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BLP模型实现方法的研究

作者：李丽娜 Publish: 2007-8-3 Hits:-

【中文题名】

BLP模型实现方法的研究

【英文题名】

Research of Bayesian Logic Program Model Realization

【学科专业】

计算机应用技术

【论文级别】

硕士论文

【投稿时间】

2007-8-3

【中关键词】

贝叶斯逻辑程序,归纳逻辑,贝叶斯网,,,

【英关键词】

【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>人工神经网络与计算>

【论文摘要】

BLP(Bayesian logic program)模型结合贝叶斯网和确定子句逻辑理论,以确定子句逻辑作为知识表示语言,以贝叶斯网建模不确定性,是表示现实世界问题的有效一阶概率模型。本文研究了BLP模型的提出背景、语法和语义,总结了BLP模型学习问题的分类、目的和方法。在此基础上,提出一种实现BLP模型的方法LBLP,以有效的获取问题域的BLP模型。本文具体工作如下: 1.应用粒子群优化算法进行子句挖掘,获取BLP模型的逻辑结构; 2.实现梯度上升方法的一阶扩展,求得子句的条件概率分布,并为相关谓词设置联合规则,获取BLP模型的定量描述; 3.针对BLP模型的查询应用,实现回答查询。对于无证据的查询问题,建立查询变量的支撑网,计算其先验概率;对于存在证据的查询问题,建立查询变量和证据变量的合并网,应用推理算法计算概率。 4.采用UW-CSE数据库对BLP模型中的粒子群优化算法、梯度上升方法等进行测试,并应用十字交叉验证法对粒子群优化算法PSO和基于遗传算法的子句挖掘方法GILP进行性能比较。实验表明粒子群优化算法能够有效地获取子句,且收敛速度略快于遗传算法...

【论文题纲】

提要	4-7
第一章绪论	7-10
1.1 研究背景	7-8
1.2 本文工作	8-10
第二章理论基础	10-21
2.1 统计关系学习 SRL	10-12
2.1.1 统计关系学习概念	10
2.1.2 统计关系学习方法分类	10-11
2.1.3 统计关系学习的应用	11-12
2.2 归纳逻辑程序 ILP	12-17
2.2.1 ILP 的定义	12-14
2.2.2 ILP 的问题描述	14-15
2.2.3 ILP 的分类方法	15-16
2.2.4 ILP 的优点	16-17
2.3 贝叶斯网 BN	17-21
2.3.1 BN 的定义	17-18
2.3.2 BN 的语义	18-20
2.3.3 BN 的应用	20-21
第三章 BLP 模型	21-33
3.1 BLP 的提出	21-22
3.2 BLP 的定义	22-23
3.3 BLP 的例子	23-24
3.4 BLP 的语义	24-28
3.4.1 声明语义	24-26
3.4.2 查询语义	26-28
3.5 BLP 的特例	28-30
3.5.1 贝叶斯网	28
3.5.2 确定子句逻辑	28-29
3.5.3 结构短语	29-30
3.6 BLP 的学习	30-33
3.6.1 结构学习	30-31
3.6.2 参数学习	31-33
第四章 BLP 模型的一种实现方法 LBLP	33-46
4.1 粒子群简介	33-35
4.1.1 定义	33-34
4.1.2 算法思想	34-35
4.2 LBLP 的提出	35
4.3 LBLP 的子句获取	35-40
4.3.1 数据预处理	35-36
4.3.2 问题编码	36-37
4.3.3 挖掘算法	37-38
4.3.4 适应度计算	38-39
4.3.5 数据后处理	39-40
4.4 LBLP 的概率分布计算	40-44
4.4.1 统计方法	40-41
4.4.2 梯度上升方法	41-44
4.5 LBLP 的联合规则设置	44-45
4.6 LBLP 小结	45-46
第五章实验结果与分析	46-59
5.1 实验数据	46-47
5.2 LBLP 算法的实验	47-49
5.2.1 子句获取的实验	47-48
5.2.2 概率分布计算的实验	48-49
5.2.3 搜索空间的扩展	49
5.3 推理应用实验	49-55
5.3.1 建立支撑网	49-51
5.3.2 无证据查询	51-53
5.3.3 证据查询	53-55
5.4 PSO 与GILP 的对比实验	55-56
5.5 BLP 的修正	56-59
第六章总结与展望	59-61
6.1 总结	59
6.2 展望	59-61
参考文献	61-64
摘要	64-66
ABSTRACT	66-69
致谢	69-70
导师及作者简介	70

【DOI】

LunWen.ID:2.2008.388726



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