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基于Rough集的合作多Agent信念修正

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本文提出一种基于Rough集的合作多Agent信念修正,定义Agent的知识结构为局部信念域和公共信念域.当Agent的信念在公共命题上冲突时,使用Rough集来判断矛盾信念的确定度.将确定度达到某一程度的信念作为公共信念.然后将所有Agent的私有信念域和公有信念域协调.这样就能使Agent不仅能够保证自身信念的一致,也能保证公共信念上的一致.而且能够利用Rough集理论中约简的概念将信念简化,有效地减小信息量.

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来源
《第四届中国Rough集与软计算学术研讨会》|2004年|257-259|共3页
会议地点舟山
作者
杨佩; 高阳; 陈兆乾; 商琳;
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作者单位

中国人工智能学会;

中国计算机学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类模糊数学;算法理论;
关键词
模糊数学; 粗糙集理论; 人工智能; 计算机数学;

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