《模糊逻辑框架下的决策与推理》

该项目属于数学与人工智能基础领域的理论研究。项目基于逻辑与代数的方法对模糊决策与推理理论展开研究,主要内容包括:决策模型的建立;信息聚合模型的构造与刻画;推理模型的建立与分析。项目组通过长期的研究与探索,取得了一些突破与创新。主要科学发现和创新点如下:

1.决策模型的建立:首次解析了直觉与区间值模糊集语义上的不同,从而结束了理论及应用界的诸多困惑与争论;提出直觉模糊点算子的概念,为知识基系统中不确定性的处理提供了有效手段;基于逻辑算子的语义函数提出了解决决策问题的新模型,其中的语义函数可以由相同语义的其它逻辑算子替换,从而模型的应用是广泛的。

2.信息聚合模型的研究:提出了格上信息聚合新模型,为决策界算子的构造与选择提供了有效的技术与方法;完全解决了一类聚合模型一致模的特征刻画问题;解决了系列信息聚合模型的分配性问题,研究成果的突出优势在于得到了系列非平凡的新解,这对分配性质应用于理论及实际问题均有重要意义。

3.模糊推理模型的建立与分析:首次提出了点式支持与约束的思想,建立了具有逻辑基础的全蕴涵推理算法的一般表示;完全解决了蕴涵算子关于一类聚合模型的分配性问题,而与之相关的同类问题迎刃而解,从而结束了学术界关注十几年的几类方程的求解问题;提出了系列新型推理算子,解决其关于聚合模型的分配性,为推理模型的改进及解决智能系统设计中的规则爆炸问题提供了有效的解决方案。

8篇代表性论文先后发表在该领域顶级期刊《IEEE Transactions on Fuzzy Systems》、《Information Sciences》、《Fuzzy Sets and Systems》及《European Journal of Operational Research》。8篇代表性论文的他引总次数为762,单篇最高SCI他引330次,一篇代表性论文是ESI高被引论文。研究成果得到了来自国内外知名学者的多次使用和高度评价,如:IEEE计算智能学会模糊系统先驱奖获得者、美国爱奥那大学的Yager教授(《Int.J.of Intelligent Systems》主编)、法国学者Dubois(《Fuzzy Sets and Systems》主编)等多次引用课题组的研究成果;国际模糊系统协会Fellow、长江学者特聘教授徐泽水评价课题组提出的点算子在应用中是必要的,该算子减少了元素属性的不确定性;Kahraman等在“模糊集理论50年综述文献回顾”中指出课题组提出的决策模型发展了解决决策问题的新方法;西班牙学者Llamazares先后发表10篇论文评价和使用课题组研究结论,指出课题组提出的聚合模型在决策研究中是重要的;加拿大皇家科学院的Pedrycz院士(《Information Sciences》主编与《TSMC-Part A》主编)评价课题组的研究给出了直觉值的全序;Jočić等人认为课题组的研究提出了一个有意义的现代研究主题。

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