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翻译样例: 数学-模糊数学-粗集知识的动态推理与识别
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:能否利用推理的方式知道:若系统受到外部因素干扰时,系统的知识将如何变化?换一个说法,潜藏在系统中,还未被人们认识的知识,能否利用推理的方式,把它从已知的知识中识别出来,使人们认识它?如果这个设想能够实现,人们就能够事先知道:当系统受到外部因素干扰或攻击时,知识的变化与结构,这对于知识的动态识别是十分重要的。

本文基于推理理论,研究了系统外部属性和系统内部属性之间的逻辑推理关系,给出了系统干扰的逻辑推理结构。接下来研究了系统内部属性变化与知识变化的逻辑推理关系,以及知识之间、S粗集之间的逻辑推理关系,给出了知识的推理识别定理,S粗集的推理识别定理,知识的动态推理识别原理。本文给出的结论在知识动态识别中有着重要的应用价值。

S粗集的定义见文献[14],相关研究见文献[57]。本文安排如下:在第1节给出了系统干扰的逻辑推理结构;第2节给出了S粗集知识的动态推理与识别;第3节给出了知识的动态推理识别的应用。第4部分给出结论。系统外部因素对系统的干扰,可以归结为系统的外部属性对内部属性的干扰。设Φ ={γ1,γ2,…,γs}是干扰属性论域。Ψ ={α1,α2,…,αt}是系统属性论域,AΨ 是系统属性集,则Φ 中元素对系统的干扰,也就是对属性集A的干扰,使得A收缩或扩张,相应引起等价类的扩张或萎缩,从而使系统呈现动态变化。

本文用数理逻辑中的命题推理[8]方式来描述外部属性对系统的干扰。把Φ 中的每个属性与命题“该属性干扰系统”等同,把Ψ 中的属性与命题“该属性属于属性集A”等同。Φ 中的元素当作命题的前件,Ψ 中的元素当作命题的后件,这时首先需要知道Φ 与Ψ 之间关于属性集A的蕴涵式。

系统外部的干扰属性是可以通过对政府相关的宏观调控政策、市场波动和系统技术指标变化等来分析确定;而Φ→Ψ 的蕴涵式全体,可以由模糊数学等方法来确定。为了得到任意的干扰对系统的影响,必须找出2Φ→2Ψ (2Φ 是Φ 的幂集)的蕴涵式全体。这需要建立一个属性干扰的逻辑推理结构。

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