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绪论 1

第1章 认知图 4

1.1 认知图的产生与发展 4

1.2 认知图的相关定义 6

1.3 本章小结 8

第2章 模糊认知图 9

2.1 模糊认知图模型 9

2.1.1 模糊认知图数学模型 9

2.1.2 模糊认知图的特征 11

2.1.3 模糊认知图的推理机制 13

2.2 复杂结构的模糊认知图 15

2.2.1 聚合模糊认知图 15

2.2.2 层次模糊认知图 19

2.2.3 粒模糊认知图 22

2.3 模糊认知图的应用研究 24

2.3.1 模糊认知图在信息安全中的应用 24

2.3.2 模糊认知图在系统评估中的应用 30

2.3.3 模糊认知图在系统控制中的应用 33

2.4 本章小结 40

第3章 模糊认知图的理论分析 41

3.1 稳定状态 41

3.1.1 两种稳定状态 41

3.1.2 FCM固定点分析 42

3.1.3 FCM有限环分析 43

3.1.4 稳定状态的应用分析 44

3.2 因果关系 47

3.2.1 因果关系概述 47

3.2.2 因果关联程度 48

3.3 平衡性研究 49

3.3.1 关于FCM的平衡性与平衡度 49

3.3.2 影响FCM平衡的关键因素 51

3.3.3 新的平衡度计算方法 52

3.3.4 消除非平衡性的方法 53

3.4 本章小结 54

第4章 模糊认知图的构建方法 55

4.1 模糊认知图的构建概述 55

4.1.1 人工构建方式 55

4.1.2 计算构建方式 57

4.2 基于Hebbian学习的FCM构建方法 58

4.2.1 Hebbian规则 58

4.2.2 基于非线性Hebbian规则学习方法 59

4.2.3 激活Hebbian学习算法 60

4.2.4 AHL和NHL两种学习算法讨论 63

4.3 基于遗传算法的FCM构建方法 64

4.3.1 基于RCGA的FCM构建方法 64

4.3.2 基于并行RCGA的FCM构建方法 66

4.4 基于粒子群算法的FCM构建方法 68

4.5 基于梯度下降法的FCM构建方法 70

4.6 本章小结 73

第5章 基于多关系的模糊认知图构建方法 74

5.1 基于多关系的MRFCM构建 74

5.1.1 基于多关系的MRFCM构建思想 74

5.1.2 基于多关系的MRFCM构建理论 76

5.2 基于多关系的MRFCM结构的建立 77

5.2.1 基于多关系数据的MRFCM结点 77

5.2.2 基于多关系数据的MRFCM结构 79

5.2.3 MRFCM结构的分解 84

5.3 MRFCM中子结点状态的获取 85

5.4 MRFCM超结点状态的挖掘 87

5.4.1 MRFCM超结点状态挖掘的方法 87

5.4.2 MRFCM超结点状态挖掘的算法 90

5.4.3 MRFCM超结点状态挖掘的稳定性 91

5.5 本章小结 92

第6章 基于规则的模糊认知图构建方法 93

6.1 研究现状 93

6.2 RBFCM的知识表示方法 94

6.3 RBFCM的推理机制 96

6.4 RBFCM在启发型协调器中的应用 98

6.4.1 可达矩阵的推理 98

6.4.2 启发型协调器的实现 101

6.4.3 性能测评 102

6.5 本章小结 104

结论 106

参考文献 108