【摘 要】
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本文对复杂系统的知识表示与推理采用了模糊认知图的分解方法,即对原始认知图的节点进行分组,然后在组节点上构造商认知图。这样关于原始FCM的分析就转化为商认知图和各子FCM
【机 构】
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北京科技大学信息工程学院,天津师范大学计算机与信息工程学院
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本文对复杂系统的知识表示与推理采用了模糊认知图的分解方法,即对原始认知图的节点进行分组,然后在组节点上构造商认知图。这样关于原始FCM的分析就转化为商认知图和各子FCM的分析,商FCM的因果关系推理提供原始FCM的整体信息,而每个子FCM继承原始FCM的拓扑结构和推理,它提供原始FCM的局部信息。这样降低了复杂系统研究的规模与复杂性,同时也使对复杂系统的研究可以在各个分类层面上和各个分组上进行,增加了模糊认知图概念间研究的丰富性和灵活性。这种分解方法可以根据需要循环往复进行。
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