基于模糊状态描述的因果关联规则的提取过程

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1、维普资讯http://www.cqvip.com第32卷第2期南昌大学学报(理科版)VoI_32No．22008年4月JournalofNanchangUniversity(NaturalScience)Apr．2008文章编号：1006—0464(2008)02—0190—03基于模糊状态描述的因果关联规则的提取过程胡健，谢霖铨，杨炳儒(1．江西理工大学信息工程学院，江西赣州341000；2．北京科技大学信息工程学院，北京100083)摘要：提出了基于模糊语言场和模糊语言值结构的知识表示新型框架，并提出了能够综合处理模糊不确定性与随机不确定性的广义细胞自动机和广义归纳逻辑因

2、果模型。在上述基础上，提出了一类发现因果关联规则的新算法。关键词：语言场；广义细胞自动机；广义归纳逻辑因果模型；因果关联规则中图分类号：T9311、134．1文献标识码：A当是模糊状态空间，Ⅳ是模糊语言值集合时，则称u1引论¨．5J为模糊状态描述的标准结构。在复杂系统控制和复杂事物推理的研究中，推理机制及定义2设一个有n个实数区间的序列。如果每两个相计算模型的问题在学术界已经成为一个重要的研究焦点；而邻的区间和，互不包含并且n，≠，那么我们称这不确定归纳推理机制的研究则更为重要。个序列为一个交叉区间序列。在当前逻辑科学的发展过程中，在逻辑语言之中融入逻显然，关于状态语言变量所

3、有的相关于语言值的现辑思想和方法的研究已经成为一种趋势。因此智能推理过实数量区间(在实数领域)构成了一个交叉区间序列。程被认为是一种智能语言在语言信息领域中的推演、量化、定义3当包含n个实数区间的集合E构成了一个交叉合成及转换的过程。区间序列，我们可以得到在任意两个区间[，]∈E和[，]∈E的二元关系“≤”为：语言场为我们提供了一种对推理流模型和机制的定量[。，]≤[，]甘(X≤X2)^(Yl≤)描述框架，广义归纳逻辑因果模型为我们提供了归纳推理机显然，这种定义在E上的二元关系是一种全序关系。制的逻辑背景，只有在此基础之上才有可能建立一种不确定定义4称与语言值相关的基本可变子

4、区间的中点和性因果归纳推理的计算模型和自动推理机制。才能形成因它的一邻域的区间值为标准值(通常是一个合理的误差果关联规则的新挖掘方法。该研究在专家系统、自动推理、值)。标准值的样本被称为标准样本，否则，它被称为非标准故障诊断、智能控制等领域都有着重要的理论意义和应用前样本。由标准样本和非标准样本分别构成标准样本空间和非景。标准样本空间，统称为一般样本空间。2语言场和语言值结构定义5在状态描述标准结构u中，我们称C=(E，，，N，≤)为语言场，如果：在此涉及到的语言场和语言值结构的粗略概要J，将(1)E为R上交叉闭区间的集合(基础变量论域)；为推理计算模型的描述提供一种框架。下

5、面将进行关于这(2)N≠为语言值的有限集；种框架的初始讨论。(3)≤为Ⅳ上的全序关系；定义1我们称U=(X，N，，D)为状态描述的一种(4)，：Ⅳ一E为标准值映射，满足保序性。标准结构，如果：定义6在状态描述标准结构u中，对于语言场C=(1)X=U，X被称为状态空间，被称为一个状态类，(E，，，N，≤)而言，称F：(C，W，K)为C的语言值结构，如每一个状态类(描述相同事物的一组状态)被认为是一个状果：态语言变量；(1)C满足定义5；(2)N={Ii∈，+}，Ⅳ被称为一个语言值集合；(2)K为自然数；(3)：X一Ⅳ，对每一个都有(3)W：N—R满足如下条件：()：Ⅳf(i=1

6、，2，⋯，；=1，2，⋯，m)Vn1，n2∈N(nl≤n2_+W(n1)≤dW(n2))(4)DR被称为可能世界的描述，在通过状态语言变Vnl，n2∈Ⅳ(nl≠n2(n1)≠W(n2))量相对应的现实世界中它通常是一个实数区间。其中，≤如为上的字典序。收稿日期：2007一O9—15作者简介：胡健(1967一)，男，博士，副教授维普资讯http://www.cqvip.com第2期胡健等：基于模糊状态描述的因果关联规则的提取过程·191·在模糊状态描述标准结构中，当R定为[0，1]时，则程中。对于一般样本空间而言，细胞e在时刻t的所有可能的定义5和定义6将分别为模糊语言场和模糊

7、语言值结构的定状(变)态(作为结果)必然是由前一时刻t细胞e的邻域义。N(e)取“正”(如语言值“小”)与“反”(如语言值“不小”)根据以上的定义，在语言场扩展的意义下，同型语言场两类状态作为原因所导致的。没有严格地区分。在d一同构的意义下，语言值结构(语言(5)变态与状态转换原理一当原因与结果所取变态与场的解释)可以建构在不同维的空间上。当构建因果关系推状态的语言场同构时，对于因果变态联系的规律同样适用于理的计算模型时，在选择原因状态和结果状态向量的维数方因果状态联系的规律，反之亦然。面将存在着很大的