模糊数学在基于类比的猜想发现中的应用

摘要

类比推理作为一种重要的逻辑推理和创造性的思维方法,在科学发现、技术发明的创造性活动中,具有重大的意义和价值.所谓类比推理是指从两个或两类事物之间的相似关系出发,根据其中一方的特征和规律推导出另一方的特征和规律.论文提出一种基于类比推理的知识猜想发现模型,并同模糊数学在不确定性推理领域的优势相结合,进一步提出合成推理模型,并通过实验证明这种合成推理模型是可行的.这种研究在一定程度上突破了精确数学和经典思维对未知世界的局限性,具有重要理论意义和实际意义.论文对类比猜想发现作了较全面的研究,主要内容包括:1)综述了类比猜想领域国内外各种研究技术方法及其应用领域,并描述其优缺点及相关性能;2)详尽阐述了类比猜想发现的分类和一般过程,给出形式化模型;3)特别讨论了在类比猜想过程中的相似关系的描述和各种度量表示法的优劣,同时给出我们度量相似性的方法;4)结合模糊数学,给出我们处理类比猜想过程的方法并以实验数据加以证明;5)结合实际应用,介绍了用户兴趣自动分类中类比猜想发现方法的应用,提出了基于模糊类比猜想的用户兴趣分类算法.该文的研究得到国家自然科学基金(项目编号:60075015)的资助.

目录

摘要

Abstract

第一章绪论

1.1类比猜想发现的研究背景

1.2类比猜想的简介及优缺点

1.3类比猜想的国内外相关研究

1.4类比猜想的应用领域

1.5本文的主要工作与成果

1.6本文研究内容与章节安排

第二章类比猜想发现的模型研究

2.1引言

2.2类比方法的分类

2.3类比猜想的过程

2.3.1知识表示

2.3.2检索

2.3.3映射

2.3.4转换

2.3.5学习

2.4小结

第三章类比中的相似性度量

3.1引言

3.2结构相似性

3.3特征相似性

3.3.1经典集和模糊集

3.3.2特征值模糊匹配机制

3.3.3特征距离

3.3.4特征值相似度

3.4模糊超立方体技术模型

3.5模糊相似度匹配模型

3.5.1模糊数学基础知识

3.5.2模糊集合论

3.5.3模糊关系矩阵

3.6小结

第四章模糊数学应用于类比猜想

4.1猜想学习和发现模型

4.1.1基础知识

4.1.2联想条件

4.1.3模糊数学的引入

4.2推理模式

4.2.1推理模型

4.2.2推理原则

4.2.3模糊关系

4.2.4推理演示

4.2.5模糊推理的扩展

4.3小结

第五章用户兴趣模型中的类比猜想发现

5.1个性化信息服务

5.2用户兴趣模型

5.3目前存在的用户兴趣获取技术

5.3.1基于贝叶斯网络的用户兴趣获取技术

5.3.2基于合作过滤(Collaborative filtering)的用户兴趣获取技术

5.3.3基于DST(Dempster-Shafertheory ofevidence)的用户兴趣获取技术

5.3.4基于模糊逻辑的用户兴趣获取技术

5.3.5基于机器学习的用户兴趣获取技术

5.3.6归纳与讨论

5.4文本的特征表示

5.5用户兴趣分类模型的建立

5.5.1基本原理

5.5.2一般步骤

5.5.3评估关键词集的选择

5.5.4构造关系矩阵

5.6小结

第六章结论和今后的工作

6.1工作总结

6.2进一步的研究

参考文献

附录一攻读硕士期间发表的论文

附录二攻读硕士期间参加的科研项目

致谢