【摘 要】
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人工智能的核心问题之一是如何表达已有知识以及如何应用已有知识进行分析处理或推理,以得到新的知识.该文主要研究两种基于概率的知识表达与推理方法——信度网和动态因果网
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人工智能的核心问题之一是如何表达已有知识以及如何应用已有知识进行分析处理或推理,以得到新的知识.该文主要研究两种基于概率的知识表达与推理方法——信度网和动态因果网.该论文对信度网推理和学习领域进行了研究.在信度网推理领域,介绍分析了当前主要的推进算法,并基于经典的Poly Tree Propagation提出了一种新的信度网并行计算模型.提出了一种新的信度风结构在线学习算法.该论文首先根据因果网编译计算中涉及大量逻辑"与"运算的特点,提出了逻辑"与"运算的子集吸收算法.提出了基于因果网的动态推理算法,在一定程度上解决了该问题.该论文还针对因果网在多值情况下专家知识给定困难,且计算时间复杂度过高的问题,提出了可能性因果网概念.文中给出了可能性概念以及事件可能性值在因果网中的传播公式和因果网联合可能性分布的计算公式,并利用该公式实现了基于因果网的推理计算.该论文介绍了该软件平台设计的主要思想和体系结构.该系统完全采用了面向对象和软构件开发技术.该论文最后对研究工作进行了总结,并提出了今后的研究方向.
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