새로운 인지 모델: 클라우드 모델

무작위성과 모호성은 인간 인지에 내재된 두 가지 가장 중요한 불확실성으로, 인공지능 연구에서 큰 주목을 받고 있습니다. 본 논문에서는 언어적 용어나 개념을 인간 인지의 기본 단위로 간주하고, 개념의 무작위성과 모호성을 종합적으로 설명할 수 있는 새로운 인지 모델인 클라우드 모델을 제안합니다. 이는 질적 개념과 그 양적 구체화 간의 불확실한 변환을 구현할 수 있습니다. 또한, 정규 분포와 가우스 멤버십 함수를 기반으로 한 중요한 종류의 클라우드 모델인 정규 클라우드 모델의 통계적 속성을 자세히 분석함으로써, 정규 클라우드 모델은 약한 제약이 있는 일반화된 정규 분포로 볼 수 있을 뿐더러, 모호 집합의 결점을 피하면서 원소의 멤버십 정도를 0과 1 사이의 정확한 값으로 quant화할 수 있다는 것을 보여줍니다. 따라서 언어 개념의 불확실성 설명에 더 적합할 수 있습니다. 마지막으로, 클라우드 모델에 기반한 식물의 프랙탈 진화와 네트워크 토폴로지에 대한 두 가지 시연 사례를 제시하여 클라우드 모델의 복잡한 지식 표현 작업에서의 유망한 응용을 설명합니다. © 2009 Wiley Periodicals, Inc.