基于自然决策理论的隐性知识表示研究

发布时间：2017-03-24 15:10

  本文关键词：基于自然决策理论的隐性知识表示研究，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着社会的不断进步,信息技术的不断涌现,人们的生活环境变得错综复杂。决策问题一直伴随着人们共同发展与进步,如：国家关于国民经济的决策、企业如何规划未来十年的发展战略、银行如何对信贷客户进行信用风险分析等。这些决策问题的共同点在于：目标问题错综复杂、决策信息不充足、决策场景不熟悉等。而传统的决策理论对决策者起到的帮助不大,在面临上述决策环境时,更多的是依赖于决策者所拥有的专业知识与过往的经验来帮助进行决策。因此,如何将组织和专家的隐性知识转化为可以计算推理的显性知识是一个非常迫切和重要的问题。基于此,本文提出了基于自然决策理论的隐性知识表示研究,为隐性知识如何量化为可计算和推理显性知识提出新思路。 本文的研究工作及主要成果是： 第一,本文的理论部分首先,研究自然决策理论的发展,重点对其经典的RPD的决策模型进行探讨,并对自然决策理论的相关应用进行分析讨论。其次,对知识表示的理论和方法进行文献研究,重点分析知识表示的常用方法：如：逻辑表示法、框架表示法、语义网络表示法、产生式表示法,并对其进行对比研究分析,找出各自的优缺点。最后,分析隐性知识的结构特点,并发现模糊认知图能较好的对具有因果关系的隐性知识进行良好的表示和推理。 第二,在对上述理论研究的基础上本文首先,对自然决策理论的整体决策思路及框架进行分析。然后对模糊认知图的结构、因果关系进行阐述,提出了构建模糊认知图的基本步骤和开发方法,建立了基于模糊认知图的可计算隐性知识表示模型。其次,在CBR案例识别的基础上构建模糊认知图的识别方法。最后,重点研究了模糊认知图的推理机制和方法,并结合算例进行推理过程的设计和算法的实现。 第三,采用个人信用风险评价案例对基于模糊认知图的可计算隐性知识表示模型和该模型的识别、推理进行应用分析。 本文的主要创新点表现在： 对自然决策理论、现有的知识表示方法以及隐性知识特点进行研究,提出基于模糊认知图的具有因果关系知识的表示方法,建立基于自然决策理论下的隐性可计算知识表示模型与推理方法,为隐性知识显性化这一难题作出了探索性研究。
【关键词】：自然决策 RPD模型 隐性知识 知识表示 模糊认知图
【学位授予单位】：东华大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：F224;C934
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 研究背景及意义11-12
• 1.2 研究内容12
• 1.3 研究方法及路线12-14
• 1.3.1 研究方法12-13
• 1.3.2 研究路线13-14
• 1.3.3 研究思路14
• 1.4 文章结构及创新14-15
• 1.4.1 文章结构14-15
• 1.4.2 文章难点和创新点15
• 1.5 本章小结15-17
• 第2章 相关理论文献回顾17-33
• 2.1 自然决策理论的研究17-23
• 2.1.1 自然决策理论的概述17-19
• 2.1.2 自然决策理论的经典模型——RPD模型19-22
• 2.1.3 自然决策理论的应用22-23
• 2.2 知识表示的理论与方法的研究23-31
• 2.2.1 知识的概念及分类23
• 2.2.2 隐性知识概念及其特点23-25
• 2.2.3 知识表示方法25-28
• 2.2.4 知识表示方法的对比分析28-31
• 2.3 本章小结31-33
• 第3章 基于自然决策下可计算隐性知识表示模型的构建33-53
• 3.1 自然决策理论的整体框架分析33-36
• 3.2 模糊认知图的结构及模糊因果关系表示36-39
• 3.2.1 模糊认知图的结构36-37
• 3.2.2 模糊因果关系表示37-39
• 3.3 可计算隐性知识表示模型的构建39-48
• 3.3.1 模糊认知图构建的基本步骤39-41
• 3.3.2 模糊认知图的开发方法41-47
• 3.3.3 基于模糊认知图的可计算隐性知识模型构建47-48
• 3.4 算例表示48-50
• 3.5 本章小结50-53
• 第4章 基于自然决策下可计算隐性知识表示方法的识别及推理方法设计53-67
• 4.1 模糊认知图识别方法的构建53-59
• 4.1.1 CBR中案例的识别方法53-55
• 4.1.2 基于CBR的模糊认知图的识别方法构建55-59
• 4.2 模糊认知图推理方法的构建59-66
• 4.2.1 概念间因果关系的传递规则与推理59-61
• 4.2.2 模糊认知图的最终模式61-62
• 4.2.3 模糊认知图推理过程及算法设计62-65
• 4.2.4 算例表示65-66
• 4.3 本章小结66-67
• 第5章 自然决策理论下的知识表示及推理方法在个人信用风险评价中应用分析67-87
• 5.1 案例背景介绍67-68
• 5.2 个人信用风险评定的可计算隐性知识表示模型的构建68-81
• 5.2.1 关键问题和主要概念的识别68-79
• 5.2.2 各个概念间因果关系权重的确定79-80
• 5.2.3 可计算隐性知识表示模型的构建80-81
• 5.3 个人信用风险评定下的模糊认知图的识别与匹配81-82
• 5.4 个人信用风险评定下的知识表示模型的推理82-85
• 5.5 本章小结85-87
• 总结与展望87-89
• 一、总结87
• 二、展望87-89
• 参考文献89-93
• 附录93-111
• 附录1: Hebbian学习算法伪代码93-98
• 附录2: 基于CBR的模糊认知图的识别算法伪代码98-101
• 附录3: 模糊认知图推理算法伪代码101-105
• 附录4: 个人信用风险评价原始数据105-111
• 攻读学位期间发表的学术论文111-113
• 致谢113

【参考文献】

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本文编号：265778