摘要

模糊概念图作为一种模糊不确定知识表示方法,已经引起人工智能学者的广泛关注.在MORTON提出的模糊概念图表示方法中,用模糊度表示概念的不确定性具有一定的局限性.为了克服这种局限性,将模糊数学理论同传统模糊概念图相结合,从模糊不确定知识表示方面对概念图进行研究,采用模糊集表示模糊概念图中概念节点和关系节点的模糊度,提出一种改进的模糊概念图知识表示方法,设计了相应的存储结构,并研究了模糊概念图的匹配操作.改进的模糊概念图已经应用于主观题自动阅卷方法中,正确率较高.

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