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卡塔兹纳·波切塔;库布希、乌卡斯;亚历山大·亚斯特里波夫

使用进化算法和图论度量对模糊认知图进行结构优化和学习。 （英语） Zbl 1421.90185号

Fidanova，Stefka（编辑），计算优化的最新进展。2017年9月3日至6日在捷克共和国布拉格举行的2017年世界海关组织计算优化研讨会的结果。查姆：斯普林格。螺柱计算。智力。795, 131-147 (2019).
概述：模糊认知图（FCM）允许以概念的形式发现知识，这些概念对所分析的问题具有重要意义，并且它们之间存在因果关系。FCM模型可以由专家开发，也可以使用学习算法和可用数据开发。FCM模型构建的主要方面是概念选择。它通常基于专家知识。本文的目的是在现有数据的基础上，提出一种用于模糊认知图结构优化和学习的进化算法。所提出的方法允许在学习过程中基于图论领域的度量来选择关键概念：每个节点的重要性、节点的总值和概念的总影响，并确定它们之间连接的权重。利用合成数据和实际数据对所开发的算法进行了仿真分析。
关于整个系列，请参见[Zbl 1419.90003号].

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90摄氏度70 模糊及其他非随机不确定性数学规划
90C59 数学规划中的近似方法和启发式
68层37 人工智能背景下的不确定性推理

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\textit{K.Poczeta}等人，研究计算。智力。795131-147（2019年；Zbl 1421.90185）
全文： 内政部

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