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因果圖推理的改進(jìn)及應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2017-08-15 16:24

  本文關(guān)鍵詞:因果圖推理的改進(jìn)及應(yīng)用


  更多相關(guān)文章: 人工智能 不確定性推理 因果圖 故障診斷 矩陣 二元決策圖


【摘要】:人工智能在實(shí)際的應(yīng)用研究中,其本質(zhì)為求解不確定性問(wèn)題的能力。因此,不確定性推理模型則是人工智能的核心研究課題。動(dòng)態(tài)因果圖理論,是一種基于概率論的知識(shí)表達(dá)的不確定性推理模型。該方法結(jié)合了故障樹(shù)與信度網(wǎng)的優(yōu)點(diǎn),并克服了一些不足,在不確定性推理過(guò)程中具有很大的優(yōu)勢(shì)。隨著近年來(lái)不斷的持續(xù)深入研究,該理論在故障診斷等領(lǐng)域得到很大的完善與發(fā)展。因此,對(duì)因果圖的進(jìn)一步研究具有重要的學(xué)術(shù)意義和應(yīng)用價(jià)值。論文對(duì)因果圖的推理及應(yīng)用進(jìn)行了討論和研究,主要內(nèi)容包括:首先,對(duì)因果圖的經(jīng)典推理算法進(jìn)行改進(jìn)。引入基本事件矩陣,通過(guò)矩陣元素的規(guī)則抽取得出最小割集。省略了求一階割集的步驟,簡(jiǎn)化集合運(yùn)算。并提出一種動(dòng)態(tài)因果圖向改進(jìn)的二元決策圖轉(zhuǎn)換的方法。通過(guò)改進(jìn)的二元決策圖推理省略了割集不交化的過(guò)程,得到不交化割集,減小經(jīng)典推理的復(fù)雜度。其次,擴(kuò)展了因果圖的應(yīng)用領(lǐng)域。將因果圖應(yīng)用在安全系統(tǒng)領(lǐng)域中,把因果圖轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),用深度優(yōu)先最左遍歷方法尋找因果圖的故障模塊,提高因果圖在安全系統(tǒng)診斷中的應(yīng)用。并將因果圖理論應(yīng)用于銀行操作風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域。在因果圖理論中引入基本事件損失重要度等概念,測(cè)算了各基本事件對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響程度以及不同的作用形式,從而對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析。
【關(guān)鍵詞】:人工智能 不確定性推理 因果圖 故障診斷 矩陣 二元決策圖
【學(xué)位授予單位】:重慶師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位授予年份】:2016
【分類號(hào)】:TP18
【目錄】:
  • 中文摘要5-6
  • 英文摘要6-9
  • 1 引言9-11
  • 1.1 研究背景9
  • 1.2 研究目標(biāo)與內(nèi)容9-11
  • 2 不確定性推理及動(dòng)態(tài)因果圖理論11-17
  • 2.1 不確定性推理11-13
  • 2.1.1 基本概念11
  • 2.1.2 基本問(wèn)題11-12
  • 2.1.3 不確定性推理的一般過(guò)程12-13
  • 2.2 動(dòng)態(tài)因果圖理論13-16
  • 2.2.1 因果圖及其特點(diǎn)13-14
  • 2.2.2 因果圖的知識(shí)表達(dá)14-16
  • 2.3 本章小結(jié)16-17
  • 3 因果圖推理的改進(jìn)17-28
  • 3.1 基于因果圖基本事件矩陣的推理17-22
  • 3.1.1 矩陣的基本概念17
  • 3.1.2 因果圖基本事件矩陣的定義17-19
  • 3.1.3 因果圖基本事件矩陣的推理步驟及實(shí)例分析19-22
  • 3.2 利用改進(jìn)的二元決策圖的因果圖推理22-27
  • 3.2.1 改進(jìn)的二元決策圖的定義22-23
  • 3.2.2 利用改進(jìn)的二元決策圖的因果圖推理算法23-25
  • 3.2.3 利用改進(jìn)的二元決策圖的因果圖推理的實(shí)例分析25-27
  • 3.3 本章小結(jié)27-28
  • 4 因果圖在安全系統(tǒng)診斷中的應(yīng)用28-33
  • 4.1 因果圖向貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的轉(zhuǎn)化28-30
  • 4.1.1 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的基本定義和知識(shí)表示28-29
  • 4.1.2 因果圖向貝葉斯網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)化的步驟29-30
  • 4.2 利用深度優(yōu)先最左遍歷方法尋找故障模塊及實(shí)例分析30-32
  • 4.3 本章小結(jié)32-33
  • 5 因果圖理論應(yīng)用于銀行風(fēng)險(xiǎn)的診斷33-38
  • 5.1 銀行風(fēng)險(xiǎn)的分類及特點(diǎn)33
  • 5.2 因果圖理論在銀行風(fēng)險(xiǎn)中的建模33-34
  • 5.3 因果圖在銀行操作風(fēng)險(xiǎn)中的應(yīng)用34-37
  • 5.4 本章小結(jié)37-38
  • 6 總結(jié)38-39
  • 參考文獻(xiàn)39-41
  • 附錄A41-42
  • 致謝42

【相似文獻(xiàn)】

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5 梁新元;石慶喜;;復(fù)雜系統(tǒng)因果圖合成建模方法研究[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2008年21期

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10 梁新元;吳淑皇;石慶喜;;梯形模糊因果圖及歸一化研究[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2006年12期

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4 王洪春;基于因果圖的不確定性推理理論及算法研究[D];重慶大學(xué);2005年

5 沈文武;因果圖推理算法及專家系統(tǒng)應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2005年

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4 梁帆;因果圖推理的改進(jìn)及應(yīng)用[D];重慶師范大學(xué);2016年

5 馮李;基于正態(tài)型模糊數(shù)的因果圖故障診斷應(yīng)用[D];重慶師范大學(xué);2015年

6 劉華東;因果圖軟件實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用[D];重慶大學(xué);2003年

7 李波;動(dòng)態(tài)因果圖用于汽油發(fā)動(dòng)機(jī)故障智能診斷的理論及方法研究[D];重慶大學(xué);2002年

8 王宏川;因果圖推理及其應(yīng)用研究[D];重慶大學(xué);2002年



本文編號(hào):679164

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