一类具有含糊数据复杂信息系统的智能处理方法研究及应用

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该文从理论方法和实际应用两方面对一类复杂信息系统的知识获取和知识表达方法进行了研究.针对一类单纯由数据间有限分辨能力所致含糊性信息处理问题,论文首先定义了一种论域样本属性新度量,该度量不依赖于人的先验知识,具有很好的客观性.以此为基础,提出了基于属性新度量的数据预处理离散化算法,能实现在离散过程不会引入冲突信息;运用可辨识矩阵的思想,提出了一种区分表知识表达系统,该方法可以表达信息系统中数据间的不可分辨关系;提出了基于区分表的因子匹配属性约简算法,该算法特别适用于计算机表达和运算,计算简便,适用面广(有核、无核信息系统均适用)且能得到最小约简结果.并将这两种算法应用到心电信号自动分析和模糊神经网络结构设计两个领域,给出了具体的应用方法和实例系统,应用结果表明了算法的优越性和有效性.针对包含数据本身描述含糊性的复杂信息系统,提出了利用Vague集理论具有的比Fuzzy集更为灵活的表达含糊数据的能力来弥补传统信息处理方法对该类含糊性处理的低效性.考虑到现有Vague集仅仅采用模糊集的Zadeh算子来描述其运算,不能满足对含糊信息组合描述的需要,论文首先借鉴t模和余模等概念对∩、∪等运算进行一般性推广,然后给出了Vague集运算的新定义.以此为基础提出了两种新的基于Vague集理论的近似推理方法——Vague合成推理和Vague插值推理,使得改进后的Vague集理论在实际应用中具有更好的灵活性和更广的适用范围.接下来,提出了一种新的Vague决策表知识表达系统,研究了其中数据本身描述的含糊性,将数据描述含糊度定义为关于未知度和不确定度的函数.Vague决策表及其数据本身含糊性的研究,很大程度上弥补了传统知识表达系统固有的限制和缺陷.最后提出了Vague知识获取策略,包括基于Vague可辨识矩阵的知识获取策略和针对不完整含糊信息系统的基于近似集的知识获取策略,解决了传统信息处理方法不能解决的含糊决策数据处理问题.并将这种知识表达系统和知识获取策略成功地应用在冲突分析中,使系统分析更具灵活性,同时也能更好地符合冲突Agent的实际情况,应用结果有效地证明了方法的可行性和优越性.由新提出的知识表达和知识获取方法构成了一种新的智能信息处理架构体系,论文将该体系应用到数控机床智能化中,首先应用智能信息处理方法进行知识获取,得到了数控系统智能化策略;再通过知识表达将这些策略应用到数控系统中,建立了运行模式建议系统、刀具磨损状态预报系统和典型故障诊断系统.采用全新的设计思想和实现技术,设计完成了数控机床的全套控制系统(软、硬件),并实现了商品化投放市场.该数控系统具有人机接口界面友好、操作方便、成本低廉、可扩展型好等特点.
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