本文關(guān)鍵詞：基于粗糙集與前饋網(wǎng)絡(luò)的案例智能系統(tǒng)的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

合肥工業(yè)大學(xué) 博士學(xué)位論文 基于粗糙集與前饋網(wǎng)絡(luò)的案例智能系統(tǒng)的研究 姓名:李建洋 申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別:博士 專業(yè):電子商務(wù) 指導(dǎo)教師:倪志偉 20090301摘要 學(xué)習(xí)是智能行為的最重要體現(xiàn),從古希臘人開始,對(duì)知識(shí)的研究與探索,一直是人類追 求的目標(biāo)。類比是人類重要的認(rèn)知方法,是一種允許知識(shí)在具有相似性質(zhì)的領(lǐng)域中進(jìn)行推理 的學(xué)習(xí)策略,是人類直覺、邏輯與創(chuàng)造性三種思維方式的綜合表現(xiàn)形式,也是人們經(jīng)驗(yàn)決策 過程中常用的思維方式。案例推理技術(shù)作為智能系統(tǒng)一種新的推理方法,是入腦類比學(xué)習(xí)的 計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn),也是這一領(lǐng)域研究的先行者和成功的實(shí)踐者。對(duì)案例智能系統(tǒng)的研究,有助于 對(duì)人類思維的模仿,實(shí)現(xiàn)人類智能。 從大量數(shù)據(jù)中獲取知識(shí)、表達(dá)知識(shí)以及推理決策規(guī)則,是智能信息處理的首要任務(wù),特 別是對(duì)于實(shí)際問題中不確定、不完備知識(shí)的處理,粗糙集理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)都展示出 驚人數(shù)據(jù)處理的能力。本文圍繞實(shí)現(xiàn)案例推理循環(huán)的主要過程,以粗糙集為主體的綜合推理 和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模數(shù)據(jù)處理為基礎(chǔ),研究提高案例推理系統(tǒng)的精度和效率、增強(qiáng)系統(tǒng) 的柔性和魯棒性。本文的主要研究?jī)?nèi)容如下: 案例智能系統(tǒng)的知識(shí)表示以案例為基礎(chǔ),案例表示可能是半結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化的、甚 至用自然語(yǔ)言來(lái)表達(dá)的;研究案例推理的類比可行性、案例推理的邏輯基礎(chǔ)和推理的知識(shí)結(jié) 構(gòu),并給出了人類知識(shí)推理中的一些困惑;以及實(shí)現(xiàn)案例智能,必須要處理好的知識(shí)結(jié)構(gòu)等 幾個(gè)方面的問題。構(gòu)建合適的案例庫(kù),如何對(duì)它進(jìn)行組織與維護(hù),對(duì)快速、有效地完成案例 的檢索是十分重要的,對(duì)問題求解的性能有直接影響。 從知識(shí)推理的角度對(duì)不確定知識(shí)的研究模型及其關(guān)系進(jìn)行分析,詳細(xì)研究了粗糙集與 案例

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