置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)與復(fù)雜系統(tǒng)建模

內(nèi)容概要

基于D-S證據(jù)理論、決策理論、模糊理論和傳統(tǒng)IF-THEN規(guī)則庫，楊劍波教授于2006年提出了基于證據(jù)推理算法的置信規(guī)則庫推理方法（beliefrule-baseinferencemethodologyusingtheevidentialreasoningapproach，簡稱RIMER）。RIMER具有對帶有模糊不確定性、概率不確定性以及非線性特征的數(shù)據(jù)進行建模的能力。RIMER主要包括兩方面內(nèi)容：一是知識的表達；二是知識的推理。其中，知識的表達通過置信規(guī)則庫（beliefrulebase，簡稱BRB）系統(tǒng)來實現(xiàn)，而知識的推理則通過證據(jù)推理（evidentialreasoning，簡稱ER）算?實現(xiàn)。BRB系統(tǒng)由一系列置信規(guī)則（beliefrule）組成，它本質(zhì)上是一種專家系統(tǒng)，能夠有效利用各種類型的信息，建立輸入和輸出之間的非線性模型。

書籍目錄

前言
第1章 從專家系統(tǒng)到置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)
 1.1 專家系統(tǒng)
 1.1.1 專家系統(tǒng)的定義
 1.1.2 專家系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)
 1.1.3 專家系統(tǒng)的特點
 1.1.4
基于IF-THEN規(guī)則的專家系統(tǒng)
 1.2 置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)
 1.2.1
數(shù)據(jù)和知識表達中的不確定性
 1.2.2 知識表達中的權(quán)重參數(shù)
 1.2.3 置信規(guī)則庫
 1.3 本書的結(jié)構(gòu)安排
 1.4 本章小結(jié)
第2章 基于證據(jù)推理算法的置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)推理方法
 2.1 引言
 2.2 基于證據(jù)推理算法的置信規(guī)則庫推理方法
 2.2.1 置信規(guī)則庫的矩陣表示
 2.2.2 置信規(guī)則庫的推理方法
 2.2.3
基于區(qū)間效用的證據(jù)推理結(jié)果評價方法
 2.3 不同形式輸入信息的轉(zhuǎn)化方法
 2.3.1
使用語義參考值來描述的定量輸入信息
 2.3.2
使用區(qū)間來描述的定量輸入信息
 2.3.3
使用主觀決策來描述的定性輸入信息
 2.3.4
使用主觀決策來描述的符號輸入信息
 2.4 分層置信規(guī)則庫系統(tǒng)及其推理方法
 2.4.1 分層置信規(guī)則庫系統(tǒng)
 2.4.2 分層置信規(guī)則庫系統(tǒng)的推理
 2.5 證據(jù)推理算法框架下證據(jù)與概率之間的關(guān)系
 2.6 仿真例子
 2.6.1 問題描述
 2.6.2 從原始規(guī)則到置信規(guī)則
 2.6.3 RIMER的推理過程
 2.6.4 比較研究
 2.6.5 基于不完整輸入信息的推理
 2.7 本章小結(jié)
第3章 置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)的離線優(yōu)化模型
 3.1 引言
 3.2 問題描述
 3.3 用于訓(xùn)練置信規(guī)則庫系統(tǒng)的離線優(yōu)化模型
 3.3.1
基于數(shù)值觀測值的優(yōu)化學(xué)習(xí)模型
 3.3.2
基于主觀觀測值的優(yōu)化學(xué)習(xí)模型
 3.3.3
基于混合觀測值的優(yōu)化學(xué)習(xí)模型
 3.4 基于置信規(guī)則庫離線優(yōu)化模型的輸油管道泄漏檢測
 3.4.1 問題描述
 3.4.2
輸油管道泄漏檢測置信規(guī)則庫的建立
 3.4.3
基于置信規(guī)則庫離線優(yōu)化模型的管道泄漏檢測
 3.4.4 一些說明
 3.5 本章小結(jié)
第4章 專家干預(yù)下置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)參數(shù)在線更新方法
 4.1 引言
 4.2 問題描述
 4.3 置信規(guī)則庫參數(shù)在線更新算法
 4.3.1
基于主觀觀測值的置信規(guī)則庫?數(shù)迭代估計算法
 4.3.2
基于數(shù)值觀測值的置信規(guī)則庫參數(shù)迭代估計算法
 4.3.3
觀測值滿足正態(tài)分布假設(shè)條件下的迭代算法
 4.4 基于兩容水箱的置信規(guī)則庫參數(shù)在線更新算法仿真研究
 4.4.1 問題描述
 4.4.2 置信規(guī)則庫的構(gòu)建
 4.4.3 基于主觀觀測值的仿真結(jié)果
 4.4.4 基于數(shù)值觀測值的仿真結(jié)果
 4.5 專家干預(yù)下置信規(guī)則庫參數(shù)的在線更新算法
 4.5.1
專家干預(yù)下動態(tài)系統(tǒng)工作模式的確定
 4.5.2
專家干預(yù)下置信規(guī)則庫參數(shù)的迭代估計算法
 4.6 基于輸油管道泄漏檢測置信規(guī)則庫更新的實驗研究
 4.6.1 問題描述
 4.6.2
專家干預(yù)下系統(tǒng)工作模式的確定
 4.6.3
基于置信規(guī)則庫的管道泄漏在線檢測
 4.6.4 比較研究
 4.7 本章小結(jié)
第5章 置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)的在線構(gòu)造方法
 5.1 引言
 5.2 問題描述
 5.3 置信規(guī)則的統(tǒng)計效用
 5.4 置信規(guī)則庫的在線構(gòu)造
 5.4.1 置信規(guī)則的增加和刪除準則
 5.4.2 置信規(guī)則庫參數(shù)的在線更新
 5.4.3 置信規(guī)則庫在線構(gòu)造算法
 5.5 基于輸油管道泄漏檢測置信規(guī)則庫構(gòu)造的實驗研究
 5.5.1 問題描述
 5.5.2
泄漏檢測置信規(guī)則庫系統(tǒng)的在線構(gòu)造
 5.6 本章小結(jié)
第6章 置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)在動態(tài)系統(tǒng)行為預(yù)測中的應(yīng)?
 6.1 引言
 6.2 一種基于隱含馬爾可夫鏈和置信規(guī)則庫的模型
 6.3 基于隱含馬爾可夫鏈和置信規(guī)則庫模型參數(shù)的在線更新算法
 6.4 存在環(huán)境影響下動態(tài)系統(tǒng)隱含故障的在線預(yù)測
 6.5 基于連續(xù)釜式攪拌器隱含故障預(yù)測的仿真研究
 6.5.1 問題描述
 6.5.2
基于隱含馬爾可夫鏈和置信規(guī)則庫的模型構(gòu)造
 6.5.3 初始置信規(guī)則庫的確定
 6.5.4
連續(xù)釜式攪拌器隱含故障的在線預(yù)測
 6.5.5
與基于隱含馬爾可夫鏈的故障預(yù)測方法的比較研究
 6.6 本章小結(jié)
參考文獻
附錄
 附錄A 初始和訓(xùn)練之后的輸油管道泄漏檢測置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)
 附錄B 置信規(guī)則庫參數(shù)迭代估計算法中一些導(dǎo)數(shù)的計算
 附錄C 協(xié)方?矩陣中參數(shù)估計算法
 附錄D 置信規(guī)則庫參數(shù)迭代估計算法的收斂性分析
 附錄E 更新之后的輸油管道泄漏檢測置信規(guī)則庫專家系統(tǒng)

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