检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：唐湘梦圆湖南大学

学位级别：硕士

信息检索技术是用户进行资源获取的重要途径。相较于传统的关键字匹配检索方式,语义检索方法在查询效率和检索体验方面都存在较大的优势,已经成为了检索系统发展的主要趋势。由于用户认知结构的差异性,信息检索系统中存在着许多指代歧... 详细信息

信息检索技术是用户进行资源获取的重要途径。相较于传统的关键字匹配检索方式,语义检索方法在查询效率和检索体验方面都存在较大的优势,已经成为了检索系统发展的主要趋势。由于用户认知结构的差异性,信息检索系统中存在着许多指代歧义的现象,使得用户无法快速、精准地找到目标结果。因此,如何解决用户的认知差异成为了语义检索系统研究的核心问题之一。本研究以认知建构理论和认知语境理论为指导,揭示了用户的认知建构是解决检索交互过程中用户认知差异的关键途径,识别出用户的认知语境是系统进行语义推理的重要前提,提出了一个以认知建构层、认知交互层和认知语境建模推理层为核心框架的交互式语义检索模型。该模型通过提供有效的认知交互机制来帮助用户和系统进行双向认知学习,从而协调不同用户群体对事物之间的认知差异。其中,认知语境的融合及推理是该模型需要解决的关键问题。针对这一问题,本文以D-S证据理论为基础,提出了一种基于认知语境的不确定推理方法。通过该方法可以对用户与检索系统交互过程中产生的动态语境信息进行量化及融合,构造出用户当前的认知语境,从而推理出用户的真实需求。为了验证该认知交互式语义检索模型的准确性,本文将其应用于高性能计算服务发现领域,实现了高性能计算服务检索系统,并在原型系统的基础上进行了实验。实验结果显示,该模型的性能相较于传统的关键字检索方法有明显提升,同时能够在认知交互机制和认知语境推理的作用下,实现语义化的结果排序。本研究主要有两方面的贡献:一方面,从用户认知建构及认知语境的角度出发,构建了一个基于认知的交互式语义检索模型,以解决检索过程中因用户认知差异而造成的语义问题。该模型旨在促进用户认知建构的同时,满足检索系统的语义化需求;另一方面,根据学术界在信息融合和不确定推理技术方面的研究成果,提出了一种基于D-S证据理论融合认知语境的不确定推理方法。该方法突破了静态的语义关联,实现了动态的语义推理,将其应用于语义检索系统的工程化实现,能够帮助系统更好地识别用户真实需求。

关键词：语义检索认知建构认知语境不确定推理 D-S证据理论

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电力系统故障诊断方法研究

电力系统故障诊断方法研究

引用

作者：李强山东大学

学位级别：硕士

可靠性是电力系统的基本要求之一。但由于气候、人为等多种因素的影响,电力系统的故障是不可避免的。当电力系统发生故障时,就要求运行人员能够迅速判断故障原因、切除故障元件并恢复系统的正常运行,以便减少对电力设备的损坏,保证向用... 详细信息

可靠性是电力系统的基本要求之一。但由于气候、人为等多种因素的影响,电力系统的故障是不可避免的。当电力系统发生故障时,就要求运行人员能够迅速判断故障原因、切除故障元件并恢复系统的正常运行,以便减少对电力设备的损坏,保证向用户安全可靠的供电。电力系统发生故障时,保护和断路器可能发生拒动、误动;警报信息在传输过程中可能出现丢失、畸变;故障元件可能有多个。这些都使得实际故障复杂化,个人很难在短时间内做出正确的判断。故障诊断系统可以帮助调度员迅速找出故障元件,是快速恢复供电的前提。遗传算法是将故障诊断的问题转化成0、1整数规划问题,然后用优化算法进行求解,一种比较成熟的电力系统故障诊断方法,已经应用于实际系统中。本文在前人工作的基础上,对遗传算法进行了多项改进——单点故障完全初始化种群、保留前10%优良解、三点交叉等。这些改进,提高了遗传算法的收敛性能。针对实际系统中大量的不完备保护信息,本文采用在迭代过程中估计缺失信息状态的方法,取得了良好的诊断效果。贝叶斯网络和主观贝叶斯方法是两种常用的不确定性推理方法。贝叶斯网络具有清晰直观、便于理解、易于表达数据之间的因果关系等优点。但其参数往往难以求取。而主观贝叶斯方法将知识的输入转化为对LS、LN两个参数的赋值,避免了大量的数据统计工作。考虑到两者优点,本文探索了用主观贝叶斯方法来对贝叶斯网络进行参数设置和推理计算的方法,从而实现了两者的结合。在此基础上,本文首次将主观贝叶斯方法引入到电力系统故障诊断中。用贝叶斯网络进行系统建模,用主观贝叶斯方法进行参数设置和推理计算。在用主观贝叶斯方法进行推理计算时,对贝叶斯网络进行了2步合理的简化,使得算法更为简单高效。针对故障诊断中的不完备信息情况,应用了证据的不确定性推理和比较异常事件数2种方法。在应用比较异常事件数的方法时,为解决大量信息缺失时出现的组合爆炸问题,对贝叶斯网络进行了分层,提出利用已有的继电保护信息推断缺失信息状态、删除不重要的缺失信息等规则,明显减少了计算量。大量算例表明了该方法的合理性和实用性。遗传算法和主观贝叶斯方法是两种截然不同的故障诊断方法。前者通过迭代,逐步接近最优解;后者没有迭代过程,能够直接给出元件发生故障的概率。后者具有更快的诊断速度。算例表明,两者对于多点复杂故障、信息缺失等故障情况有这良好的处理能力,有着一定的应用前景。

关键词：电力系统故障诊断遗传算法不确定推理主观贝叶斯方法

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规则方法中的一些问题研究

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高技术通讯 1995年第A1期5卷 44-46页

作者：张师超陈名松

讨论了规则方法用于处理不确定信息中存在的一些问题。特别地，对蕴含问题作了更深入的讨论。

关键词：不确定推理规则方法推理规则

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农业专家系统生成工具中通用推理机的研究及其VC++实现

农业专家系统生成工具中通用推理机的研究及其VC++实现

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作者：郑磊河北农业大学

学位级别：硕士

农业专家系统生成工具是使农业专家不需要知识工程师的帮助就能直接开发农业专家系统的有效工具.目前该专家系统生成工具已有效地生成了若干农业诊断型专家系统.该生成工具的核心是通用推理机.该文阐述了农业专家系统生成工具中基于面... 详细信息

农业专家系统生成工具是使农业专家不需要知识工程师的帮助就能直接开发农业专家系统的有效工具.目前该专家系统生成工具已有效地生成了若干农业诊断型专家系统.该生成工具的核心是通用推理机.该文阐述了农业专家系统生成工具中基于面向对象知识表示方法的通用推理机的设计和实现方法,着重论述了面向对象分布式不确定推理方法的分析和设计,并给出了该推理机的VC++语言实现方法.

关键词：农业专家系统生成工具面向对象分布式推理不确定推理通用推理机

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模糊推理的数学结构及其应用

模糊推理的数学结构及其应用

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作者：吴恒洋上海师范大学

学位级别：硕士

本文主要研究了模糊推理的数学结构及其应用。主要研究成果有W_n×Wm上R0代数结构及其构造及模糊一可能推理的几种推理形式。文章分为两个部分：第一部分主要研究了二维空间上R0代数结构。第二部分讨论了不确定性推理。为了研究R0... 详细信息

本文主要研究了模糊推理的数学结构及其应用。主要研究成果有W_n×Wm上R0代数结构及其构造及模糊一可能推理的几种推理形式。文章分为两个部分：第一部分主要研究了二维空间上R0代数结构。第二部分讨论了不确定性推理。为了研究R0代数结构，我们引入了中点的概念。在此基础上我们得出了可去（不可去）、可加（不可加）中点的R0代数的充要条件，并进一步给出了一些奇数元非全序R0代数的构造方法。这一部分有重要的理论意义，它为研究更一般的R0代数指明了一个方向。第二部分讨论了模糊—可能推理方法，由于在人工智能，专家系统中的推理部分涉及大量的模糊现象，模糊推理已成为不确定推理的主要方向。在本文中我们主要针对产生式的左部是一模糊现象，而右部是一个状态或命题的形式进行讨论，特别是右部带有可信度的形式。并建立了一些推理方法。这些推理方法是针对不同情形的，在人工智能、专家系统中有一定的实践价值。

关键词：代数结构推理方法构造方法数学结构王国俊推理形式产生式系统三角模不确定推理陕西师范大学学报(自然科学版)

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不确定环境下的网络舆情传播建模研究

不确定环境下的网络舆情传播建模研究

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作者：苏创上海师范大学

学位级别：硕士

随着互联网技术的发展,人类社会正逐步进入网络信息时代.网络使我们获取信息便捷的同时,也为我们传播信息提供了一个通道.正是网络的这种即时性、开放性、便捷性等特点,使得越来越多的网民参与到网络舆情的传播研究中.也正是网络所具有... 详细信息

随着互联网技术的发展,人类社会正逐步进入网络信息时代.网络使我们获取信息便捷的同时,也为我们传播信息提供了一个通道.正是网络的这种即时性、开放性、便捷性等特点,使得越来越多的网民参与到网络舆情的传播研究中.也正是网络所具有的这些特性及参与人数的众多,使得我们研究网络舆情不得不考虑一些客观存在的影响因素,而这些影响因素往往是非确定型的.在有充足的历史数据情况下,我们一般采用概率论的知识来研究这些非确定性现象.在没有足够的历史数据或信息缺乏的情况下,现阶段我们只能采用不确定理论这个工具来研究.因此,从不确定理论的角度来研究网络舆情具有重要的实际意义.首先,本文第三章把影响网络舆情信息反馈的因素(真实度、兴趣度)及反馈网络舆情信息的意愿度分别用“高”,“中”,“低”这三个不确定集表示,通过设定“If-Then”规则来构建不确定推理规则库,进而建立基于不确定推理的网络舆情反馈系统.通过建立的不确定推理系统及设定的判断准则,得出网民对舆情信息反馈的结果.其次,针对网络舆情传播过程中存在的一些不确定因素,本文第四章将网络舆情的传播过程看成一个动态的不确定过程.通过建立“潜伏――爆发模型”,“爆发――平稳模型”,“衰退模型”三种不确定微分方程模型来描述网络舆情传播的三个阶段.最后,通过甘肃兰州自来水笨含量超标这一事件来验证模型的有效性.本文的主要创新点如下:(1)用不确定变量来描述网络舆情传播过程中的非确定性因素,进而达到量化的目的.(2)首次通过不确定推理来研究网络舆情信息反馈.将影响网民对舆情信息反馈的因素分别刻画成三个不确定集.(3)首次将动态的网络舆情传播过程描述成不确定过程,利用不确定微分方程构建网络舆情的传播模型.

关键词：网络舆情不确定集不确定推理不确定动态系统不确定过程不确定微分方程

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基于活动识别的智能家居决策应用与研究

基于活动识别的智能家居决策应用与研究

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作者：戴丹南京邮电大学

学位级别：硕士

随着物联网技术和机器学习技术的出现和应用,智能家居得到了快速的发展。为了给不同的用户提供个性化服务,智能家居采用物联网技术,将家中的各种设备连接起来,从而实现远程照明和空调温度控制等。首先利用知识库描述无线传感器感知到的... 详细信息

随着物联网技术和机器学习技术的出现和应用,智能家居得到了快速的发展。为了给不同的用户提供个性化服务,智能家居采用物联网技术,将家中的各种设备连接起来,从而实现远程照明和空调温度控制等。首先利用知识库描述无线传感器感知到的环境信息,然后进行不确定推理和信息决策。最后,生成具体的操作命令并反馈给控制器以执行相应的操作。本文工作主要包括以下三部分:构建了一种基于用户活动和行为习惯的智能家居推理决策框架。框架使用了一个分层的知识模型,这样不同的模块就可以使用相同的概念和关系进行数据通信和推理等。提出了一种混合式推理算法(ER-OT),将改进的证据推理与基于Jena推理机的本体推理相结合,应用于活动识别中,解决了活动的不确定性和推理结果间的冲突。实验表明,本文设计的不确定性推理方法具有较高的推理准确性。改进了GA-SVM算法,并将其应用在活动识别后的不同用户在不同情况下的决策,为不同用户提供了个性化服务。通过用户活动和位置数据等作为输入来训练分类模型,应用KNN分类算法匹配用户组,可实现为不同的用户提供不同的决策规则,提升了智能家居的智能化、个性化程度。

关键词：智能家居不确定推理决策分类活动识别支持向量机

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基于VSM权重改进算法的智能导医系统研究

基于VSM权重改进算法的智能导医系统研究

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作者：梁璐郑州大学

学位级别：硕士

随着互联网的发展和普及，医疗服务类网站越来越多，功能也更加的智能化，网上挂号功能也得到了普遍应用，用户可以不出家门就能在网上预约挂号，方便了用户就诊，传统的导医采用人工方式，病人到医院就诊挂号往往无法确定挂哪个科室的... 详细信息

随着互联网的发展和普及，医疗服务类网站越来越多，功能也更加的智能化，网上挂号功能也得到了普遍应用，用户可以不出家门就能在网上预约挂号，方便了用户就诊，传统的导医采用人工方式，病人到医院就诊挂号往往无法确定挂哪个科室的哪个医生，就需要到服务台向护士或工作人员描述自身症状，询问挂哪个科室的哪个医生，用户在通过网上挂号时无法直接询问专业人员获得帮助，存在盲目性，因此，如何通过计算机系统搜索查询出可能的疾病，引导用户正确挂号，代替人工进行导医，成为了许多医疗网站的迫切需求。本文针对智能导医的研究现状根据医疗诊断专家系统与网络技术的结合，提出结合了专家系统推理思想和VSM（向量空间模型）的智能导医系统。本文首先分析了系统实现所要解决的问题，主要包括自然语言的处理和疾病的推理和相似度计算两大部分，针对自然语言的处理主要是采用现有的盘古分词器来实现，然后采用了重心后移的字面相似度算法来进行同义词的识别，这在一定程度上解决了用户专业词汇有限的问题，使人机交互更加方便。本文采用了专家系统的不确定推理思想和向量空间模型来进行疾病的初步推理和相似度计算，在系统的实现过程中发现采用TF-IDF算法计算出的所有症状的权重相同，为解决此问题本文采用了百度指数中的用户关注度的值作为常见度，同时根据疾病诊断的特点对TF-IDF算法进行改进来计算症状的权重。本文分别采用改进前的算法和改进后的算法实现系统，然后在两个系统中输入相同的内容进行对比实验，验证采用改进后的算法实现的系统准确率更高，实现效果更好。

关键词：智能导医 VSM TF-IDF 不确定推理

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一个基于知识的诊断系统

一个基于知识的诊断系统

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作者：张可汇中山大学

学位级别：硕士

该文提出了一种新的诊断系统.该系统完全基于待诊断系统的知识,因而是可靠的.这种系统不仅能在知识完备的情况下解决诊断问题,而且在知识不完备的情况下也能提供一种相当合理的解决方法.该文详细描述了这种系统,包括整个诊断过程的全面... 详细信息

该文提出了一种新的诊断系统.该系统完全基于待诊断系统的知识,因而是可靠的.这种系统不仅能在知识完备的情况下解决诊断问题,而且在知识不完备的情况下也能提供一种相当合理的解决方法.该文详细描述了这种系统,包括整个诊断过程的全面的分析.此外还有一个例子阐明了该文提出的这种系统.

关键词：诊断不确定推理

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支持多类型偏好的回答集模型研究

支持多类型偏好的回答集模型研究

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作者：曾少雄东南大学

学位级别：硕士

在回答集编程(Answer Set Programming，ASP)中引入偏好已经成为ASP研究的一个研究热点。本文在回答集编程的基础上，主要研究在逻辑程序中对基于重要性和可靠性两种度量的偏好模型的表示和推理，以及多种偏好共存情况下的逻辑程序推理... 详细信息

在回答集编程(Answer Set Programming，ASP)中引入偏好已经成为ASP研究的一个研究热点。本文在回答集编程的基础上，主要研究在逻辑程序中对基于重要性和可靠性两种度量的偏好模型的表示和推理，以及多种偏好共存情况下的逻辑程序推理。\n 本文的主要贡献有:1）提出了分级回答集程序设计(Ranked Answer Set Programming，简称RASP)，它是一种将有序逻辑程序规则间偏好解释为基于重要度或可靠度分级的有序逻辑程序新方法;2）研究了D-，B-,W-三种已有偏好模型共存的有序逻辑程序(Multiple-Preference Answer Set Programming，简称MP-ASP)的语义及相关性质。\n 本文工作是对基于回答集语义的有序逻辑程序的丰富，通过提出有序逻辑程序的新语义和推理算法，丰富了有序逻辑程序对基于重要性和可靠性两种常见偏好的处理能力，和多共存偏好处理的能力。特别地，本文的工作也是对很多带有偏好的决策中的“退而求其次”现象提供了一种合理的解释。

关键词：回答集编程不确定推理多类型偏好分级回答集程序设计有序逻辑程序

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