基于可拓逻辑的机器学习理论与方法

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1、箍要摘要机器学习已经被广泛皮用到各种智能系统中，它是计算机系统有目的地自动增进知识并改善系统功能的基本簪段，是使机器具有智能的根本途径之一。针对智熊学习系统爨翁傻不具备或仅具冬有蔽憋餐能学习能力熊闻题，为了鼹决智链应用系统审存在的动态靛、复杂往帮藩结构纯斡学习闯遂，特潮是控制系统郛决策系统中不相容问题的学习问题，本论文把W拓逻辑引入机器学习方法之中，提出了“基于W拓逻辑的机器学习”的研究课题，并从形式化和模型化的角度，较系统地研究了“基予霹搽逻辍戆撬器学习”，箨窭了三秘蒸零懿毯瑟攀霹形式，帮“穗纭学霹”、“遂淘学习”和“基予问题的学习”，研究了相关的学习策略，

2、建立了适合于解决不相容问题的机器学习方法，对于提高现有机器学习方法解决不相容问题的能力，改善和提高智能系统的性能，爨有理论和实践价值。本论文豹主要研究肉骞耱磅究结栗翔下：(1)研究相似学习，建立了相似性的形式化模型，引入萨相似的概念和萨相似可拓元的概念，然餍给出了测魔相似性的定爨函数，提出了解决不相容问题的相似替代原理，宅是瓣狭不穗察瓣嚣豹莠效方法。还建立了三条穗钕经整理墓零筑粼。磷究表朔，稳骰推理是类眈推理的推广。棚似学习既韦鬻了相似遵论的内容，也扩展了机器学习的相关内容。(2)研究逆自学习，建立了四种逆向元，讨论了纂本元的逆Y开拓，分析了变换的逆开箍，臻完

3、了遂两薅静遂国度毒}募方法，探讨了逆淘攘理闯惩，并给出了穗美貔暹蠢推理规则。然厨，给出了逆向学习的基本疹骤。研究表明，逆向学习可运用逆向开拓和逆向推理展开。(3)磅究基于阏题豹学习，鞋霹拓逻辑受墓磺，系统性搽谑了阚题鹁表示、瓣题熬分析、问题的求解和问题的管理等几个闯题；给出了闯题的可搐表示方法，探讨了问题的发散性分析方法、共轭憔分析方法、关键分析方法和传导分析方法；研究了问题求解的变换方法，特别综合分橱了目标变换鲍上下位蕴台变通方法、转换桥方法和临界方法；摆密，豫条穆变换窥嚣菰黛换舞，瘸瑟≮援交换透露环凌交换，瞧是解决不褶释惩遂熬藏要方法。以上三种学习方式都怒

4、以可拓逻辑为工具，并在集成各种相关学习理论(靓括心理学学习理论、辊器学习瑾论秘组织学习蘧谂)斡基璐主发震恧成懿，都是嚣自不褪容阕题求解静，弗科雳各种恪警的变换和攘瑷进行学习静学习方式。本论文怒把可拓逻辑殿用于机器学习的一项探索性研究工作，是以作者十年来进行可拓逻辑和人工智能的研究工作为基础的。所做的探索性研究尝试提供一种新的学习方法，这移擎弼方法不纹馒诗筹撬餐莪系绫解决不稳餐滴邃秘矛j霆瓣题减务可戆，嚣置使机器学习理论的研究内容和研究方法得到扩展，也为疑有效地解决以往的学习问题提供华辩耀工太学博士学位论文了一秘薪懿蒜鹣。毽宅酶理论骚究鞍癍霞繇究羹蘸还怒缀裙步懿

5、，涤入赘磷究还德遂一步展开。关键诃：机器学习；可拓逻辑；不相容问题；学习策略论文豹磁究王终褥瑟鏊家霆然辩擎基金(渤．∞27∞33窝3掰∞575)豹炎赣。狂Abst瑚【ctMachineleaminghasnOwbeenappliedtoallHndsofintenigentsysteI璐．Itis虹lebasicmeanstoinc糟aseknowledgeautomaticallyaIldimp∞vesystem’spe戚咖1ancepurposefully．致主s越soa鞠沁＆鲢￡abil主tyfof粥Keving靠疆chinein钯lli秽nce．eon

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