基于格蘊涵代數(shù)的格值概念格及其不確定性推理與決策研究.pdf

1、本文的工作屬于人工智能領(lǐng)域中不確定性信息處理的理論與應(yīng)用研究，旨在建立一種能夠直接用于不確定性信息分析及處理的數(shù)學(xué)模型。研究的基本出發(fā)點在于：一是客觀物理世界中存在著或人類對客觀物理世界反映的過程中產(chǎn)生了大量的不確定性；二是人類活動中不得不經(jīng)常處理(如模糊性、不可比較性等)不確定性信息。相應(yīng)地，研究的理論依據(jù)有：用于刻畫不確定性信息的格蘊涵代數(shù)和用于形式化描述概念及概念間關(guān)系的概念格模型。
　　 本文建立了基于格蘊涵代數(shù)的格值概

2、念格，分別對其構(gòu)成方法，約簡方法以及分解計算和合并方法作了研究；針對人工智能研究領(lǐng)域中重要研究方向之一的不確定性推理，本文進(jìn)一步研究了基于格值概念格的不確定性推理方法，進(jìn)而將其運用到?jīng)Q策中，建立了格值單目標(biāo)和多目標(biāo)決策概念格，為研究帶有不確定性信息的決策問題提供了數(shù)學(xué)工具，具體內(nèi)容主要分為兩部分：
　　 一.關(guān)于格值概念格的理論研究方面
　　 1.基于格蘊涵代數(shù)建立了格值概念格的數(shù)學(xué)模型，討論了它的相關(guān)性質(zhì)；
　　

3、 2.提出了格值概念格的矩陣構(gòu)造方法，其中定義了非數(shù)值型矩陣之間的運算并給出了矩陣蘊涵運算的流程圖；
　　 3.提出了格值概念格的約簡理論：分別針對于屬性集和對象集給出了格值概念格的屬性約簡方法和對象約簡方法以及各自的約簡算法；
　　 4.提出了格值概念格的分解合并原理：分別給出了格值形式背景的擴(kuò)展表示方法，格值概念格的分解算法和相應(yīng)的合并算法。
　　 二.關(guān)于格值概念格的應(yīng)用研究方面
　　 1.提出了