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文檔簡介
1、長期以來,作為模推理的數(shù)學(xué)基礎(chǔ),模糊邏輯一直是人工智能界關(guān)注的熱點(diǎn).許多基于不同實(shí)際背景的模糊邏輯的形式演繹系統(tǒng)被提出,與之相對(duì)應(yīng)的代數(shù)語義方面的研究也碩果累累,其中基于連續(xù)t-模的BL代數(shù)和基于左連續(xù)t-模的MTL代數(shù)的提出尤為引人注目.2003年裴道武教授證明了MTL代數(shù)的一個(gè)重要擴(kuò)張一NM代數(shù)與R0代數(shù)等價(jià),這就使得國內(nèi)關(guān)于R0代數(shù)的眾多研究成果和方法可以被移植到NM代數(shù)中去,進(jìn)而豐富和完善MTL代數(shù)理論.有鑒于此,本文詳細(xì)考察了
2、R0代數(shù)的定義、性質(zhì)、分類、存在性及其構(gòu)造,通過對(duì)R0代數(shù)簇分類得到了L*系統(tǒng)的全部公理擴(kuò)張,并證明了擴(kuò)張系統(tǒng)的∑-完備性定理,為尋找和構(gòu)建基于R0代數(shù)的應(yīng)用模型作了必要的理論準(zhǔn)備. 另一方面,隨著模糊信息處理技術(shù)的發(fā)展,對(duì)不確定信息融合的要求也越來越高,Vague集理論因其對(duì)模糊信息較強(qiáng)的表達(dá)能力而逐漸受到重視,被廣泛應(yīng)用于人工智能的各個(gè)分支.在它的諸多應(yīng)用中,兩個(gè)Vague集間的相似性度量作為一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)成為專家們關(guān)注的焦點(diǎn)
3、.本文在對(duì)現(xiàn)有度量公式綜合分析的基礎(chǔ)上給出了Vague集相似度的規(guī)范定義,引入了反映距離與相似度本質(zhì)聯(lián)系的邊界條件,提出了基于Hausdorff距離的相似度度量新方法. 全文共分三章:第一章較為系統(tǒng)地研究了R0代數(shù)定義的簡化及結(jié)構(gòu)分類.首先,通過對(duì)R0代數(shù)特征定理的詳細(xì)分析,給出了R0代數(shù)目前為止一個(gè)最簡定義,大大方便了R0代數(shù)的判定.其次,基于確定集(Validation集)和廣義重言式理論,給出公式集F(S)基于R0算子的一
4、個(gè)16類分劃,并解決了該分劃關(guān)于語義MP運(yùn)算及語義HS運(yùn)算的封閉性問題.接著,從R0代數(shù)的中點(diǎn)和真布爾元出發(fā),得到了R0代數(shù)的一個(gè)完全分類,進(jìn)而,通過引入R0代數(shù)根的概念清晰刻畫了局部R0代數(shù)(也即不含真布爾元的R0代數(shù))的結(jié)構(gòu).最后,研究了非全序R0代數(shù)的存在性及R0代數(shù)的構(gòu)造方法,給出了局部R0代數(shù)的存在性判別定理.通過本章的工作,為弄清R0代數(shù)的結(jié)構(gòu),明確R0代數(shù)的分類,豐富R0代數(shù)的研究手段,增強(qiáng)L*系統(tǒng)的推理能力作了積極有效的
5、探索. 第二章結(jié)合R0代數(shù)的完備性定理與系統(tǒng)L*的廣義演繹定理,給出L*推理系統(tǒng)中的代數(shù)演繹定理,并以此為工具討論了形式推理的數(shù)值化問題,有效地簡化了推理步驟,降低了推理難度,并通過對(duì)一類特殊命題的考察說明了L*推理系統(tǒng)的局限性.通過研究了R0代數(shù)簇的分類,給出了L*系統(tǒng)的全部公理擴(kuò)張并證明了擴(kuò)張系統(tǒng)L*°,L*2n+1以及L*2n的∑-完備性定理及強(qiáng)完備性定理.本章還分析了原有的L*系統(tǒng)強(qiáng)完備性定理證明中的錯(cuò)誤,給出了一個(gè)全新
6、的證明.通過本章的工作,擴(kuò)展了形式推理的應(yīng)用范圍,為實(shí)現(xiàn)基于L*系統(tǒng)及其擴(kuò)展系統(tǒng)的自動(dòng)定理證明提供了可能. 第三章基于對(duì)現(xiàn)有Vague集(值)之間相似度度量方法的分析,給出了基本相似度和強(qiáng)相似度的定義,通過對(duì)一例基于經(jīng)典集間相似度的比較和分析,引入了能反映相似度與距離內(nèi)在聯(lián)系的邊界條件,減少了相似度選取與構(gòu)造的盲目性與隨意性.文中最后基于Hausdorff距離給出了一種相似度度量新方法,并將該方法應(yīng)用于離散論域及連續(xù)論域.得到了
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