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。     

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。     

在区间[0,1]上的不精确推理模型

在区间［０，１］上的不精确推理模型蔡经球（计算机科学系）不精确推理技术是专家系统研究中一个十分活跃的课题。Ｓｃｈｏｒｔｌｉｆｆｅ等在著名的ＭＹＣＩＮ系统中提出了确定因子法￣［１］，它对后来不精确推理模型的研究起了很大的促进作用．ＭＹＣＩＮ系统的确定因...     

基于区间值相似度集合的多规则近似推理模型

给出区间值相似度集合的概念,并基于区间值相似度集合详细研究了多规则近似推理模型及其推理算法,讨论了基于区间值相似度集合的简单近似推理模型的还原性．最后,通过１个实例验证了推理模型和推理算法的有效性．      

协同救援一致性推理模型及求解算法

针对传统的一致性推理模型多测重于单纯的定量、定性时态推理,难以适用于协同救援方案求取问题,基于Allen区间代数理论,添加逻辑约束,提出了一种协同救授一致性推理模型,该模型型同时包含救援行为时态约束和逻辑约束两类信息。基于该模型的等价类子网化简设计协同方案求解算法,并以海上协同教授一致性方案推理为例演示建模与求解过程。结果表明,该模型符合协同一致性方案求解对时态、逻辑两方面推理的需求,可应用于协同救援规划验证。     

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.     

一种新的基于广义规则的加权不精确推理模型

提出一种新的基于广义规则的加权不精确推理模型,这个模型克服早期专家系统(MYCIN、PROSPECTOR)不精确推理模型的某些缺点,模型既考虑推理规则本身的权重,还考虑规则前提中各项的权重,并给出了相应的算法。     

基于链路内在相关性的IP网络拥塞链路丢包率推断算法

为解决网络链路丢包率推理算法中网络拓扑复杂、链路丢包率分析不准确等问题,已有研究采用假设子链路或通过率较高的路径中的链路作为不丢包链路,或者假设共享数目最多的链路为丢包链路,但是这种假设缺少有效的推理和证明。为解决此问题,提出了基于链路内在相关性的IP网络拥塞链路丢包率推断算法。该算法首先基于链路内联关系将网络模型化简并划分为多个独立子集;其次,对每个独立子集建立基于贝叶斯网络的链路拥塞推理模型,并基于每条链路的拥塞贡献率推理链路拥塞概率排序集合;最后,对每个独立子集,基于代数模型推理求解化简后的非奇异矩阵的唯一解,从而得到所有拥塞链路的丢包率。通过与算法LABLA和算法NTSPA比较可知,该算法具有较好的拥塞链路推理效果。     

基于动态模糊逻辑的Agent推理模型及稳定性

提出了基于动态模糊逻辑的Agent推理模型的设计,分析了推理模型中各个模块的功能,为Agent推理找出一种新的解决方法;对影响模型稳定性的因素进行分析,并给出基于动态模糊逻辑的Agent推理模型稳定性的判定定理及其简单证明。     

大型水电机组自动诊断专家系统研究

提出一个大型水电站水电机组故障诊断系统。论述了系统的组成和系统建造过程中规则的表示、推理机制等重要功能模块。选用基于MYCIN不精确推理模型的不精确推理方法,同时采用正向推理方式,能对机组运行过程中产生的故障及时做出诊断。     

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.     

基于专家系统的变压器电磁优化设计

针对变压器优化设计存在的周期长、质量低问题,依据专家系统的基本原理,提出一种基于专家系统的变压器电磁优化设计方法.在总结专家经验的基础上,对变压器优化设计的知识进行基于数据库的提取和表示,运用基于可信度的不确定推理模型完成推理工作.并利用该方法对10kV级不同容量的配电变压器进行了实例验证,结果表明专家系统方法提高了变压器优化设计的质量、缩短了设计周期.     

基于云理论的新的不确定性推理模型研究

深入分析了传统的基于云理论的不确定性推理模型,在模糊T S模型启发下,结合云理论的成功之处,提出了一种新的不确定性推理模型,该模型可以有效地解决传统的基于云理论的不确定性推理模型在客观地反映现实中的复杂系统方面存在局限性的问题,从而大大降低推理过程的计算量,提高运算速度。仿真结果表明:T S C Y模型的输出与人的主观感受相一致,是一种可行的、有效的推理。     

面向大规模数据的特征趋势推理算法

提出一种面向大规模数据的特征趋势推理算法. 首先, 采用Hash函数抽取大规模数据样本, 使用Pam聚类算法和并行K means聚类算法对大规模数据样本进行聚类, 获取最佳聚类结果后, 提取大规模数据聚类的动态特征； 其次, 采用基于特征趋势规则的推理算法, 构建大规模数据特征的趋势规则推理模型, 并通过累计趋势规则方法设计趋势规则算法, 推理大规模数据特征趋势, 解决了推理结果误差较大的问题. 实验结果表明, 该算法对大规模数据特征趋势推理的准确率均值为98.10%, 推理速度增长率为50%, 推理耗时最大均值仅为114.25 s, 能快速准确地完成数据特征趋势推理.     

Fuzzy推理的各种模型算法

Fuzzy推理是Fuzzy控制技术的数学核心,本文研究Fuzzy推理的各种模型,包括简单Fuzzy推理模型,多维Fuzzy推理模型及其Zadeh法,Tsukamoto法,Sugeno-Takagi法,多重Fuzzy推理模型及其FITA,FATI,点法法,多维多重Fuzzy推理模型,以及多维多重多输出Fuzzy推理模型等.     

基于GIS技术与不确定性推理的农业专家系统

通过阐述GIS技术与专家系统相结合的概念，提出了基于贝叶斯概率的一种专家算法，对其设计与实现过程进行了初步探讨，并介绍了由此引出的农业专家系统中不确定推理的一种具体算法——权值法。     

证据冲突下两种度量模型的一致性条件

讨论了证据冲突情况下的确信度量和概率度量的一致性问题。结论表明：当假设题的先验概率与Ｄｅｍｐｓｔｅｒ组合规则中的归一化常数之间满足一定的关系时，可命名这两种度量方法取得一致的推理结果。此外，还讨论了如何把先验知识引入带有冲突证据的基本推理模型，并给出相应的结论。     

基于共现概率的三支聚类模型

三支聚类对不确定对象引入了边界域,可以有效解决传统二支聚类方法中由于信息不完整而导致划分不准确的问题。如何获得三支聚类的核心域和边界域是目前研究三支聚类的重点之一。该文将共现概率与三支聚类相结合,提出了基于共现概率的三支聚类模型。首先,基于朴素贝叶斯确定两样本的共现概率;其次,给出了基于共现概率的相似关系及其粗糙集的下、上近似,获得三支聚类的核心域和边界域;最后,在UCI数据集上的实验结果显示,该方法提高了聚类精度,验证了其可行性。     

不确定性推理及其在斜坡类地质灾害危险性区划中的应用

通过对不确定性推理方法尤其是概率推理方法的研究,将其引入到斜坡类地质灾害危险性区划之中。在对不确定因子法、主观贝叶斯法、贝叶斯网络法和影响图法等4种不确定性推理方法进行原理分析的基础上,分别给出了其在斜坡类地质灾害危险性区划中的应用思路,并在辽宁省鞍山市岫岩县进行了试验,进而总结形成了一套基于不确定性推理开展斜坡类地质灾害危险性区划的方法体系,实现了对传统区划方法的改进。