改进的模糊概念图知识表示与推理机制研究

本文研究了模糊概念图的知识表示和推理机制，针对传统模糊概念图中存在的概念所指域与模糊信息冗余问题以及如何有效地表示模糊概念的问题。作者提出了一种改进的模糊概念图表示方法，通过将模糊集合应用于概念图中的模糊概念和模糊关系，将模糊概念的所指域与其对应集合整合，从而减少信息的重复和冗余。这种方法更有效地捕捉和处理模糊性，提高了知识表示的效率。 在改进的模糊概念图理论框架下，研究者着重探讨了模糊概念图的匹配推理机制。他们设计了一种基于语义约束的匹配推理算法，这种算法考虑了概念之间的语义关联，能够更为精确地进行推理。作者对这个算法进行了深入的分析，包括时间复杂度和空间复杂度的定量评估，这对于理解和优化算法性能至关重要。 实验部分展示了该算法在实际应用中的有效性。通过在《计算机文化基础》课程的主观题评分中进行测试，结果显示算法能准确反映考生的答题情况，其结果与人工阅卷基本一致，证明了改进方法的有效性和实用性。这一研究成果对于模糊知识处理领域，尤其是教育评估和智能问答系统具有重要的理论价值和实践意义。 总结来说，本论文的核心贡献在于提供了一种新型的模糊概念图知识表示方式，以及一个高效且精确的模糊推理机制，这将有助于提升模糊知识处理系统的性能，特别是在处理不确定性和模糊性方面。同时，通过实验验证了这些方法的可行性和准确性，为模糊逻辑在实际问题中的应用开辟了新的途径。