关于不确定性推理理论与知识发现的研究

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1、西南交通大学博士学位论文关于不确定性推理理论与知识发现的研究姓名：汤永川申请学位级别：博士专业：交通信息工程及控制指导教师：徐扬2002.11.16．针对基于模糊D-S信念结构的广义模糊系统，提出了另一种推理方法，即利用规则前件的激活度影响规则后件中模糊D—S信念结构中焦点元的信念度，并引入了—个新的焦点元“不知道”凇析表明，常见的证据合成的组合爆炸在这里可以大为缓解．同样的，其中规则底件中的模糊D-S信念结构中的焦点元的信念由模糊NaiveBayes网络来确定．I7．考虑刘历史经验和知识的重要性，本文提出了基于先

2、验知识的证据合成理论，该理论具有严格的概率基础和良好的代数性质义同时所谓的无先验知识的证据合成理论就是普通D—s证据合成理论，这从另一个方面说明了普通D．s证据合示成验知时本上下了广统中的不完全性知识，并提出了基于这种知识表示方法的信念推理和似然推理方法．在作推理时，这两种方法均采用了本文提出的基于先验知识的证据合成方蒹广～／关键词：人工智能，不确定性推理，模糊系统，证据合成，不完全性信息数据挖掘，知识发现，概率推理西南交通大学研究生博士学位论文AbstractTheresearchonuncertaininfor

3、mationprocessingisanimportantworkincurrentartificialintelligenceresearchfield．Inordertoprocessuncertaininformation，manymathematicaltoolsandmethodshavebeendeveloped，includingfuzzysetstheory,bayesianbeliefnetwork，D-Sevidencetheoryandroughsettheory．Thesetheoriesa

4、ndmethodsdealwiththedifferentaspectsofuncertaininformation．Theyhavebeenthekeytheoriesandmethodsincurrentdataminingandknowledgediscovery．Thispaperfocusedontheimcertaininformationprocessing，developedthesetheoriesandmethodsfurther，studiedtheintegratedsystembasedo

5、ndifferentmethodsdealingwithuncertaininformation，andachievedthefollowingresearchresults．1．Presentedonefuzzyinferencemodelwithfuzzyprobabilityfactor．Provethatthiskindoffuzzyinferencemodelisanuniversalapproximator，andproposedonemethodidentifyingthisfuzzymodelfro

6、mtrainingdataset．Inthisfuzzymodel，thecertaintyfactorofeachruleisinterpretedasafuzzyconditionalprobabilityofrulecon·sequentgivenruleantecedent．Thesimulationintimeseriespredictionproblemshowsthatthepredictionperformanceofthefuzzyinferencemodelwithfuzzyprobabilit

7、yfactorisalwaysbetterthantheclassicMamdani-typefuzzyinferencemodelwithoutfuzzyprobabilityfactor．2．OnesimpleNaiveBayesnetworkisextendedtofuzzyNaiveBayesnetwork．BasedonfuzzyNaiveBayes，fuzzyNaiveBayesclassifierisstudied，andthisclassifierisappliedtosomefamousmachi

8、nelearningexamples．Here，fuzzyNaiveBayesnetworkisanimportanttoolidentifyingotherintelligentsystems，sincefromthisfuzzyNaiveBayes，notonlytheclassicfuzzyifthenrulecanbeextracted，butals