基于AFS理論的復(fù)雜概念分解及其應(yīng)用.pdf

1、在現(xiàn)實(shí)生活中，復(fù)雜概念是不容易被機(jī)器所識(shí)別的。特別是有些復(fù)雜概念即使人類自身也是根據(jù)直覺來(lái)判斷，并且不一定能準(zhǔn)確做出準(zhǔn)確判斷。因此，AFS理論通過對(duì)人類對(duì)復(fù)雜概念的認(rèn)識(shí)、識(shí)別和分析，以及在復(fù)雜概念下采集的樣本的相互比較和排序，期望找到復(fù)雜概念和簡(jiǎn)單概念之間的規(guī)律，并通過機(jī)器學(xué)習(xí)和識(shí)別，可以讓機(jī)器像人一樣進(jìn)行思考和判斷復(fù)雜概念，進(jìn)而在某些場(chǎng)合可以代替人做識(shí)別和判斷。因?yàn)閿?shù)據(jù)量的巨大以及故障之間關(guān)系的復(fù)雜，使得復(fù)雜故障的診斷和識(shí)別非常困難。

2、因此，機(jī)器學(xué)習(xí)等人工智能方法的引入，可以大大減輕人類自身的工作量和工作難度。
　　 本文在AFS理論的基礎(chǔ)上，將復(fù)雜概念分解引入復(fù)雜故障診斷中。AFS理論是一種新的模糊數(shù)學(xué)的分析方法。在AFS理論中，關(guān)于集合和格理論的方法是近代數(shù)學(xué)常用的分析問題的方法之一?？梢愿鶕?jù)數(shù)據(jù)的屬性和相互關(guān)系，建立起一套機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的方法，并廣泛應(yīng)用于模式識(shí)別，故障診斷和機(jī)器學(xué)習(xí)中。本文在AFS理論的基礎(chǔ)上，通過探討格理論，布爾矩陣和二元關(guān)系以及

3、相關(guān)聯(lián)系，得到一種將復(fù)雜概念分解成簡(jiǎn)單概念的算法。并將復(fù)雜概念的分解方法應(yīng)用到復(fù)雜故障診斷中，其方法容易理解，易于解釋，實(shí)現(xiàn)起來(lái)比較方便，因此具有很強(qiáng)的實(shí)際操作性，有望更廣泛地應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)和識(shí)別。概念分解的局限性在于，根據(jù)人的直覺，可以把樣本排序并分解成簡(jiǎn)單概念。因?yàn)楹芏喔拍钍嵌嘧兊?，不同的人?huì)有不同的結(jié)論。因此得到的簡(jiǎn)單概念并不一定是一致的。需要找到許多共通的規(guī)律并讓機(jī)器識(shí)別，并且可以通過這些有共通性的簡(jiǎn)單概念的組合去讓機(jī)器識(shí)別不同