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基于因果图的不确定性推理理论及算法研究
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基于因果图的不确定性推理理论及算法研究
论文目录
 
中文摘要第1-7 页
英文摘要第7-13 页
1 绪论第13-19 页
　　· 论文研究背景第13-16 页
　　· 因果图及研究现状第16 页
　　· 作者的主要工作第16-17 页
　　· 论文的主要内容及安排第17-19 页
2 常见的不确定性知识的表示和推理第19-51 页
　　· Dempster-Shafer 证据理论第19-21 页
　　　　· Dempster-Shafer 证据理论概述第19-20 页
　　　　· 证据理论面临的困难第20-21 页
　　· 确定性因子第21-23 页
　　　　· 确定性因子的定义第21-22 页
　　　　· 确定性因子的计算第22 页
　　　　· 确定性因子面临的困难第22-23 页
　　· 模糊逻辑与模糊推理第23-25 页
　　　　· 模糊集合的定义与表示第23 页
　　　　· 模糊集合的运算第23-24 页
　　　　· 模糊关系第24 页
　　　　· 模糊推理第24-25 页
　　　　· 模糊理论面临的困难第25 页
　　· 粗糙集理论第25-28 页
　　　　· 粗糙集的提出第25 页
　　　　· 粗糙集的基本定义和知识表示第25-28 页
　　　　· 基本粗糙集理论的主要存在的问题第28 页
　　· 主观Bayes 方法第28-30 页
　　　　· 主观Bayes 方法概述第28-29 页
　　　　· 主观Bayes 方法面临的困难第29-30 页
　　· 信度网第30-33 页
　　· 动态因果图理论第33-50 页
　　　　· 因果图及其特点第33 页
　　　　· 因果图的知识表达第33-35 页
　　　　· 因果图的推理第35-50 页
　　· 本章小结第50-51 页
3 因果图的学习第51-75 页
　　· 引言第51-52 页
　　· 信度网学习概述第52-54 页
　　　　· 信度网参数学习算法第52-53 页
　　　　· 信度网结构学习算法第53-54 页
　　· 因果图中连接强度学习算法研究第54-61 页
　　　　· 问题的提出第54-55 页
　　　　· 因果图模型第55 页
　　　　· 连接强度参数的学习第55-59 页
　　　　· 实验验证第59-61 页
　　· 因果图参数的在线学习第61-66 页
　　　　· 因果图的连接强度(参数)在线学习第61-64 页
　　　　· 参数在线学习的理论依据及优点第64-65 页
　　　　· 因果图参数在线学习与离线学习的区别第65-66 页
　　· 连续因果图参数学习第66-71 页
　　　　· 参数估计第68-69 页
　　　　· 非参数估计第69-70 页
　　　　· 半参数估计第70-71 页
　　· 因果图结构的学习第71-73 页
　　· 小结第73-75 页
4 因果图与其它知识表达之间的关系第75-89 页
　　· 因果图与信度网的关系第75-78 页
　　　　· 因果图与信度网的相同点第76 页
　　　　· 因果图与信度网的不同点第76-78 页
　　· 因果图转化为信度网第78-84 页
　　　　· 多个原因事件单值因果图的转换第79-81 页
　　　　· 含有逻辑门的多值因果图的转换第81-83 页
　　　　· 因果图转化为信度网的算法第83 页
　　　　· 算例验证第83-84 页
　　· 因果图与产生式规则第84-88 页
　　　　· 问题的提出第84 页
　　　　· 产生式规则第84-85 页
　　　　· 产生式规则与因果图的转换第85-87 页
　　　　· 实例第87-88 页
　　· 小结第88-89 页
5 因果图的近似推理算法第89-107 页
　　· 引言第89 页
　　· 单值因果图的一种近似推理算法第89-95 页
　　　　· 连接概率矩阵第90-93 页
　　　　· 推理规则第93 页
　　　　· 推理算法第93-94 页
　　　　· 实例分析第94-95 页
　　· 基于模糊因果图的故障诊断第95-105 页
　　　　· 模糊数的引入第96-99 页
　　　　· 模糊因果图的推理第99 页
　　　　· 实例分析第99-105 页
　　· 小结第105-107 页
6 总结第107-111 页
致谢第111-113 页
参考文献第113-119 页
附录:作者在攻读博士学位期间发表的论文目录第119-121 页
独创性声明第121 页
学位论文版权使用授权书第121页

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