基于可信度方法的甲状腺疾病诊断模型

研究并设计了一个基于可信度方法的甲状腺专家系统不确定性推理模型,在该模型中对甲状腺知识的表示、推理控制策略的选择、不确定性算法的建立进行了具体详细的研究,使文中所研究的不确定推理方法得以实现.讨论了可信度模型,给出了不确定性推理网络的算法描述,并且将理论研究的结果运用于甲状腺专家系统模型框架的设计和实现,对不确定性推理的应用进行了有益的探讨.     

基于主观Bayes方法的甲状腺专家系统模型

确定并实现了一个基于主观Bayes方法的甲状腺专家系统模型，讨论了主观Bayes方法的数学基础，给出了不确定性推理网络的算法描述，并且将理论研究的结果运用于甲状腺专家系统的设计和实现，举例说明了网络推理过程，不确定性推理的应用进行了有益的探讨。     

一种基于不确定Petri网的推理算法

传统的Petri网运用确定的信息进行推理,而现实生活中存在大量不精确的、不确定的信息.在采用模糊Petri网模型解决此类问题时,可能会使一个能够发生的命题被判断成不会发生,从而出现错误的结果.不确定理论是解决主观不确定性问题的数学工具.本文结合不确定理论与Petri网,提出不确定Petri网模型,用于表示不确定产生式规则系统.在此模型上,提出了一种不确定推理算法,并给出实例进行说明.     

几种不确定性表现及“吸烟与长寿”问题的MYCIN测度

论述客观实际存在的不确定性所表现的四个方面:1、证据的不确定性;2、语义理解上的不确定性;3、产生式规则不确定;4、推理的不确定及其推理网模型。同时介绍了MYCIN模型及使用MYClN模型对“吸烟与长寿”的问题进行了科学的测度,并对测度结果进行了分析。     

专家系统中不确定推理模型研究

根据现有不确定推理模型的组成和推理特征,抽象归纳出一种基于产生式规则的不确定推理模板模型。该模板模型具有合理的组成框架结构和接近人类专家推理方式的工作过程。该模型可以帮助我们对不确定推理模型的不确定性知识表示和推理机制进行分析比较。     

动态贝叶斯网精确推理中联合树算法的改进

基于动态贝叶斯网络处理动态不确定性问题的过程中推理是非常重要的,而推理算法的优劣决定推理的执行效率;文章在分析联合树性质的基础上提出一种较简单的3/2片联合树算法,该算法不需要限制消去顺序且只作一次扩展;讨论了算法的复杂度,并作了试验比较。     

不确定推理模型的火箭安全决策系统

针对火箭飞行过程和测量环境的复杂性及飞行特点的先验知识和规则的不确定性,提出了一个基于不确定推理算法的火箭安全控制方案。根据安判参数的特点,对其进行了分类,给出了专家系统知识的不确定表示和处理方法,并且结合安控决策规则和决策过程的特征,对推理控制策略进行了分析,并对冲突消解策略、搜索策略提出了相应的算法,给出了不确定匹配原则和可行度的传递方法,构建了与/或决策网和基于规则的通用不确定推理模型。实验和仿真表明该系统能迅速准确的获取火箭发射的各种警情,大大提高了火箭飞行安全控制决策的可靠性和真实性,对火箭的飞行状态进行有效的管理。     

不确定性知识的定性表示、推理及其应用——定性概率网研究综述

 贝叶斯网是不确定性知识表示和推理的有效框架,定性概率网是贝叶斯网的抽象表示,它简化了不确定性知识的表示,加速了不确定性知识的推理.近年来,定性概率网成为了不确定人工智能和知识发现领域的一个重要研究方向.分析总结了目前定性概率网的挑战和研究成果,主要包括定性概率网的知识表示、推理及应用3个方面.表示方面,概括了定性影响、定性加协作、定性乘协作和原因间影响,并探讨了定性概率网表示机制存在的问题及主要解决方法;推理方面,描述了推理算法,探讨了定性概率网推理冲突问题,分析比较了解决推理冲突的主要方法;应用方面,概括了基于定性概率网的知识发现和决策支持的主要方法.此外,基于对现有研究成果的分析总结,也指出了定性概率网相关方面进一步研究的问题及重点.     

诊断专家系统的不确定性问题研究

通过对诊断专家系统的不确定性问题分析，给出了一种诊断推理过程中初始证据的不确定性测度方法，以及不确定性推理中规则匹配及置信度传递算法．     

诊断专家系统的不确定性问题研究

通过对诊断专家系统的不确定性问题分析，给出了一种诊断推理过程中初始证据的不确定性测试方法，以及不确定性推理中规划匹配及置信度传递算法。     

贝叶斯网络在故障诊断中的应用

贝叶斯网络适用于表达和分析不确定性和概率性的事物,由于具有能够对不完全、不精确或不确定的知识或信息作出有效的推理等特性,而成为目前不确定知识表达和推理领域最有效的模型之一。     

一种不确定知识数据库推理机的设计方法

本文提出了将推理规则加入数据库,基于数据库作出知识的正确推理。特别是对不确定知识数据库,提出了三种基本不确定性测度的计算,通过可信度的计算,以IF-THEN规则格式来建立知识模型,实现了一种不确定知识数据库推理机的设计新方法。     

基于格值命题逻辑系统LP(X)的不确定性推理

讨论了基于格值命题逻辑系统LP（X）的不确定性推理，证明了FMP和FMT等不确定推理规则，为进一步讨论语言值逻辑推理提供逻辑基础。     

贝叶斯网络VE推理算法的并行化研究

贝叶斯网络是一种强有力的不确定性推理和数据分析工具.网络推理是贝叶斯网络的重要内容之一.VE算法是利用联合分布的分解来简化推理的贝叶斯网推理算法.提出一种基于最小缺边搜索算法的消元顺序(PL_OE)算法,使VE算法可并行执行,降低了贝叶斯网推理的时间复杂性.     

基于主观Bayes方法的甲状腺专家系统模型

研究并实现了一个基于主观Bayes方法的甲状腺专家系统模型 ,讨论了主观Bayes方法的数学基础 ,给出了不确定性推理网络的算法描述 ,并且将理论研究的结果运用于甲状腺专家系统的设计和实现 ,举例说明了网络推理过程 ,对不确定性推理的应用进行了有益的探讨 .     

一种基于证据表达的缺省推理继承网络算法

缺省推理的继承网络算法在解决常识性推理问题时遇到了新的困难,即不确定性,本文提出了证据表达,最大熵原理和证据继承的三种技术,实现了一种基于证据表达的缺省推理继承网络算法。     

军人心理咨询专家系统中的加权模糊推理和序列诊断

对传统专家系统中的不确定推理模型中的前提真度计算方法、规则匹配及推理过程进行了研究。针对军人心理咨询专家系统的特点,运用基于扩展的加权模糊推理方法解决心理诊断过程中的知识和推理的不确定性。     

基于粗糙隶属函数的规则组合可信度计算与推理

针对离散关系数据库知识发现和不确定性推理问题 ,采用粗糙隶属度函数来确定由粗糙集方法提取规则的可信度因子 ,减少了确定可信度因子的主观因素 ,提高了应用可信度理论进行不确定性推理的可靠性 .针对一医疗诊断的实例给出在结合可信度理论的计算原理之后 ,规则组合可信度的计算和推理过程     

规则中不确定性的表示与传播：信任函数的情形

研究了信任函数理论框架下规则中的不确定性的表示与传播，引入信任结构表示不确定的规则。定义了信任结构的复合与分解运算，由此提出了一种新的不确定推理模式。     

基于规则的非精确反向推理专家系统

专家系统是人工智能的重要应用领域,基于反向推理的产生式系统是其最有效的知识表示形式和逻辑推理的基本模型.在详细分析其基本结构的基础上,采用规则和确定性因子描述不确定性知识,提出了反向非精确推理的算法,分析了解释机制、知识获取机制的实现手段,为专家系统的设计与开发提供了重要依据.