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模糊认知图学习算法及应用综述
刘晓倩; 张英俊; 秦家虎; 李卓凡; 梁伟玲; 李宗溪
Source Publication自动化学报
ISSN0254-4156
2024
Volume50Issue:3Pages:450-474
Abstract模糊认知图(Fuzzy cognitive map, FCM)是建立在认知图和模糊集理论上的一类代表性的软计算理论,兼具神经网络和模糊决策两者的优势,已成功地应用于复杂系统建模和时间序列分析等众多领域.学习权重矩阵是基于模糊认知图建模的首要任务,是模糊认知图研究领域的焦点.针对这一核心问题,首先,全面综述模糊认知图的基本理论框架,系统地总结近年来模糊认知图的拓展模型.其次,归纳、总结和分析模糊认知图学习算法的最新研究进展,对学习算法进行重新定义和划分,深度阐述各类学习算法的时间复杂度和优缺点.然后,对比分析各类学习算法在不同科学领域的应用特点以及现有的模糊认知图建模软件工具.最后,讨论学习算法未来潜在的研究方向和发展趋势.
Keyword模糊认知图 学习范式 因果推理 软计算 复杂系统建模
DOI10.16383/j.aas.c230120
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Document Type期刊论文
Identifierhttp://ir.ia.ac.cn/handle/173211/55724
Collection学术期刊_自动化学报
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GB/T 7714
刘晓倩,张英俊,秦家虎,等. 模糊认知图学习算法及应用综述[J]. 自动化学报,2024,50(3):450-474.
APA 刘晓倩,张英俊,秦家虎,李卓凡,梁伟玲,&李宗溪.(2024).模糊认知图学习算法及应用综述.自动化学报,50(3),450-474.
MLA 刘晓倩,et al."模糊认知图学习算法及应用综述".自动化学报 50.3(2024):450-474.
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