一种改进的模糊知识匹配方法_idm法

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1、第18卷第8期计算机技术与发展Vol.18No.82008年8月COMPUTERTECHNOLOGYANDDEVELOPMENTAug.2008一种改进的模糊知识匹配方法———IDM法1211朱林立,夏幼明,李军华,周根元(1.江苏技术师范学院信息与教育技术中心,江苏常州213001;2.云南师范大学计算机科学与信息技术学院,云南昆明650092)摘要:模糊知识表示及处理是人工智能中的重要研究课题之一,模糊知识的匹配是进行模糊知识推理的关键。通过对传统的各种不同的模糊匹配方法的探讨,提出了一种改进的模糊知识匹配方法———IDM(InscribedDiameterMatchin

2、g)法。通过比较分析得出,IDM法能较好地克服传统的模糊匹配方法的一些缺点,并给出了一种融合模型,由此可使模糊推理的效率和准确性得到提高。最后,通过实例验证了IDM方法的可行性和有效性。关键词:模糊知识匹配;匹配程度;IDM法中图分类号:TP182文献标识码:A文章编号:1673-629X(2008)08-0140-04AnImprovedMethodofFuzzyKnowledgeMatching—IDMMethod1211ZHULin2li,XIAYou2ming,LIJun2hua,ZHOUGen2yuan(1.InformationandEducationTech.C

3、enter,JiangsuTeachersUniv.ofTech.,Changzhou213001,China;2.SchoolofComputerScienceandInformationTech.,YunnanNormalUniv.,Kunming650092,China)Abstract:Theexpressionandtreatmentoffuzzyknowledgeisoneoftheimportantresearchsubjectinartificialintelligencefield.Fuzzyknowledgematchingisthekeytogoinga

4、longfuzzyknowledgereasoning.Throughdiscussingvarioustraditionalfuzzymatchingmethod,cameupwithanimprovedmethodoffuzzyknowledgematching-IDM(inscribeddiametermatching).Fromcomparativeanalysis,gainedtheresult:IDMmethodcanwellconquersomedisadvantageoftraditionalfuzzymatchingmethod,andputforwarda

5、kindofinte2grationmodel,whichcanimproveefficiencyandaccuracyoffuzzyknowledgeinference.Finally,verifiedthefeasibilityandeffectivenessofIDMmethodusinginstance.Keywords:fuzzyknowledgematching;matchingdegree;IDMmethod0引言模糊专家系统的构建中,知识表示与推理是必须专家系统针对特定领域的问题求解,不仅依赖于首先关注的问题,模糊知识的匹配是进行推理的前提特定领域确定的理论知

6、识,而且更多地依赖于专家的条件,因此,根据应用领域的不同选择合理的模糊知识经验和常识。由于现实世界中客观事物或现象的不确的匹配方法是进行模糊推理的关键。定性,导致了人们在各认识领域中的信息和知识大多是不精确的,这就要求专家系统中的知识的表示和处1传统模糊知识匹配方法理模式能够反映这种不确定性。因此如何表示和处理定义1(Fuzzy集)设U是论域,它是一个非空通知识的不确定性也就成为人工智能研究的重要课题之常集合,对任一个元素x∈U,就确定了一个U到{0,一。到了20世纪90年代以后,模糊不确定性知识表1}的映射μA(x):U→[0,1],A叫做U的一个Fuzzy示与处理技术正广

7、泛地应用于工业控制、家用电器、国子集,也说是U上的Fuzzy集,称μA(x)叫元素x对[1]防军事、医疗等诸多领域。Fuzzy集A的隶属度。定义2(正规凸Fuzzy集)一个Fuzzy子集A

8、μA(x)≥α}α∈[0,1]且maxμA(x)=1,Px范学院青年科研基金项目(KYY07057)∈U。作者简介:朱林立(1975-),男,湖北巴东人,讲