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摘要
模糊认知图简单、直观的图形化表示和快捷的数值推理能力使其在医学、工业过程控制以及环境监测等领域得到了广泛的应用.由于受到人的经验、知识水平和认知能力的限制,很难由领域专家直接构建大规模系统的模糊认知图.近年来依据动态数据自动或半自动构建模糊认知图的研究越来越多.模糊认知图的权值学习主要分为基于Hebbian技术、遗传算法、群体智能和最小平方四大类,在此方面学者提出了颇多算法.作者就基于数据进行模糊认知图权值学习的各种方法进行综述、比较和分析,指出各种学习方法的适用性,以便于在实际应用中进行选择.
