【摘 要】
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动态模糊逻辑理论是一种新的有效处理动态、不精确、不确定、含糊信息的理论。自主学习历来是教育和心理学家共同关注的一个重要问题,也是当前机器学习领域研究中的一个热点
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动态模糊逻辑理论是一种新的有效处理动态、不精确、不确定、含糊信息的理论。自主学习历来是教育和心理学家共同关注的一个重要问题,也是当前机器学习领域研究中的一个热点问题。自主学习既具有动态性又具有模糊性。因此,本文选择动态模糊逻辑来研究自主学习,经过近三年的努力,取得了如下几方面的成绩:(1)提出了基于DFL的自主学习子空间公理体系,并对公理进行合理性解释,以便形式化地描述自主学习系统;(2)给出了基于DFL的自主学习模型;(3)提出了基于DFL的自主学习子空间学习算法;(4)将自主学习子空间学习算法应用在控制系统PID参数整定问题中,并取得了满意的结果。本文利用动态模糊逻辑来研究自主学习的模型及学习算法,为解决自主学习系统中的动态模糊性问题提供了理论基础。当然,这些工作还很初步,还有许多方面需要进一步研究:如学习算法的优化,模型在具体领域的应用等。
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