基于决策重要度的概念认知学习模型

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.