确定性理论模型方法的改进研究

发布时间：2017-10-23 08:45

  本文关键词：确定性理论模型方法的改进研究

  更多相关文章： 人工智能 不确定推理 确定性理论 权重 正负比率

【摘要】：专家系统设计在它的核心部分——不确定性推理理论与方法上,一直以来都存在着不足。关于它的理论和应用有充分的空间待于发展。从有专家系统起,不确定性知识的表示和处理就是最受重视的分支之一。有关的它的学术会议有两个,在有关刊物和会议上论文也是层出不穷的,还有许多专著研究这个问题。在国际上,这方面优秀的专家有Shotliffer, Duda, Shafer, Heckerman, Pearl, Dubois, Prade, Yager等等。国内最早涉及这方面工作的是吉林大学,他们首先将国外的工作介绍到国内,随后又做了不少工作,在他们的带动下,国内许多学者也投入这项研究,并取得了一些好的成果。目前国内研究成果显著的还有清华大学、中国科技大学、华中科技大学、合肥工业大学等等. 不确定推理是人工智能领域的核心研究课题之一。目前为止,对它的研究主要是以概率论、模糊数学或粗糙集理论为基础,建立推理模型。在众多不确定推理模型中,以概率论为数学基础的确定性推理方法最为方便实用,本文将对它做详尽的论述分析。 本文中,首先在第一章绪论阐述了不确定推理与人工智能、专家系统以及知识工程的关系,并在第二章详细分析了不确定推理研究的现状、研究目的及意义。之后,在第三章中介绍了不确定性理论的数学基础(概率论、模糊数学等)及当前的一些不确定推理模型,其中包括贝叶斯网络、主观贝叶斯、确定性理论、证据理论以及可能性理论。研究了不确定推理问题的一般方法和一般步骤。在第四章中,就众多推理模型中的确定性理论进行了详尽的分析论证,发现了原推理算法中的一些不足并改进知识表示。接下来在第五章中,提出一种新的不确定性的更新与传播算法,来解决不确定性的更新与传播问题。这种新的算法,解决了原来理论中的一些缺陷与不足。在此基础上,第六章中进行了实验数据的对比分析,证明新的算法能够得出较理想的结论。
【关键词】：人工智能 不确定推理 确定性理论 权重 正负比率
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2006
【分类号】：TP182
【目录】：

• 摘要3-7
• 第一章 绪论7-13
• 1.1 人工智能概况7-8
• 1.2 专家系统概况8-9
• 1.3 知识表示概述9-11
• 1.4 不确定性推理概述11-13
• 第二章 研究现状及目的意义13-18
• 2.1 不确定性推理的发展及现状13-14
• 2.1.1 不确定性推理的发展13
• 2.1.2 不确定性推理的现状13-14
• 2.2 不确定性推理的分类14-15
• 2.3 不确定性推理的研究内容、目的及意义15-18
• 2.3.1 内容15-16
• 2.3.2 目的16-17
• 2.3.3 意义17-18
• 第三章 不确定性推理的一般模型18-25
• 3.1 预备知识18-22
• 3.1.1 概率论基础18
• 3.1.2 Bayes 定理18-20
• 3.1.3 模糊集合与模糊逻辑20-22
• 3.2 关于证据的不确定性22-23
• 3.3 关于规则的不确定性23
• 3.4 关于传播与更新的不确定性23-25
• 第四章 推理模型的知识表示改进25-32
• 4.1 确定性理论的一般方法25-29
• 4.1.1 证据表示25
• 4.1.2 知识表示25-28
• 4.1.3 不确定性的更新与传播28-29
• 4.2 传播算法的问题提出29-30
• 4.3 证据的不确定性度量改进30-31
• 4.4 规则的不确定性度量改进31-32
• 第五章 推理模型的更新与传播算法改进32-44
• 5.1 证据的更新与传播算法32-40
• 5.2 系统及其推理机制的建立40-44
• 第六章 实验数据对比分析44-51
• 6.1 正常情况44
• 6.2 正负比率γ大于144-46
• 6.3 正负比率γ小于146-49
• 6.4 小结49-51
• 第七章 总结与展望51-52
• 参考文献52-55
• 致谢55-56
• 在学期间公开发表论文情况56

【引证文献】

中国硕士学位论文全文数据库 前2条

1 李香亭;态势估计中目标意图识别的研究与实现[D];中北大学;2012年

2 梁雪松;农业信息网[D];长春工业大学;2011年

，

本文编号：1082473