定性概率網(wǎng)整合.pdf

1、概率網(wǎng)是人工智能學(xué)科表示并處理概率知識的一類圖模型方法,多源概率網(wǎng)整合是全面進(jìn)行概率知識表示和推理研究中的重要問題,已有工作大多限于貝葉斯網(wǎng)、影響圖和可能性網(wǎng)等定量概率網(wǎng)的整合,較少考慮到概率知識只能定性表示或只需定性表示時的定性概率網(wǎng)(Qualitative Probabilistic Networks,QPNs)整合,
　　基于上述問題,本文結(jié)合不完整數(shù)據(jù),研究QPNs符號整合方法和三種情況下的QPNs結(jié)構(gòu)整合方法,具體內(nèi)容包

2、括:
　　1.提出基于定性互信息的歧義性約簡方法,嚴(yán)格定義定性互信息,在此基礎(chǔ)上,提出可區(qū)分影響強度的增強QPN,并證明其性質(zhì),給出多項式時間的歧義性約簡方法.
　　2.設(shè)計并實現(xiàn)基于定性互信息的QPNSI符號整合算法,將歧義性約簡方法擴展到多個結(jié)構(gòu)相同的QPNs符號整合中,提出QPNSI整合算法,分析了算法的時間復(fù)雜性.
　　3.設(shè)計并實現(xiàn)具有相同節(jié)點的SNQPNI結(jié)構(gòu)整合算法,基于粗糙集理論,采用概率正域求解屬性依

3、賴度作為定性影響的強度,解決整合時涉及到的關(guān)鍵問題,提出SNQPNI整合算法,分析了算法的時間復(fù)雜性.
　　4.設(shè)計并實現(xiàn)時序環(huán)境具有相同節(jié)點的TQPNI結(jié)構(gòu)整合算法,定義時變QPN(TQPN),通過考慮其中的自身環(huán)等問題,提出基于粗糙集理論的TQPNI整合算法,分析了算法的時間復(fù)雜性.
　　5.設(shè)計并實現(xiàn)具有不同節(jié)點的DNQPNI結(jié)構(gòu)整合算法,由SNQPNI算法整合思想,得出合并后的初始QPN,基于粗糙集理論,通過向其中添