模式识别与人工智能
2025年4月5日 星期六   首 页     期刊简介     编委会     投稿指南     伦理声明     联系我们                                                                English
模式识别与人工智能  2022, Vol. 35 Issue (9): 816-826    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202209005
“粒计算与知识获取”专题 最新目录| 下期目录| 过刊浏览| 高级检索 |
基于决策重要度的概念认知学习模型
王启君1, 林艺东1, 林梦雷1,2, 寇摇毅1
1. 闽南师范大学 数学与统计学院 漳州 363000;
2. 闽南师范大学 数字福建气象大数据研究所 漳州 363000
Concept-Cognitive Learning Model Based on Decision Significance
WANG Qijun1, LIN Yidong1, LIN Menglei1,2, KOU Yi1
1. School of Mathematics and Statistics, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000;
2. Institute of Meteorological Big Data-Digital Fujian, Minnan Normal University, Zhangzhou 363000

全文: PDF (708 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

概念认知学习是模拟人类认知过程的概念学习方法,大多从概念相似性的角度出发,往往忽略先验决策信息的影响,造成有效信息的丢失. 因此,文中提取先验决策信息, 刻画决策重要性,提出基于决策重要度的概念认知学习模型,用于动态环境中的概念归类.首先,通过余弦相似度构造邻域粒,探讨概念认知的渐进过程.然后,面对动态环境,考虑到先验决策信息对后续学习的影响,进一步提出决策重要度和置信度,设计概念分类的计算方法.最后,通过仿真实验验证文中模型的有效性和优越性.

服务
把本文推荐给朋友
加入我的书架
加入引用管理器
E-mail Alert
RSS
作者相关文章
王启君
林艺东
林梦雷
寇毅
关键词 概念认知学习模糊概念决策重要度渐进模糊概念    
Abstract

Concept-cognitive learning is a concept learning method that simulates human cognitive process based on formal concept analysis. Most of the current concept-cognitive learning methods only consider conceptual similarity and ignore the influence of prior decision information, resulting in the loss of practical details. To solve this problem, a concept-cognitive learning model based on decision significance is put forward for concept classification in a dynamic environment by extracting prior decision information to describe the significance of decision making. The neighborhood granule is constructed by cosine similarity, and the progressive process of concept cognition is discussed. For the dynamic environment, the decision significance and confidence degree are proposed to design the computational method of concept classification with the consideration of the validity of the a priori decision information. The effectiveness and superiority of the proposed method are verified by simulation experiments.

Key wordsConcept-Cognitive Learning    Fuzzy Concept    Decision Significance    Progressive Fuzzy Concept   
收稿日期: 2022-07-27     
ZTFLH: TP 182  
基金资助:

国家自然科学基金项目(No.12201284)、福建省自然科学基金项目(No.2022J05169,B12127)、闽南师范大学校长基金项目(No.L22130) 资助

通讯作者: 林梦雷,硕士,教授,主要研究方向为不确定性理论及其应用.E-mail:menglei36@126.com.   
作者简介: 王启君,硕士研究生,主要研究方向为粒计算、概念认知学习.E-mail:wqj_1106@163.com. 林艺东,博士,副教授,主要研究方向为不确定性理论及其应用.E-mail: yidong_lin@yeah.net. 寇 毅,硕士研究生,主要研究方向为粒计算、机器学习.E-mail:ky20eku@163.com.
引用本文:   
王启君, 林艺东, 林梦雷, 寇毅. 基于决策重要度的概念认知学习模型[J]. 模式识别与人工智能, 2022, 35(9): 816-826. WANG Qijun, LIN Yidong, LIN Menglei, KOU Yi. Concept-Cognitive Learning Model Based on Decision Significance. Pattern Recognition and Artificial Intelligence, 2022, 35(9): 816-826.
链接本文:  
http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202209005      或     http://manu46.magtech.com.cn/Jweb_prai/CN/Y2022/V35/I9/816
版权所有 © 《模式识别与人工智能》编辑部
地址:安微省合肥市蜀山湖路350号 电话:0551-65591176 传真:0551-65591176 Email:bjb@iim.ac.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发 技术支持:support@magtech.com.cn