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知识的动态推理与识别及知识表达系统的鲁棒性

摘要第1-9页
Abstract第9-11页
符号说明第11-12页
第一章 前言第12-16页
   ·粗糙集理论的发展概况第12-14页
   ·S-粗集理论的发展概况第14页
   ·本文的研究内容和结构安排第14-16页
第二章 粗糙集、S-粗集及命题逻辑理论基础第16-29页
   ·集合理论第16-17页
   ·知识库与信息表知识表达系统第17-18页
   ·不精确范畴、近似与粗糙集第18-20页
   ·决策表与决策规则第20-21页
   ·S-粗集第21-25页
     ·元素迁移f与元素迁移f|-概念第21-23页
     ·单向S-粗集第23-24页
     ·双向S-粗集与单向S-粗集对偶第24-25页
   ·命题逻辑第25-28页
   ·本章小结第28-29页
第三章 S-粗集知识的动态推理与识别第29-49页
   ·引言第29页
   ·元素干扰和属性干扰第29-30页
   ·元素干扰与关系因子之间的逻辑推理第30-34页
   ·属性干扰与系统属性之间的逻辑推理第34-38页
   ·基于元素干扰的S-粗集知识的动态推理与识别第38-42页
   ·基于属性干扰的S-粗集知识的动态推理与识别第42-45页
   ·属性干扰的逻辑推理在实际问题中的应用第45-48页
   ·本章小结第48-49页
第四章 具有鲁棒性能的知识表达系统第49-57页
   ·引言第49页
   ·知识表达系统的成熟度第49-53页
     ·信息表和决策表的成熟度第49-52页
     ·成熟度的进一步讨论第52-53页
   ·具有鲁棒性的知识表达系统的构建算法第53-56页
   ·本章小结第56-57页
第五章 论文的总结和展望第57-59页
   ·论文的总结第57-58页
   ·工作展望第58-59页
参考文献第59-62页
致谢第62-63页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第63页
攻读硕士学位期间参加的科研项目第63-64页
学位论文评阅及答辩情况表第64页

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