信度網(wǎng)及因果網(wǎng)理論與實驗研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人工智能的核心問題之一是如何表達已有知識以及如何應(yīng)用已有知識進行分析處理或推理,以得到新的知識.該文主要研究兩種基于概率的知識表達與推理方法——信度網(wǎng)和動態(tài)因果網(wǎng).該論文對信度網(wǎng)推理和學(xué)習(xí)領(lǐng)域進行了研究.在信度網(wǎng)推理領(lǐng)域,介紹分析了當前主要的推進算法,并基于經(jīng)典的Poly Tree Propagation提出了一種新的信度網(wǎng)并行計算模型.提出了一種新的信度風(fēng)結(jié)構(gòu)在線學(xué)習(xí)算法.該論文首先根據(jù)因果網(wǎng)編譯計算中涉及大量邏輯"與"運算的特點,提

2、出了邏輯"與"運算的子集吸收算法.提出了基于因果網(wǎng)的動態(tài)推理算法,在一定程度上解決了該問題.該論文還針對因果網(wǎng)在多值情況下專家知識給定困難,且計算時間復(fù)雜度過高的問題,提出了可能性因果網(wǎng)概念.文中給出了可能性概念以及事件可能性值在因果網(wǎng)中的傳播公式和因果網(wǎng)聯(lián)合可能性分布的計算公式,并利用該公式實現(xiàn)了基于因果網(wǎng)的推理計算.該論文介紹了該軟件平臺設(shè)計的主要思想和體系結(jié)構(gòu).該系統(tǒng)完全采用了面向?qū)ο蠛蛙洏?gòu)件開發(fā)技術(shù).該論文最后對研究工作進行了總

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