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不确定信息处理及在归纳学习中的应用
引用本文:王熙照,哈明虎. 不确定信息处理及在归纳学习中的应用[J]. 模糊系统与数学, 2004, 18(Z1): 211-217
作者姓名:王熙照  哈明虎
作者单位:河北大学数学与计算机学院,河北,保定,071002
基金项目:国家自然科学基金资助项目(60473045)和河北省自然科学基金资助项目(F2004000129,60317)
摘    要:信息的不确定性是由于模糊性、随机性、不完全性、不精确性等因素造成的,不确定性信息在现实世界中广泛存在.关于这方面的研究主要集中在模糊性这种不确定性上.我们课题组在此领域的研究已经持续20余年,概括起来讲,早期的研究兴趣在于模糊(非可加)测度与积分的理论建立,主要研究了传统的可加测度与积分理论到非可加情况的推广;尔后的兴趣转向为如何用数值方法确定非可加测度;近期的研究兴趣在于从已有数据中获取模糊控制规则以及具有模糊表示的归纳学习问题.近10年的研究曾得到了多项基金项目资助,出版专著3部,发表学术论文100余篇,30余篇被SCI收录,20余篇被EI收录,省级以上奖励3项.以下是我们近期研究工作的一个总结,主要包括模糊决策树归纳;基于模糊信息的决策表简化;产生模糊规则的扩张矩阵算法;模糊归纳学习在其他领域中的应用;基于示例学习的模糊控制等.

关 键 词:不确定信息  模糊决策树归纳  归纳学习  示例学习
文章编号:1001-7402(2004)ZJ-0211-07
修稿时间:2004-06-10

Uncertain Information Processing and Its Applications to Inductive Learning
WANG Xi-Zhao,HA Ming-hu. Uncertain Information Processing and Its Applications to Inductive Learning[J]. Fuzzy Systems and Mathematics, 2004, 18(Z1): 211-217
Authors:WANG Xi-Zhao  HA Ming-hu
Abstract:
Keywords:
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