确定性理论模型方法的改进研究
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确定性理论模型方法的改进研究
作者:叶育鑫 Publish: 2006-8-10 Hits:-
【中文题名】 确定性理论模型方法的改进研究
【英文题名】 Research of Improvement on Certain Theory
【学科专业】 计算机软件与理论
【论文级别】 硕士论文
【投稿时间】 2006-8-10
【中关键词】 人工智能,不确定推理,确定性理论,权重,正负比率,
【英关键词】 artificial intelligence,uncertain reasoning,certain theory,important degree,positive and negative proportion,
【分类导航】 工业技术>自动化技术、计算机技术>自动化基础理论>人工智能理论>专家系统、知识工程>
【论文摘要】 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...
【论文题纲】
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1 44-46
6.3 正负比率γ小于1 46-49
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
【DOI】 LunWen.ID:2.2008.387868
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