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基于证据理论和凸函数证据理论的推理工具的研究与实现

第一章 前 言第6-8页
    1.1 人工智能在专家系统中的应用第6页
    1.2 专家系统的发展及其在农业领域的应用第6页
    1.3 专家系统基础开发平台集成开发环境概述第6-7页
    1.4 本文的工作第7-8页
第二章 D-S理论的基本原理及其难题第8-12页
    2.1 概述第8页
    2.2 D-S理论的基本概念第8-9页
    2.3 D-S理论和Bayesian理论、概率论之间的区别第9-10页
    2.4 Dempster组合规则第10-11页
    2.5 D-S理论的难题-Zadeh悖论第11-12页
第三章 Zadeh悖论的三种解决策略及其综合第12-28页
    3.1 Zadeh悖论解决的现状第12-13页
    3.2 解决策略一(改进合成公式的方法)第13-19页
    3.3 解决策略二(引入未知扰动的方法)第19-23页
    3.4 解决策略三(引入学习算法的方法)第23-27页
    3.5 三种解决策略的综合第27-28页
第四章 凸函数证据理论的基本原理第28-34页
    4.1 概述第28页
    4.2 基本概念第28-30页
    4.3 新的组合函数的分析第30-32页
    4.4 推理界面的改进第32-34页
第五章 知识库生成系统第34-42页
    5.1 概述第34页
    5.2 RPBL第34-39页
    5.3 知识库的实现第39-42页
第六章 推理机第42-52页
    6.1 概述第42页
    6.2 功能描述和开发框架图第42-43页
    6.3 接口、构造函数的描述及推理步骤第43-44页
    6.4 推理机组件的流程第44-47页
    6.5 推理算法第47-52页
第七章 应用实例第52-56页
    7.1 证据理论的适用领域第52页
    7.2 在土地肥力分级中的应用第52-56页
参考文献第56-57页
致 谢第57-58页
摘 要第58-60页
Abstract第60页

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