本文關(guān)鍵詞：基于二型模糊系統(tǒng)的語義回歸模型的研究

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【摘要】：當(dāng)一個元素不能完全屬于或完全不屬于某個集合時(即其屬于某個集合的“程度”介于0與1之間時)用模糊度來表示。1965年美國控制學(xué)專家Zadeh[1]提出模糊理論以來,相關(guān)的研究不斷地取得突破,它的數(shù)學(xué)特征也不斷地被完善。尤其是1975年二型模糊集的引入。相對于一型模糊集,它采用了三維的隸屬度函數(shù),使其集合元素的隸屬度本身成為一個[0,1]間的模糊數(shù)。二型模糊集理論解決了隸屬度函數(shù)自身的形狀或參數(shù)存在不確定性的情況,因此二型模糊集理論能更好的適用于存在多重不確定性的情況,也就是當(dāng)一個元素屬于某個集合的“程度”也不確定時,就需要用到二型模糊理論。它的相關(guān)應(yīng)用也取得了階段性的進展,它被廣泛的應(yīng)用在模式識別,模糊邏輯,模糊系統(tǒng),金融分析等多個領(lǐng)域,模糊系統(tǒng)是這之中的一個重要的研究方向。它是以模糊集理論為依托的基于知識或規(guī)則的系統(tǒng),其核心是由IF-THEN規(guī)則組成的知識庫。二型模糊系統(tǒng)與傳統(tǒng)的一型模糊系統(tǒng)相類似,也是通過組合IF-THEN規(guī)則構(gòu)造而成。但因為其理論基礎(chǔ)為二型模糊集理論,所以二型模糊系統(tǒng)較一型模糊系統(tǒng)而言,可以直接掌控更多的不確定性信息。本文提出了一個基于二型模糊系統(tǒng)的多元語義線性回歸模型,將隨機語義數(shù)據(jù)輸入,轉(zhuǎn)換為二型模糊集,通過對二型模糊集的計算,將語義恢復(fù),并且獲得統(tǒng)計性的結(jié)果。關(guān)于二型模糊系統(tǒng)的研究很廣泛,但是結(jié)合回歸模型,用來反映語義數(shù)據(jù)的整體概況,并進行預(yù)測,是本文最大的創(chuàng)新點。論文主要研究了模糊回歸系統(tǒng)的相關(guān)概念,重點闡述了二型模糊集的相關(guān)知識與發(fā)展,進而結(jié)合了重要的模糊理論工具——可信性理論,解決了概率空間的模糊分布問題。對于二型模糊集的巨大的運算復(fù)雜度,針對現(xiàn)存主流解模糊手段,通過實驗分析了各個算法的優(yōu)劣,指出了算法的選擇標(biāo)準(zhǔn)。為了解決語義回歸模型,從構(gòu)建語義字典開始,完成了模型的規(guī)劃,參數(shù)的選取,解決了數(shù)據(jù)處理問題,將置信區(qū)間和模糊回歸模型結(jié)合起來,使結(jié)果的可靠性增強。最后提出了解決模型的具體的啟發(fā)式算法。并且結(jié)合實際應(yīng)用,選取了一定量的數(shù)據(jù)進行模型的模擬運算。通過對結(jié)果的分析,展示了模型較高的工作效率以及準(zhǔn)確度,很好的實現(xiàn)了論文的研究目標(biāo),同時為之后的研究工作進行了良好的啟發(fā)作用。
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O159

【共引文獻】

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本文編號：1140331