本文關鍵詞：確定性理論模型方法的改進研究

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【摘要】：專家系統(tǒng)設計在它的核心部分——不確定性推理理論與方法上,一直以來都存在著不足。關于它的理論和應用有充分的空間待于發(fā)展。從有專家系統(tǒng)起,不確定性知識的表示和處理就是最受重視的分支之一。有關的它的學術會議有兩個,在有關刊物和會議上論文也是層出不窮的,還有許多專著研究這個問題。在國際上,這方面優(yōu)秀的專家有Shotliffer, Duda, Shafer, Heckerman, Pearl, Dubois, Prade, Yager等等。國內(nèi)最早涉及這方面工作的是吉林大學,他們首先將國外的工作介紹到國內(nèi),隨后又做了不少工作,在他們的帶動下,國內(nèi)許多學者也投入這項研究,并取得了一些好的成果。目前國內(nèi)研究成果顯著的還有清華大學、中國科技大學、華中科技大學、合肥工業(yè)大學等等. 不確定推理是人工智能領域的核心研究課題之一。目前為止,對它的研究主要是以概率論、模糊數(shù)學或粗糙集理論為基礎,建立推理模型。在眾多不確定推理模型中,以概率論為數(shù)學基礎的確定性推理方法最為方便實用,本文將對它做詳盡的論述分析。 本文中,首先在第一章緒論闡述了不確定推理與人工智能、專家系統(tǒng)以及知識工程的關系,并在第二章詳細分析了不確定推理研究的現(xiàn)狀、研究目的及意義。之后,在第三章中介紹了不確定性理論的數(shù)學基礎(概率論、模糊數(shù)學等)及當前的一些不確定推理模型,其中包括貝葉斯網(wǎng)絡、主觀貝葉斯、確定性理論、證據(jù)理論以及可能性理論。研究了不確定推理問題的一般方法和一般步驟。在第四章中,就眾多推理模型中的確定性理論進行了詳盡的分析論證,發(fā)現(xiàn)了原推理算法中的一些不足并改進知識表示。接下來在第五章中,提出一種新的不確定性的更新與傳播算法,來解決不確定性的更新與傳播問題。這種新的算法,解決了原來理論中的一些缺陷與不足。在此基礎上,第六章中進行了實驗數(shù)據(jù)的對比分析,證明新的算法能夠得出較理想的結論。
【關鍵詞】：人工智能 不確定推理 確定性理論 權重 正負比率
【學位授予單位】：東北師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2006
【分類號】：TP182
【目錄】：

• 摘要3-7
• 第一章 緒論7-13
• 1.1 人工智能概況7-8
• 1.2 專家系統(tǒng)概況8-9
• 1.3 知識表示概述9-11
• 1.4 不確定性推理概述11-13
• 第二章 研究現(xiàn)狀及目的意義13-18
• 2.1 不確定性推理的發(fā)展及現(xiàn)狀13-14
• 2.1.1 不確定性推理的發(fā)展13
• 2.1.2 不確定性推理的現(xiàn)狀13-14
• 2.2 不確定性推理的分類14-15
• 2.3 不確定性推理的研究內(nèi)容、目的及意義15-18
• 2.3.1 內(nèi)容15-16
• 2.3.2 目的16-17
• 2.3.3 意義17-18
• 第三章 不確定性推理的一般模型18-25
• 3.1 預備知識18-22
• 3.1.1 概率論基礎18
• 3.1.2 Bayes 定理18-20
• 3.1.3 模糊集合與模糊邏輯20-22
• 3.2 關于證據(jù)的不確定性22-23
• 3.3 關于規(guī)則的不確定性23
• 3.4 關于傳播與更新的不確定性23-25
• 第四章 推理模型的知識表示改進25-32
• 4.1 確定性理論的一般方法25-29
• 4.1.1 證據(jù)表示25
• 4.1.2 知識表示25-28
• 4.1.3 不確定性的更新與傳播28-29
• 4.2 傳播算法的問題提出29-30
• 4.3 證據(jù)的不確定性度量改進30-31
• 4.4 規(guī)則的不確定性度量改進31-32
• 第五章 推理模型的更新與傳播算法改進32-44
• 5.1 證據(jù)的更新與傳播算法32-40
• 5.2 系統(tǒng)及其推理機制的建立40-44
• 第六章 實驗數(shù)據(jù)對比分析44-51
• 6.1 正常情況44
• 6.2 正負比率γ大于144-46
• 6.3 正負比率γ小于146-49
• 6.4 小結49-51
• 第七章 總結與展望51-52
• 參考文獻52-55
• 致謝55-56
• 在學期間公開發(fā)表論文情況56

【引證文獻】

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 李香亭;態(tài)勢估計中目標意圖識別的研究與實現(xiàn)[D];中北大學;2012年

2 梁雪松;農(nóng)業(yè)信息網(wǎng)[D];長春工業(yè)大學;2011年

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本文編號：1082473