智能空间中的智能决策推理机制研究
| 致谢 | 第1-6页 |
| 中文摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-12页 |
| 1 引言 | 第12-18页 |
| ·研究背景 | 第12-14页 |
| ·智能空间和智能决策 | 第12-13页 |
| ·智能决策推理的研究概况 | 第13-14页 |
| ·国内外研究现状 | 第14-16页 |
| ·国内研究现状 | 第14-15页 |
| ·国外研究现状 | 第15-16页 |
| ·研究内容和组织结构 | 第16-18页 |
| ·研究内容 | 第16-17页 |
| ·文章的组织结构 | 第17-18页 |
| 2 智能空间中的智能决策推理理论概述 | 第18-28页 |
| ·智能空间的概念及发展阶段 | 第18-19页 |
| ·智能空间的概念 | 第18页 |
| ·智能空间的发展阶段 | 第18-19页 |
| ·智能决策的相关技术 | 第19-22页 |
| ·人工智能的基本技术 | 第19-20页 |
| ·专家系统 | 第20页 |
| ·Agent技术 | 第20-22页 |
| ·知识获取 | 第22-23页 |
| ·知识表示与知识库 | 第23-28页 |
| ·知识表示 | 第23-25页 |
| ·知识库的设计 | 第25-28页 |
| 3 智能空间中的智能决策推理机制 | 第28-45页 |
| ·智能决策推理概述 | 第28-30页 |
| ·确定性推理和不确定性推理 | 第28-29页 |
| ·定性推理和定量计算 | 第29页 |
| ·推理的控制策略 | 第29-30页 |
| ·确定性推理方法 | 第30-31页 |
| ·演绎推理 | 第30-31页 |
| ·归纳推理 | 第31页 |
| ·类比推理 | 第31页 |
| ·不确定性推理方法及模式 | 第31-38页 |
| ·不确定性的知识表示 | 第31-32页 |
| ·不确定性推理的一般模式 | 第32-33页 |
| ·案例推理 | 第33-34页 |
| ·可信度理论 | 第34-35页 |
| ·证据理论 | 第35-36页 |
| ·模糊推理 | 第36-38页 |
| ·基于产生式系统的推理控制策略 | 第38-42页 |
| ·产生式规则 | 第38-39页 |
| ·产生式系统 | 第39-40页 |
| ·控制策略和常用算法 | 第40-42页 |
| ·多决策协同控制 | 第42-45页 |
| ·决策推理信息无冲突融合 | 第42-43页 |
| ·决策推理信息冲突融合 | 第43-45页 |
| 4 交通安全控制中的智能决策推理系统设计研究 | 第45-61页 |
| ·交通安全控制智能决策推理系统业务需求概述 | 第45-47页 |
| ·需求分析 | 第45页 |
| ·业务功能模块 | 第45-47页 |
| ·交通安全控制智能决策推理系统设计 | 第47-55页 |
| ·系统设计思路 | 第47页 |
| ·系统模块结构 | 第47-48页 |
| ·推理系统处理流程 | 第48-49页 |
| ·推理模块实现 | 第49-55页 |
| ·交通安全控制智能决策推理系统实现的关键技术 | 第55-61页 |
| ·智能空间技术在智能决策推理中的应用 | 第56-58页 |
| ·交通安全控制中的专家系统与知识库设计 | 第58-61页 |
| 5 总结与展望 | 第61-63页 |
| ·论文总结 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-65页 |
| 作者简历 | 第65-67页 |
| 学位论文数据集 | 第67页 |
