文档介绍：习墨苏州大学学位论文独创性声明本人郑重声明:所提交的学位论文是本人在导师的指导下,独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果,也不含为获得苏州大学或其它教育机构的学位证书而使用过的材料。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人承担本声明的法律责任。矽,夕·织,彦论文作者签名:期:
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基于动态模糊逻辑的贝叶斯参数学习算法研究中文摘要贝叶斯网络是继模糊逻辑、可信度方法和神经网络等方法之后提出的不确定知识表示模型,是研究不确定性问题的重要方法之一。目前,贝叶斯网络参数学习采用的方法主要是精确计算和近似方法求解。精确计算导致数据过度拟合,近似方法的复杂性使求解过程成为难度问题。本文将动态模糊逻辑引入贝叶斯网络参数学习中,在避免过度拟合和降低学习过程复杂度方面取得一定的效果。具体工作如下。治鲅芯磕壳氨匆端雇绮问爸写嬖诘奈侍猓浞至私馔臣蒲е械牟问学习方法,深入认识点估计和区间估计的利弊及其相关原因。樯芏:喙乩砺郏枚:硎颈匆端雇缰邢喙亟岬愕男畔含义,即基于动态模糊集的贝叶斯网络知识表示。客观、真实地表达了现实世界中蕴含在动态模糊数据中的相关信息。诙:呒牟问评砉蹋治隽说ブぞ莺投嘀ぞ菹碌牟问评砉程、规则前件的匹配、后件的隶属度更新等问题。利用贝叶斯网络的结构特点,通过符合人的认知过程的方法来推理现实世界的因果关系,并结合实例分析推理过程的可行性。隽嘶诙:呒谋匆端共问八惴ǎ樯芏:灾ぞ菹卤叶斯参数学习的置信度更新。通过置信度更新实现在给定动态模糊性证据下的后验概率查询,完成本体动态模糊性推理问题与贝叶斯推理问题的转化。并通过实例验证了该算法的可行性。ǘ:砺墼擞玫窖澳芰把白纯龅脑げ馔评碇校⑼ü笛结果分析该方法的可行性。本文的工作,一方面丰富了贝叶斯参数学习的内容;另一方面将基于动态模糊逻辑的贝叶斯参数学习算法应用在智能学习中,并验证其可行性,为解决同类问题提供了借鉴。关键字:贝叶斯网,参数学习,动态模糊逻辑,动态模糊产生式作洁指导老师:李凡长者:周
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目录第一章绪论⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯课题背景⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.研究现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.匆端雇缪芯肯肿础.:呒难芯肯肿础问题提出及内容安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第二章基于动态模糊集的贝叶斯网⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..动态模糊集.:亩ㄒ濉.:谋硎痉椒ā动态模糊知识的表示方法⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.贝叶斯信念网的理论框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⒐叵怠基于动态模糊集的贝叶斯信念网知识表示⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯实例分析⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第三章基于嬖虻牟问评怼动态模糊逻辑耐评砟P汀.:呒的一般推理模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。规则的激活和相似度计算⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..:呒的推理模型扩展⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..基于动态模糊逻辑的贝叶斯推理系统结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第四章基于谋匆端共问八惴ā基于的参数学习⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.
⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.第五章实例应用⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..系统的总体设计⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.低车墓δ苊枋觥!.