概率逻辑公式集分解的合并聚类算法  

THE REPRESENTATION AND CLUSTERING OF NUMERIC ATTRIBUTES IN CONCEPT FORMATION

作　　者：张晨东[1] 陈火旺[1] 刘凤岐[1] 

机构地区：[1]国防科技大学计算机系

出　　处：《软件学报》1997年第6期441-447,共7页Journal of Software

基　　金：国家自然科学基金;国家863高科技项目

摘　　要：为使概率逻辑的不确定性推理方法能应用于较大规模的知识库，本文基于一个实际专家系统知识库的开发经验，在概率逻辑公式一致性区间的一般算法基础上，为概率逻辑公式集的分解设计了一种合并聚类算法．对于不同背景的概率逻辑知识库，只要公式集具有一定的分层结构性质，该算法就能保证Ｄａｎｔｚｉｇ－Ｗｏｌｆｅ分解的联合计算模型适用于概率逻辑推理．测试结果表明，该算法对于数１０个变量和子句的实例可收到很好的效果．Through the research on COBWEB and CLASSIT, this paper presents a new representation method of numeric attributes. This method represents numeric attributes based on its value distribution. The relative problems and properties of clustering in this representation are discussed in detail. This paper also proposes a clustering evaluation function which can deal with both symbolic attributes and numeric attributes uniformly. A concept formation system CFLS(concept formation learning system) has been implemented and applied to geological classification area. CFLS is also introduced in this paper.

关 键 词：概率逻辑 一致性 分解算法 聚类 专家系统 

分 类 号：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]