基于动态模糊逻辑的贝叶斯参数学习算法研究

发布时间：2023-02-08 18:46

　　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NP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。 (1)分析研究目前贝叶斯网络参数学习中存在的问题，充分了解统计学中的参数学习方法，深入认识点估计和区间估计的利弊及其相关原因。 (2)介绍动态模糊集相关理论，用动态模糊集表示贝叶斯网络中相关结点的信息含义，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。 (3)基于动态模糊逻辑的参数推理过程，分析了单证据和多证据下的参数推理过程、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。 (4)给出了基于动态模糊逻辑的贝叶斯参数学习算法，介绍动态模糊性证据下贝叶斯参数学习的置信度更新。通过...

【文章页数】：68 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
Abstract
第一章 绪论
    1.1 课题背景
    1.2 研究现状
        1.2.1 贝叶斯网络研究现状
        1.2.2 动态模糊逻辑的研究现状
    1.3 问题提出及内容安排
第二章 基于动态模糊集的贝叶斯网
    2.1 动态模糊集(DFS)
        2.1.1 动态模糊集的定义
        2.1.2 动态模糊集的表示方法
    2.2 动态模糊知识的表示方法
    2.3 贝叶斯信念网的理论框架
        2.3.1 贝叶斯网络的表示
        2.3.2 贝叶斯网中的独立关系
    2.4 基于动态模糊集的贝叶斯信念网知识表示
    2.5 实例分析
    2.6 本章小结
第三章 基于 DFL 规则的参数推理
    3.1 动态模糊逻辑（DFL）的推理模型
        3.1.1 动态模糊逻辑（DFL）的一般推理模型
        3.1.2 DF 规则的激活和相似度计算
        3.1.3 动态模糊逻辑（DFL）的推理模型扩展
    3.2 基于动态模糊逻辑的贝叶斯推理系统结构
    3.3 实例分析
    3.4 本章小结
第四章 基于 DFL 的贝叶斯参数学习算法
    4.1 基于 EM 的参数学习
    4.2 基于 DFL 的贝叶斯参数学习算法
        4.2.1 基本概念及定理
        4.2.2 算法描述
    4.3 实例分析
    4.4 本章小结
第五章 实例应用
    5.1 引言
    5.2 系统的总体设计
        5.2.1 系统的功能描述
        5.2.2 系统总体框架
        5.2.3 系统流程分析
    5.3 学生能力预测的理论基础
        5.3.1 能力预测中动态模糊问题的表示
        5.3.2 基于动态模糊逻辑的能力预测描述
    5.4 实验结果分析
    5.5 系统数据库设计
    5.6 本章小结
第六章 总结与展望
参考文献
攻读学位期间公开发表的论文
中英文名词对照表
致谢



本文编号：3738187