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语义信息研究重要进展: lcguang 2015-12-4 12:24; 兼容 Shannon 和 Popper 理论的语义信息公式低频词，记不记随你啦！鲁晨光 Email: ： survival99@gmail.com.com 个人主页： http://survivor99.com/lcg QQ 228550917 摘要：因为 Shannon 信息公式并不能度量语义信息，更不能反映 Popper 提出的科学进步的信息准则，为此，笔者曾提出改进的公式（语义信息公式），它继承了 Shannon 和 Popper 的思想，基于 Zadeh 教授的模糊集合概念和汪培庄教授的随机集落影理。 Zadeh 定义的模糊集合概率被解释为 Popper 想要的逻辑概率，并且隶属度被解释为条件逻辑概率，用两者取代经典信息公式 I =log( p 2 / p 1 ) 中的概率和条件概率，所得公式就能反映语义信息，其几何性质明了，正好反映 Popper 希望的信息准则，可用于科学命题的检验。该信息测度和 Shannon 互信息测度一样反映节省的编码长度。文中介绍了如何利用集合 Bayes 公式建立统计概率和逻辑概率之间的联系，讨论了语义信息公式在语义信息度量、数值预测或估计、语言预测、全球定位、翻译、模糊推理等领域的应用，并通过这些例子说明公式的有效性和合理性。特别是通过一个模糊推理例子，说明可以改进语义信道——隶属度矩阵，使之匹配 Shannon 信道，传递的信息量达到最大值—— Shannon 互信息。关键词 : Shannon ， Popper, 语义信息，逻辑概率，模糊推理，检验，语义信道全文见附件： Semantic中文.pdf 寻求合作信：致气象预报检验研究者：我是语义信息研究者，我最近找到了从联合概率转换成语义信道的方法——参看附件，觉得检验和评价天气预报很合适。我只要预报和降水量联合概率矩阵—— 预报集合比如{无雨，小雨，中雨，小到中雨，大雨，大到暴雨，可能有大暴雨。。。} 降水量集合比如{0， 0.1-1， 1-2, 2-3，。。。。}—— 或者预报和实际降水量两列数据清单，就可以求出“小雨”， “中雨”。。。。。的真值函数（在0和1之间变化）。算出每种预报在无偏差和有偏差时的语义信息量，以及平均信息量。目的： 1）用信息准则评价预报；信息准则相对误差准则，更加重视偶然和特殊事件（比如今天大晴天，你报明天有“大暴雨”）。用信息准则也就是用Popper评价科学命题的准则，逻辑概率越小，潜在信息就越大。总是选择模糊预报，比如“可能有雨”，信息量就少。 2）画出语义曲线，算出逻辑概率，便于听众接收信息；（虽然气象台预报有定义，但是实际降水量是曲线分布，可能超出定义之外。） 3）比较日常语义，看要不要改进预报规则，纠正系统偏差（比如总是夸大了降水量），或改进模糊性（比如误差较大就应更多使用模糊语言）。如果预报使用规则即条件概率和听众日常语言使用习惯一致，听众就能获得更多信息——接近Shannon信息。如果合作，步骤如下： 1）你们提供数据（联合概率矩阵，或者两列数据清单）； 2）我用语义信息方法做计算和分析，画出语义曲线图和逻辑概率（水平线），提供信息评价方法。 3）你们把我的方法和流行方法做对比，看看各自优劣。（我相信我的方法更简单，更直观）。 4）一起写文章投稿。这在学术上一定意义重大。不要错过啊！如果不放心，可以啥也不做，只给我数据，看我分析结果，你们再决定下一步合作。我的科学博客： http://blog.sciencenet.cn/?2056 个人网站： http://survivor99.com/lcg/ 信息论研究： http://survivor99.com/lcg/books/GIT/ 如能一复，不胜荣幸！祝好运！鲁晨光; 个人分类: 信息的数学和哲学|4857 次阅读|1 个评论

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