;最后,选取若干个公共数
【机 构】
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福州大学数学与计算机科学学院 福州 350116;福州大学决策科学研究所 福州 350116
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数据驱动的扩展置信规则库专家系统能够处理含有定量数据或定性知识的不确定性问题.该方法已被广泛地研究和应用,但仍缺乏在不完整数据问题上的研究.鉴于此,针对不完整数据集上的问题,提出一种新的扩展置信规则库专家系统推理方法.首先提出基于析取范式的扩展规则结构,并通过实验讨论了在新的规则结构下,置信规则前提属性参考值个数对推理方法的影响;然后提出通过不完整数据生成具有不完整置信规则,并构成析取范式置信规则库的方法,同时引入衰减因子修正不完整规则权重,使不完整规则可以更合理地参与信息融合过程;最后,选取若干个公共数据集对所提方法进行验证.与其他方法的实验对比显示,新方法在完整数据集上有良好表现的同时,对具有不同缺失程度和缺失模式的数据集表现出更好更稳定的推理效果.
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