發(fā)布時(shí)間：2017-04-18 14:04

  本文關(guān)鍵詞：面向決策支持的組織多源異性知識(shí)的智能集成研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：管理決策一直以來都是一個(gè)充滿挑戰(zhàn)的領(lǐng)域,并且是一個(gè)知識(shí)密集型的活動(dòng)。高質(zhì)量的管理決策需要決策者具有豐富的經(jīng)驗(yàn)并擅于綜合相關(guān)的信息和知識(shí)。尤其是在當(dāng)前急劇變化的復(fù)雜競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中,及時(shí)正確的決策依賴于掌握更多有價(jià)值的信息和知識(shí)。人們常把決策失誤歸咎于缺少信息,實(shí)際上缺乏的是能夠洞察全局和預(yù)見未來的知識(shí)。知識(shí)管理已經(jīng)成為管理決策和決策支持所必須關(guān)注的重要課題。21世紀(jì)以來,在決策過程中管理者們?nèi)绾芜\(yùn)用數(shù)據(jù)、信息和知識(shí)的支持方式已經(jīng)發(fā)生了巨大的變化。決策者面臨獲取知識(shí)過多導(dǎo)致知識(shí)過載,知識(shí)難以有效利用的問題。同時(shí),組織知識(shí)大多是片段的、零散的、異性的、分布在組織的多個(gè)知識(shí)源之中,也這為決策支持帶來了困難。顯然,有效的知識(shí)集成是解決這些問題的基礎(chǔ)和前提。而知識(shí)集成中的關(guān)鍵問題知識(shí)價(jià)值判斷、隱性知識(shí)表示與集成至今仍未解決。 基于上述問題,本文主要內(nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)如下： 1.面向決策支持的智能知識(shí)集成的理論框架的建立。本文關(guān)于知識(shí)集成的研究區(qū)別于傳統(tǒng)知識(shí)管理中以組織行為為主的研究路徑,而是基于自然決策理論的視角重點(diǎn)討論以決策者為中心的知識(shí)集成問題。針對(duì)這一問題,融合決策科學(xué)、認(rèn)知心理學(xué)、人工智能、自然決策理論和多Agent系統(tǒng)建立了實(shí)現(xiàn)知識(shí)獲取智能化、知識(shí)表示智能化、知識(shí)評(píng)價(jià)智能化和知識(shí)應(yīng)用智能化的系統(tǒng)性理論框架。為本文的理論分析和模型建立奠定了基礎(chǔ)。 2.建立了融合因果關(guān)系和信任關(guān)系的隱性知識(shí)表示方法。通過分析和總結(jié)人工智能中對(duì)于專家知識(shí)表示方法的優(yōu)缺點(diǎn),提出了以模糊認(rèn)知圖這一軟計(jì)算方法為基礎(chǔ)的隱性知識(shí)表示方法。同時(shí),為進(jìn)一步全面描述決策者在真實(shí)環(huán)境中對(duì)于知識(shí)的理解和應(yīng)用,提出了知識(shí)信度的概念來反映專家對(duì)于知識(shí)的信任程度對(duì)決策者形成的影響。從而使得對(duì)于專家經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的描述更加全面且能夠進(jìn)行一定的定量分析。而且基于模糊認(rèn)知圖的表示方法使得決策問題的形式化和決策知識(shí)的形式化統(tǒng)一起來,為進(jìn)一步的對(duì)面向決策支持的知識(shí)評(píng)價(jià)提供了前提和基礎(chǔ)。 3.分析了決策過程中知識(shí)價(jià)值的特征,構(gòu)建了面向決策支持的知識(shí)價(jià)值函數(shù)。知識(shí)的價(jià)值在于減少?zèng)Q策情景的不確定性,基于熵理論提出了包含概念價(jià)值、關(guān)系價(jià)值和信度價(jià)值的知識(shí)價(jià)值函數(shù)。通過知識(shí)價(jià)值函數(shù)可以定量分析給定的知識(shí)源中的某一知識(shí)對(duì)于減少?zèng)Q策情景不確定性的貢獻(xiàn)程度。支持決策者進(jìn)行知識(shí)的篩選和確定決策的時(shí)機(jī),從而減少由于知識(shí)負(fù)載帶來的影響。 4.針對(duì)組織知識(shí)的多源異性的特征,構(gòu)建了基于多Agent系統(tǒng)的智能知識(shí)集成方法,并建立了RPD與CBR相結(jié)合的Agent推理機(jī)制。在此基礎(chǔ)上,提出了通過Agent的共享心智模型實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)集成和融合的新決策支持模式,從而克服由單一Agent決策所帶來的有限意識(shí)問題。 5.在證據(jù)理論的研究框架下,探討了共享心智模型的構(gòu)建過程,給出了不同來源的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)的融合方法。 6.在多Agent仿真系統(tǒng)Repast中進(jìn)行了知識(shí)價(jià)值模型和多Agent知識(shí)集成和共享心智模式的仿真實(shí)驗(yàn),對(duì)提出的理論模型進(jìn)行了驗(yàn)證和分析。設(shè)計(jì)了在多Agent平臺(tái)JACK下的智能知識(shí)集成系統(tǒng)原型。 本文的創(chuàng)新點(diǎn)可以概括為以下幾個(gè)方面： 1.面向特征的決策問題形式化方法。通過決策問題形式化方法的比較研究,將決策問題形式化問題轉(zhuǎn)化為決策情景的描述,提出建立在決策情景的識(shí)別特征和其內(nèi)在聯(lián)系基礎(chǔ)上的決策問題形式化方法。 2.基于因果關(guān)系和信任關(guān)系的模糊認(rèn)知圖隱形知識(shí)表示方法�；谧匀粵Q策理論展開的對(duì)決策者決策行為的分析,引入了影響決策者對(duì)知識(shí)信任程度的知識(shí)源間的信任關(guān)系,提出了知識(shí)信度的概念來反映專家對(duì)于知識(shí)的信任程度對(duì)決策者形成的影響,使得隱性知識(shí)的描述更加客觀全面并更夠進(jìn)行定量分析。 3.基于熵的知識(shí)價(jià)值模型。從決策支持的視角分析知識(shí)對(duì)于減少?zèng)Q策問題不確定性的貢獻(xiàn),提出了基于熵理論的包含概念價(jià)值、關(guān)系價(jià)值和信度價(jià)值的知識(shí)價(jià)值函數(shù)。該研究具有原創(chuàng)性的特點(diǎn),為知識(shí)負(fù)載的對(duì)策研究提供了有益的指導(dǎo)作用。 4.提出基于RPD-BDI代理的智能知識(shí)集成方法。在智能代理的知識(shí)結(jié)構(gòu)中引入面向知識(shí)集成的個(gè)體心智模型和共享心智模型結(jié)構(gòu),提出了RPD與CBR相結(jié)合的Agent推理機(jī)制,給出了共享心智模型的構(gòu)建方法。在此基礎(chǔ)上,提出了通過Agent的共享心智模型實(shí)現(xiàn)經(jīng)驗(yàn)知識(shí)集成和融合的新決策支持模式,從而克服由單一Agent決策所帶來的有限意識(shí)問題。 總之,對(duì)于結(jié)合自然決策理論和多Agent系統(tǒng)的面向決策支持的智能知識(shí)集成研究尚未有研究者進(jìn)行過系統(tǒng)的研究。而本文的研究是探索其中的理論基礎(chǔ)、關(guān)鍵問題和技術(shù)的一種嘗試。同時(shí),本文的研究將為決策支持系統(tǒng)和知識(shí)管理的研究作為積極的貢獻(xiàn),為實(shí)現(xiàn)兩者的全面系統(tǒng)的集成提供有益的指導(dǎo)。
【關(guān)鍵詞】：多源異性知識(shí) 決策支持 知識(shí)集成 知識(shí)價(jià)值 自然決策理論 多Agent系統(tǒng)
【學(xué)位授予單位】：東華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：C934
【目錄】：

• 摘要5-9
• ABSTRACT9-16
• 1 緒論16-28
• 1.1 研究背景16-21
• 1.1.1 決策的障礙18-19
• 1.1.2 知識(shí)過載19-20
• 1.1.3 認(rèn)知偏差20-21
• 1.2 研究問題的提出21-23
• 1.3 研究的目的和意義23-24
• 1.4 研究?jī)?nèi)容、方法和創(chuàng)新點(diǎn)24-27
• 1.4.1 論文的主要內(nèi)容24
• 1.4.2 研究方法與技術(shù)路線24-26
• 1.4.3 研究的創(chuàng)新點(diǎn)26-27
• 1.5 本章小結(jié)27-28
• 2 文獻(xiàn)回顧28-44
• 2.1 信息過載及相關(guān)研究28-30
• 2.2 決策中的認(rèn)知偏差及相關(guān)研究30-31
• 2.3 決策理論的發(fā)展31-36
• 2.3.1 決策的定義31-32
• 2.3.2 管理決策和直覺32-34
• 2.3.3 決策理論的發(fā)展34-36
• 2.4 知識(shí)集成研究的發(fā)展36-41
• 2.4.1 知識(shí)集成模型與機(jī)理39-40
• 2.4.2 面向決策支持的知識(shí)集成40-41
• 2.5 本章小結(jié)41-44
• 3 智能知識(shí)集成的理論框架44-58
• 3.1 知識(shí)與知識(shí)集成44-48
• 3.1.1 多源異性知識(shí)44-45
• 3.1.2 知識(shí)集成的定義45-46
• 3.1.3 智能知識(shí)集成的定義46-47
• 3.1.4 智能知識(shí)集成系統(tǒng)47-48
• 3.2 智能知識(shí)集成與決策支持48-52
• 3.2.1 決策支持面臨的困境48-50
• 3.2.2 決策支持系統(tǒng)與知識(shí)管理系統(tǒng)的不足50-51
• 3.2.3 多源異性知識(shí)與分布式認(rèn)知51-52
• 3.3 智能知識(shí)集成的研究框架52-55
• 3.3.1 智能知識(shí)集成的目標(biāo)53-54
• 3.3.2 智能知識(shí)集成的研究路徑54-55
• 3.4 智能知識(shí)集成的關(guān)鍵問題55-56
• 3.5 本章小結(jié)56-58
• 4 面向決策支持的知識(shí)價(jià)值模型58-94
• 4.1 問題的提出59-65
• 4.1.1 知識(shí)價(jià)值的含義60-63
• 4.1.2 知識(shí)價(jià)值的特征63-64
• 4.1.3 衡量知識(shí)價(jià)值的障礙64-65
• 4.2 基于模糊認(rèn)知圖和熵理論的情景感知表示65-75
• 4.2.1 模糊認(rèn)知圖的基本概念67-68
• 4.2.2 情景感知的知識(shí)結(jié)構(gòu)68-69
• 4.2.3 情景感知的不確定性69-70
• 4.2.4 知識(shí)可信度70-73
• 4.2.5 面向特征的情景感知表示模型73-75
• 4.3 基于熵的知識(shí)價(jià)值計(jì)算模型75-83
• 4.3.1 概念模型76-78
• 4.3.2 知識(shí)結(jié)構(gòu)的價(jià)值計(jì)算78-81
• 4.3.3 知識(shí)信度的價(jià)值計(jì)算81-83
• 4.4 銀行貸款風(fēng)險(xiǎn)管理中的知識(shí)價(jià)值分析算例83-88
• 4.4.1 問題背景83
• 4.4.2 計(jì)算過程83-88
• 4.5 仿真實(shí)驗(yàn)88-93
• 4.5.1 決策情景的設(shè)定88-89
• 4.5.2 Agent的設(shè)定89-91
• 4.5.3 Agent的運(yùn)行機(jī)制91
• 4.5.4 仿真結(jié)果分析91-93
• 4.6 本章小結(jié)93-94
• 5 基于多AGENT的智能知識(shí)集成方法94-122
• 5.1 知識(shí)集成與多AGENT系統(tǒng)94-97
• 5.1.1 知識(shí)集成要提供人機(jī)結(jié)合的決策支持模式94-95
• 5.1.2 知識(shí)集成面臨復(fù)雜的多源異構(gòu)知識(shí)環(huán)境95
• 5.1.3 Agent與多Agent系統(tǒng)95-97
• 5.2 融合RPD的BDI擴(kuò)展結(jié)構(gòu)97-105
• 5.2.1 Agent的BDI結(jié)構(gòu)97-98
• 5.2.2 智能Agent的RPD-BDI結(jié)構(gòu)98-101
• 5.2.3 R-B Agent的情景感知101-105
• 5.3 R-B AGENT的推理機(jī)制105-108
• 5.3.1 傳統(tǒng)的基于案例推理方法的不足106
• 5.3.2 情景感知到案例的映射106-107
• 5.3.3 RPD-CBR的推理過程107-108
• 5.4 R-B AGENT的知識(shí)集成和協(xié)作108-116
• 5.4.1 R-B Agent的知識(shí)集成108-110
• 5.4.2 R-B Agent間的協(xié)作機(jī)制110-111
• 5.4.3 共享心智模型的構(gòu)建111-114
• 5.4.4 知識(shí)的融合和沖突處理114-116
• 5.5 仿真實(shí)驗(yàn)116-121
• 5.5.1 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備117-118
• 5.5.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)118-120
• 5.5.3 結(jié)果分析120-121
• 5.6 本章小結(jié)121-122
• 6 智能知識(shí)集成系統(tǒng)原型設(shè)計(jì)122-132
• 6.1 多AGENT開發(fā)平臺(tái)JACK122-124
• 6.1.1 JACK基本組成123
• 6.1.2 JACK的MAS設(shè)計(jì)過程123-124
• 6.2 MASKIS的系統(tǒng)功能結(jié)構(gòu)124-129
• 6.2.1 Agent種類認(rèn)定125
• 6.2.2 Agent認(rèn)定125-126
• 6.2.3 Agent交互設(shè)計(jì)126-127
• 6.2.4 RPD-BDI Agent設(shè)計(jì)127-128
• 6.2.5 Team設(shè)計(jì)128-129
• 6.3 MASKIS的知識(shí)集成過程129-130
• 6.4 本章小結(jié)130-132
• 7 總結(jié)與展望132-136
• 7.1 論文的主要工作及結(jié)論132-133
• 7.2 研究的局限性133-136
• 參考文獻(xiàn)136-152
• 攻讀博士學(xué)位期間的學(xué)術(shù)成果列表152-154
• 參與的項(xiàng)目情況152
• 發(fā)表相關(guān)論文情況152-154
• 致謝154

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10 王永軍;基于預(yù)案的動(dòng)員決策支持方法研究[D];北京理工大學(xué);2006年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 劉言東;遺傳算法在ERP生產(chǎn)計(jì)劃系統(tǒng)的應(yīng)用與研究[D];鄭州大學(xué);2005年

2 陳善柳;基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的高校輔助決策支持系統(tǒng)研究[D];中南大學(xué);2004年

3 劉艷慧;決策支持在能源管理系統(tǒng)中的應(yīng)用與研究[D];河南理工大學(xué);2010年

4 歐廣宇;數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)在超市配送決策支持中的應(yīng)用[D];鄭州大學(xué);2002年

5 樓英偉;高校課程決策支持系統(tǒng)研究[D];浙江大學(xué);2002年

6 王東;化玻企業(yè)決策支持系統(tǒng)研究[D];南京氣象學(xué)院;2004年

7 張金蓮;數(shù)據(jù)庫(kù)決策支持測(cè)評(píng)系統(tǒng)的擴(kuò)展和InnoDB存儲(chǔ)管理分析[D];吉林大學(xué);2005年

8 呼延琢;基于決策樹算法的數(shù)據(jù)挖掘的應(yīng)用[D];西安電子科技大學(xué);2007年

9 孫云章;城市地下管線綜合管廊項(xiàng)目建設(shè)中的決策支持研究[D];上海交通大學(xué);2008年

10 馬曉君;汽車經(jīng)營(yíng)信息系統(tǒng)的開發(fā)[D];天津工業(yè)大學(xué);2004年

  本文關(guān)鍵詞：面向決策支持的組織多源異性知識(shí)的智能集成研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：315027