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| 【中文题名】 | 基于粗集理论的专家系统中知识的获取、更新与推理 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【英文题名】 | Knowledge Acquisition, Modification and Reasoning in Expert System Based on Rough Set Theory | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【学科专业】 | 管理科学与工程 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文级别】 | 硕士论文 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【投稿时间】 | 2007-9-20 | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【中关键词】 | 粗集,专家系统,知识获取,知识更新,知识推理, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【英关键词】 | rough set,expert system,knowledge acquisition,knowledge modification,knowledge reasoning, | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【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】 | 在人工智能和知识工程的研究应用系统的开发中,专家系统是一个极为活跃的分支领域,其在许多领域中都有成功的应用。随着发展的深入和要求的提高,有关知识获取以及如何处理知识的不确定性等问题逐渐显现出来。 粗集理论是1982年由波兰数学家Z.Pawlak教授提出来的,它是一种处理不完整、不确定信息的新型数学工具。由于粗集理论是利用数据集上的等价关系对知识的不确定程度进行度量,而无需提供所需处理的数据集合之外的任何先验信息,这样就避免了对知识的主观评价所带来的误差。所以用粗集理论来处理专家系统中的不确定知识的获取,更新与推理具有十分广泛的应用前景。 本文所做的主要工作有给出了一个基于粗集理论的专家系统的基本模型结构,并对模型中的知识获取机制、知识更新机制以及知识推理机制进行了详细的研究。在知识的获取中,主要介绍了几种传统的知识获取算法,为改进这些算法的缺点,给出了几种知识获取的改进算法;在知识的更新机制中,提出了一种新的增量式学习算法,并且对减量式学习的情况进行了讨论;在知识的推理中,简单介绍了几种常用的不确定推理的方法,对其进行改进,给出一种含主观因素的不确定性推理方法,并对不完备知识的推理进... | ||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
| 【论文题纲】 |
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| 【DOI】 | LunWen.ID:2.2008.388852 |
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