本文關(guān)鍵詞：因果圖推理及其應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

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重慶大學(xué)碩士學(xué)位論文因果圖推理及其應(yīng)用研究姓名:王宏川申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:碩士專業(yè):控制理論與控制工程指導(dǎo)教師:張勤20020501中文摘要摘要人工智能的研究已經(jīng)達(dá)到實(shí)踐應(yīng)用階段,這些應(yīng)用幾乎覆蓋了每一個(gè)領(lǐng)域。在實(shí)際應(yīng)用中,產(chǎn)生了大量早期人工智能理論不能解決的復(fù)雜性,其中之一就是推理中的知識(shí)和信息的不確定性。不確定性是智能問題的本質(zhì)特征,無論是人類智能還是人工智能,都離不開對(duì)不確定性的處理。可以說,智能主要反映在求解不確定性問題的能力上。因此,不確定推理模型是人工智能與專家系統(tǒng)的一個(gè)核心研究課題。不確定知識(shí)表達(dá)的方法可分為兩大類:一類是基于概率的方法,包括信度網(wǎng)(work)、動(dòng)態(tài)因果圖(ausalityDiagrams)、馬爾可夫網(wǎng)(work)以及在專家系統(tǒng)PROSPECToR中使用的方法等。另一類是非概率的方法,包括MYCIN的可信度因子(CertaintyFactor)、模糊邏輯(FuzzyLogicl以及Dempster-Shafer的證據(jù)理論等。非概率的方法雖然在各自的應(yīng)用領(lǐng)域都取得了一定成果,但在運(yùn)用過程中人們?cè)絹碓揭庾R(shí)到這類方法的不足。在概率方法中,信度網(wǎng)由于其理論的健壯性和一致性、有效的局部計(jì)算機(jī)制和直觀的圖形化知識(shí)表達(dá)方式而日益受到重視。由信度網(wǎng)發(fā)展起來的動(dòng)態(tài)因果圖理論,借鑒了信度網(wǎng)圖形... 內(nèi)容來自轉(zhuǎn)載請(qǐng)標(biāo)明出處.

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