因果图推理的改进及应用

发布时间：2017-08-15 16:24

  本文关键词：因果图推理的改进及应用

  更多相关文章： 人工智能 不确定性推理 因果图 故障诊断 矩阵 二元决策图

【摘要】：人工智能在实际的应用研究中,其本质为求解不确定性问题的能力。因此,不确定性推理模型则是人工智能的核心研究课题。动态因果图理论,是一种基于概率论的知识表达的不确定性推理模型。该方法结合了故障树与信度网的优点,并克服了一些不足,在不确定性推理过程中具有很大的优势。随着近年来不断的持续深入研究,该理论在故障诊断等领域得到很大的完善与发展。因此,对因果图的进一步研究具有重要的学术意义和应用价值。论文对因果图的推理及应用进行了讨论和研究,主要内容包括:首先,对因果图的经典推理算法进行改进。引入基本事件矩阵,通过矩阵元素的规则抽取得出最小割集。省略了求一阶割集的步骤,简化集合运算。并提出一种动态因果图向改进的二元决策图转换的方法。通过改进的二元决策图推理省略了割集不交化的过程,得到不交化割集,减小经典推理的复杂度。其次,扩展了因果图的应用领域。将因果图应用在安全系统领域中,把因果图转化为贝叶斯网络结构,用深度优先最左遍历方法寻找因果图的故障模块,提高因果图在安全系统诊断中的应用。并将因果图理论应用于银行操作风险领域。在因果图理论中引入基本事件损失重要度等概念,测算了各基本事件对银行风险的影响程度以及不同的作用形式,从而对银行风险进行定量分析。
【关键词】：人工智能 不确定性推理 因果图 故障诊断 矩阵 二元决策图
【学位授予单位】：重庆师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP18
【目录】：

• 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 研究目标与内容9-11
• 2 不确定性推理及动态因果图理论11-17
• 2.1 不确定性推理11-13
• 2.1.1 基本概念11
• 2.1.2 基本问题11-12
• 2.1.3 不确定性推理的一般过程12-13
• 2.2 动态因果图理论13-16
• 2.2.1 因果图及其特点13-14
• 2.2.2 因果图的知识表达14-16
• 2.3 本章小结16-17
• 3 因果图推理的改进17-28
• 3.1 基于因果图基本事件矩阵的推理17-22
• 3.1.1 矩阵的基本概念17
• 3.1.2 因果图基本事件矩阵的定义17-19
• 3.1.3 因果图基本事件矩阵的推理步骤及实例分析19-22
• 3.2 利用改进的二元决策图的因果图推理22-27
• 3.2.1 改进的二元决策图的定义22-23
• 3.2.2 利用改进的二元决策图的因果图推理算法23-25
• 3.2.3 利用改进的二元决策图的因果图推理的实例分析25-27
• 3.3 本章小结27-28
• 4 因果图在安全系统诊断中的应用28-33
• 4.1 因果图向贝叶斯网络的转化28-30
• 4.1.1 贝叶斯网络结构的基本定义和知识表示28-29
• 4.1.2 因果图向贝叶斯网络转化的步骤29-30
• 4.2 利用深度优先最左遍历方法寻找故障模块及实例分析30-32
• 4.3 本章小结32-33
• 5 因果图理论应用于银行风险的诊断33-38
• 5.1 银行风险的分类及特点33
• 5.2 因果图理论在银行风险中的建模33-34
• 5.3 因果图在银行操作风险中的应用34-37
• 5.4 本章小结37-38
• 6 总结38-39
• 参考文献39-41
• 附录A41-42
• 致谢42

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本文编号：679164