《加權模糊規則的泛化能力研究》是依託河北大學，由王熙照擔任項目負責人的面上項目。
基本介紹
- 中文名：加權模糊規則的泛化能力研究
- 項目類別：面上項目
- 項目負責人：王熙照
- 依託單位：河北大學
- 批准號：60473045
- 申請代碼：F06
- 負責人職稱：教授
- 研究期限：2005-01-01 至 2007-12-31
- 支持經費：18（萬元）
項目摘要
視加權模糊規則中的權重、置信度等為可調的知識表示參數，此項目欲研究這些知識表示參數對加權模糊規則的推理和泛化能力的影響，具體研究根據已有的訓練數據，按什麼樣的最佳化準則、如何最佳化這些知識表示參數以提高加權模糊規則的泛化能力。本課題欲通過兩條途徑使用軟計算技術來最佳化這些知識表示參數。一是根據Vapnik的統計學習理論，使用支撐向量機的分割超平面最大邊緣準則，即調整知識參數使得兩個分割超平面的距離達到最大；另一個是使用眾所周知的極大熵原理，即根據訓練集調整知識表示參數，使得在識別對象分類時，該對象屬於所有沒有任何先驗信息可利用的類別的可能性均等。此外，如何使用軟計算技術來具體最佳化這些參數是本課題的另一研究內容。規則泛化能力提高的研究是人工智慧領域一個具有挑戰性的課題，它對解決許多現實問題，像最佳化模糊控制器的設計、改進專家系統的預測能力、提高機器的智慧型水平等有著重要的實用價值。
