本文關鍵詞：基于粗糙集與前饋網(wǎng)絡的案例智能系統(tǒng)的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

合肥工業(yè)大學 博士學位論文 基于粗糙集與前饋網(wǎng)絡的案例智能系統(tǒng)的研究 姓名:李建洋 申請學位級別:博士 專業(yè):電子商務 指導教師:倪志偉 20090301摘要 學習是智能行為的最重要體現(xiàn),從古希臘人開始,對知識的研究與探索,一直是人類追 求的目標。類比是人類重要的認知方法,是一種允許知識在具有相似性質的領域中進行推理 的學習策略,是人類直覺、邏輯與創(chuàng)造性三種思維方式的綜合表現(xiàn)形式,也是人們經(jīng)驗決策 過程中常用的思維方式。案例推理技術作為智能系統(tǒng)一種新的推理方法,是入腦類比學習的 計算機實現(xiàn),也是這一領域研究的先行者和成功的實踐者。對案例智能系統(tǒng)的研究,有助于 對人類思維的模仿,實現(xiàn)人類智能。 從大量數(shù)據(jù)中獲取知識、表達知識以及推理決策規(guī)則,是智能信息處理的首要任務,特 別是對于實際問題中不確定、不完備知識的處理,粗糙集理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡技術都展示出 驚人數(shù)據(jù)處理的能力。本文圍繞實現(xiàn)案例推理循環(huán)的主要過程,以粗糙集為主體的綜合推理 和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理為基礎,研究提高案例推理系統(tǒng)的精度和效率、增強系統(tǒng) 的柔性和魯棒性。本文的主要研究內(nèi)容如下: 案例智能系統(tǒng)的知識表示以案例為基礎,案例表示可能是半結構化或非結構化的、甚 至用自然語言來表達的;研究案例推理的類比可行性、案例推理的邏輯基礎和推理的知識結 構,并給出了人類知識推理中的一些困惑;以及實現(xiàn)案例智能,必須要處理好的知識結構等 幾個方面的問題。構建合適的案例庫,如何對它進行組織與維護,對快速、有效地完成案例 的檢索是十分重要的,對問題求解的性能有直接影響。 從知識推理的角度對不確定知識的研究模型及其關系進行分析,詳細研究了粗糙集與 案例

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