郑非
- 作品数：8 被引量：103H指数：2
- 供职机构：南昌大学更多>>
- 发文基金：江西省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 一种广义Rough集定义
- 该文定义了任意二元关系R上的上、下近似集，并与其它广义Rough集进行比较。该文从实例中说明了该定义可应用于任意类型的二元关系。
- 郑非刘清付何伟
- 关键词：ROUGH集下近似集上近似集粗集
- 文献传递
- 带Rough相等关系词的Rough逻辑系统及其推理被引量：10
- 2003年
- 以公式的定义域集的下和上近似分别相等方法 ,定义了两个Rough逻辑公式Rough相等 ,并以此定义了Rough相等关系词“ =R” ,它不仅比等值词“ ”运算有更多的直观性 ,而且既考虑了可定义的公式 ,也包含了那些在边界线上不可定义或可能可定义的公式 .所以 ,经典逻辑中的隐含式 φ→ ψ被移至Rough逻辑中应当解释为R (d(φ) ) R (d(ψ) )∧R (d(φ) ) R (d(ψ) ) .经典逻辑中的等值式 φ ψ被移至Rough逻辑中应当解释为R (d(φ) ) =R (d(ψ) )∧R (d(φ) ) =R (d(ψ) ) ,其中d(F)是公式F的定义区域 ,它可能是可定义集 ,也可能是不可定义集或Rough集 .这是Rough逻辑与经典逻辑或其它非标准逻辑的重要区别之一 ,将这种Rough相等词“ =R”引入Rough逻辑中 ,因而得到了一些相关的性质和相关的推理规则 .文中建立了带Rough相等关系词“ =R”的Rough逻辑推理系统 。
- 刘清郑非江娟刘斓
- 关键词：知识表示人工智能粗糙集理论
- Reactive程序及其相应神经网络上的学习率计算
- 1999年
- 论述了Ｒｅａｃｔｉｖｅ程序及其对应的具有ＴＬＵＳ（ＴｈｒｅｓｈｏｌｄＬｏｇｉｃＵｎｉｔｓ）结构的神经网络的权修改规则，并讨论了Ｑ值反馈延迟加强学习方法。
- 郑非刘清
- 关键词：神经网络学习率人工智能
- 邻域系统上的Rough集及其被用于对公式可满足性的描述
- 本文基于邻域系统定义了邻域拓扑内点(I)和邻域拓扑闭包(C),并由它定义了邻域系统上的Rough集.利用邻域拓扑内点和邻域拓扑闭包描述了一个公式可满足性的二种类型;邻域拓扑内点可满足和邻域拓扑闭包可满足.并讨论了带有I和...
- 刘清郑非
- 关键词：邻域系统
- 文献传递
- Rough逻辑及其在数据约简中的应用被引量：94
- 2001年
- 讨论了被定义在邻域值决策表上的 Rough逻辑及其公式的真值 ,它在数据约简中的应用比 Pawlak定义的决策表上的决策逻辑更加广泛 .目前常用的数据约简方法有 Pawlak的数据分析和 Skowron的分明矩阵法 .前者是非形式的 ,不易机械化 ;而后者虽说直观、易理解 ,但还要求生成一个分明矩阵的中间环节 ,从而造成时空上的不必要的开销 .采取一边从邻域值决策表关于属性值邻域是分明的属性并构成邻域分明合取范式 ,一边做这种逻辑公式的等价变换直接得到邻域值决策表的诸多约简 .由于不用生成分明矩阵的中间环节 ,这样便节省了空间和时间 ,提高了运行效率 .对此 ,对拥有 6个属性 (4个条件和两个决策属性 )以及 10 2个个体的一致决策表或邻域值决策表进行处理并生成了约简的决策规则 .用两种不同方法在 P 2 33/ 6 4 M的微机上用 DELPHI3.0分别对它们进行约简并得到相同的结果 ,采用一边从表中提取公式一边做约简的方法 ,所用时间约 1分 54秒 ;而用分明矩阵法却耗去 1分 55秒 .由于增加了一个数组 (分明矩阵 ) ,便增加了空间复杂度 O(m× n2 ) ,其中 m为属性数 ,n为个体数 ,随着属性数和个体数的增加 ,所占的空间和时间也将急剧增加 .可见 ,从空间和时间消耗上来看 ,这两种方法的优劣是十分明显的 .
- 刘清刘少辉郑非
- 关键词：数据约简ROUGH集决策逻辑人工智能
- Rorgh 集理论及其在KDD中的应用
- 郑非
- 关键词：知识发现ROUGH集
- 决策算法的优化及其在机器学习中应用的实例
- Rough集理论在许多实际应用中都是十分有用的,它提供了在AI许多分枝上可应用的有效方法.本文介绍了决策算法的约简及决策逻辑在机器学习中的应用.
- 郑非刘清
- 关键词：粗糙集决策逻辑
- 文献传递
- Rough逻辑及其在近似推理中的应用的研究
- 刘清郑非江峰
- “Rough逻辑及其在近似推理中应用的研究”研究了Rough数的数学描述，Rough数的运算规则，Rough数的性质。产生并应用Rough数的系统“血液粘滞综合征血液流变学诊断软件”被开发了，于2003年6月13日通过由...
- 关键词：
- 关键词：ROUGH逻辑
