模糊认知图权值学习法

被引：6

作者：

张燕丽 ^{[1
,2
]}

刘晓东 ^{[2
]}

机构：

[1] 沈阳师范大学软件学院

[2] 大连理工大学信息和控制研究中心

来源：

小型微型计算机系统 | 2013年 / 34卷 / 05期

关键词：

模糊认知图; Hebbian学习; 遗传算法; 最小平方;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

模糊认知图简单、直观的图形化表示和快捷的数值推理能力使其在医学、工业过程控制以及环境监测等领域得到了广泛的应用.由于受到人的经验、知识水平和认知能力的限制,很难由领域专家直接构建大规模系统的模糊认知图.近年来依据动态数据自动或半自动构建模糊认知图的研究越来越多.模糊认知图的权值学习主要分为基于Hebbian技术、遗传算法、群体智能和最小平方四大类,在此方面学者提出了颇多算法.作者就基于数据进行模糊认知图权值学习的各种方法进行综述、比较和分析,指出各种学习方法的适用性,以便于在实际应用中进行选择.

引用

页码：1147 / 1153

页数：7

共 11 条

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