【摘要】：因果關(guān)系是復(fù)雜系統(tǒng)中普遍存在的一種重要關(guān)系,因果分析是人們透過(guò)現(xiàn)象看本質(zhì)的一種重要手段,能夠幫助人們理解和掌握特定論域的內(nèi)在因果規(guī)律。復(fù)雜系統(tǒng)中的因果關(guān)系往往是不確定的、間接的和演化的,且復(fù)雜環(huán)境中存在的因果背離會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)出現(xiàn)因果不一致性,從而使復(fù)雜系統(tǒng)因果關(guān)系和因果作用機(jī)理難以認(rèn)知。從系統(tǒng)角度來(lái)看,能量是復(fù)雜系統(tǒng)中具有決定性的一種本質(zhì)要素,系統(tǒng)的表面特征是能量的外在表現(xiàn)形式,系統(tǒng)發(fā)生的事件或態(tài)勢(shì)是能量作用的結(jié)果,從而使能量成為聯(lián)系表面特征和系統(tǒng)態(tài)勢(shì)之間的因果紐帶,因此能量分析是復(fù)雜系統(tǒng)因果認(rèn)知研究的一種重要手段。論文以因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)作為因果知識(shí)表示模型,利用從復(fù)雜系統(tǒng)中提取的數(shù)據(jù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法獲得因果關(guān)系的結(jié)構(gòu)模型。在此基礎(chǔ)上,圍繞復(fù)雜系統(tǒng)中因果關(guān)系發(fā)現(xiàn)及其傳播問(wèn)題,開(kāi)展了相關(guān)研究,主要研究?jī)?nèi)容如下：(1)基于因果強(qiáng)度和擾動(dòng)測(cè)試的復(fù)雜系統(tǒng)因果結(jié)構(gòu)關(guān)系發(fā)現(xiàn) 由于復(fù)雜系統(tǒng)中的因果關(guān)系具有不確定性和強(qiáng)弱性,導(dǎo)致因果關(guān)系難以發(fā)現(xiàn)。擾動(dòng)學(xué)習(xí)通過(guò)對(duì)目標(biāo)結(jié)點(diǎn)的參數(shù)進(jìn)行操縱,并觀察所產(chǎn)生的影響,從而判斷系統(tǒng)之間的因果聯(lián)系,是一種有效的主動(dòng)學(xué)習(xí)方法。針對(duì)現(xiàn)有擾動(dòng)學(xué)習(xí)方法在選擇擾動(dòng)結(jié)點(diǎn)時(shí)沒(méi)有考慮結(jié)點(diǎn)間因果關(guān)系的不確定性和強(qiáng)弱性,本文首先引入因果互信息來(lái)度量結(jié)點(diǎn)之間因果關(guān)系的強(qiáng)度；然后將因果互信息和非對(duì)稱(chēng)熵相結(jié)合作為因果不確定性評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)來(lái)選擇擾動(dòng)結(jié)點(diǎn),產(chǎn)生擾動(dòng)數(shù)據(jù);最后提出基于因果強(qiáng)度和擾動(dòng)測(cè)試的因果結(jié)構(gòu)關(guān)系發(fā)現(xiàn)算法(CP-ITCD)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能夠用較少的擾動(dòng)次數(shù)獲得精確的因果結(jié)構(gòu),學(xué)習(xí)效果明顯優(yōu)于現(xiàn)有方法。(2)基于靈敏性分析的復(fù)雜系統(tǒng)因果傳播過(guò)程研究 復(fù)雜系統(tǒng)中因果影響是深層的,要素狀態(tài)變化所產(chǎn)生的影響會(huì)在系統(tǒng)中不斷傳播并累積,甚至出現(xiàn)蝴蝶效應(yīng)。針對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)中因果關(guān)系的傳遞性和影響的深層性,論文首先通過(guò)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的靈敏性分析復(fù)雜系統(tǒng)因果傳播的過(guò)程,建立靈敏性函數(shù)；然后以靈敏度衡量父結(jié)點(diǎn)的相對(duì)重要性,并作為父結(jié)點(diǎn)選擇的依據(jù)；最后提出基于靈敏度的因果鏈路搜索算法(SA-CC),并對(duì)算法的性能和復(fù)雜性進(jìn)行分析。(3)基于能量計(jì)算的復(fù)雜系統(tǒng)因果傳播動(dòng)力機(jī)理研究 能量是復(fù)雜系統(tǒng)中具有決定性的一種本質(zhì)要素,事件的態(tài)勢(shì)是能量作用的結(jié)果,因此能量是系統(tǒng)因果傳播的動(dòng)力。股市系統(tǒng)是非線(xiàn)性、高噪音的動(dòng)態(tài)復(fù)雜系統(tǒng),股市態(tài)勢(shì)波動(dòng)本質(zhì)上是一個(gè)能量變化過(guò)程,因此基于能量思想可以實(shí)現(xiàn)對(duì)股市態(tài)勢(shì)的有效預(yù)測(cè)。論文首先從股市系統(tǒng)的特性分析入手,提取影響股市態(tài)勢(shì)的能量要素,給出不同特征的能量計(jì)算模型,并分析能量分布不一致性；然后基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)融合技術(shù)分析能量的傳播過(guò)程,構(gòu)建股市態(tài)勢(shì)結(jié)構(gòu)模型；最后將能量條件概率函數(shù)之間的約束關(guān)系引入到支持向量機(jī)中,提出基于能量計(jì)算的股市態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)算法(E-STF)。實(shí)驗(yàn)選取上證指數(shù)3年的數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比和分析,結(jié)果表明基于能量思想能有效解決能量分布不一致性問(wèn)題,且使態(tài)勢(shì)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率得到有效提升。
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：N941.4
【圖文】：

：＼ｎ＼．．邐；逡逑ｉ邋，邋ｖ：＾＞ｃ＾．邋一…１逡逑０１２３４５６７８逡逑ｎｕｍｂｅｒ邋ｏｆ邋ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎｓ逡逑圖３．４擾動(dòng)結(jié)點(diǎn)選擇準(zhǔn)則和結(jié)構(gòu)賄之間的關(guān)系逡逑Ｆｉｇ邋３．４邋民ｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ邋ｏｆ邋ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ邋ｅｎｔｒｏｐｙ邋ａｎｄ邋化６邋ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｉｎ化ｒｖｅｎｔｉｏｎ邋打ｏｄｅ逡逑ｇ邋１．５．邋＼邋／邐＼邐－－？■ｙ—邋ｍｕｔｕａｌ邋ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ逡逑窒邐＼邋／邐＼邐—Ａ巧邋ｍｅｎ邋的邋ｐｙ逡逑？，邐，邐Ｖ邐＾＼邐＼邐ｎｏｎ－ｓｙｍ邋ｅｎｔｒｏｐｙ逡逑ｙ邋＼邐々邋ｍｕｔｕａｌ邋ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ逡逑＼邐＼邐ａｎｄ邋ｎｏｎ－ｓｙｍ邋ｅｎｔｒｏｐｙ逡逑＼＼逡逑0０￣￣；￣￣２￣３￣１ｔｔｆ￣逡逑ｎｕｍｂｅｒ邋ｏｆ邋ｉｎｌｅｒｖｅｎｔｉｏｎｓ逡逑圖３．５邋擾動(dòng)結(jié)點(diǎn)選擇準(zhǔn)則和漢明距離之間的關(guān)系逡逑Ｆｉｇ邋３．５邋Ｒｅｌａｔｉｏｎｓｈｉｐ邋ｏｆ邋Ｈａｍｍｉｎｇ邋ｄｉｓｔａｎｃｅ邋ａｎｄ邋ｓｅｌｅｃｔｉｏｎ邋ｏｆ邋ｉｎｔｅｒｖｅｎｔｉｏｎ邋ｎｏｄｅ逡逑從圖３．４和圖３．５中可Ｗ看出首次擾動(dòng)采用互信息，結(jié)構(gòu)賭和海明距離均是逡逑最小的，其余結(jié)點(diǎn)采用非對(duì)稱(chēng)信息煩的結(jié)構(gòu)賭和海明距離均在第５次擾動(dòng)就達(dá)到逡逑最小值。逡逑總之，基于擾動(dòng)的學(xué)習(xí)方法和基于觀察數(shù)據(jù)的被動(dòng)學(xué)習(xí)方法相比，所獲得的逡逑因果貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)更準(zhǔn)確、穩(wěn)定。采用不同的因果強(qiáng)度評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對(duì)結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)的逡逑精度有較大的影響，其中基于因果互信息選擇擾動(dòng)結(jié)點(diǎn)，其結(jié)構(gòu)煩難于收斂，但逡逑首次擾動(dòng)的效果比較好；用非對(duì)稱(chēng)信息摘和對(duì)稱(chēng)擱選擇擾動(dòng)結(jié)點(diǎn)，所得網(wǎng)絡(luò)的結(jié)逡逑構(gòu)摘都有很好收斂效果

逡逑示，圖５．化為技術(shù)指標(biāo)能量走勢(shì)圖，在７．３０－８．４之間島／＜鳳／和＆？＜成，即逡逑技術(shù)指標(biāo)ＭＡＣＤ、ＲＳＩ與大盤(pán)走勢(shì)出現(xiàn)不一致；圖５．８ｃ為股市態(tài)勢(shì)能量Ｅ的走逡逑勢(shì)圖

逡逑示，圖５．化為技術(shù)指標(biāo)能量走勢(shì)圖，在７．３０－８．４之間島／＜鳳／和＆？＜成，即逡逑技術(shù)指標(biāo)ＭＡＣＤ、ＲＳＩ與大盤(pán)走勢(shì)出現(xiàn)不一致；圖５．８ｃ為股市態(tài)勢(shì)能量Ｅ的走逡逑勢(shì)圖

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本文編號(hào)：2750139