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目次
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《置信規則庫專家系統與復雜系統建模》內容簡介：基于D-S證據理論、決策理論、模糊理論和傳統IF-THEN規則庫，楊劍波教授于2006年提出了基于證據推理算法的置信規則庫推理方法（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據進行建模的能力。RIMER主要包括兩方面內容：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則庫（beliefrulebase，簡稱BRB）系統來實現，而知識的推理則通過證據推理（evidentialreasoning，簡稱ER）算?實現。BRB系統由一系列置信規則（beliefrule）組成，它本質上是一種專家系統，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。
目次
前言
第1章 從專家系統到置信規則庫專家系統
1.1 專家系統
1.1.1 專家系統的定義
1.1.2 專家系統的結構
1.1.3 專家系統的特點
1.1.4 基于IF-THEN規則的專家系統
1.2 置信規則庫專家系統
1.2.1 數據和知識表達中的不確定性
1.2.2 知識表達中的權重參數
1.2.3 置信規則庫
1.3 本書的結構安排
1.4 本章小結
第2章 基于證據推理算法的置信規則庫專家系統推理方法
2.1 引言
2.2 基于證據推理算法的置信規則庫推理方法
2.2.1 置信規則庫的矩陣表示
2.2.2 置信規則庫的推理方法
2.2.3 基于區間效用的證據推理結果評價方法
2.3 不同形式輸入信息的轉化方法
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 分層置信規則庫系統及其推理方法
2.4.1 分層置信規則庫系統
2.4.2 分層置信規則庫系統的推理
2.5 證據推理算法框架下證據與概率之間的關系
2.6 仿真例子
2.6.1 問題描述
2.6.2 從原始規則到置信規則
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
第3章 置信規則庫專家系統的離線優化模型
3.1 引言
3.2 問題描述
3.3 用于訓練置信規則庫系統的離線優化模型
3.3.1 基于數值觀測值的優化學習模型
3.3.2 基于主觀觀測值的優化學習模型
3.3.3 基于混合觀測值的優化學習模型
3.4 基于置信規則庫離線優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則庫的建立
3.4.3 基于置信規則庫離線優化模型的管道泄漏檢測
3.4.4 一些說明
3.5 本章小結
第4章 專家干預下置信規則庫專家系統參數在線更新方法
4.1 引言
4.2 問題描述
4.3 置信規則庫參數在線更新算法
4.3.1 基于主觀觀測值的置信規則庫?數迭代估計算法
4.3.2 基于數值觀測值的置信規則庫參數迭代估計算法
4.3.3 觀測值滿足正態分布假設條件下的迭代算法
4.4 基于兩容水箱的置信規則庫參數在線更新算法仿真研究
4.4.1 問題描述
4.4.2 置信規則庫的構建
4.4.3 基于主觀觀測值的仿真結果
4.4.4 基于數值觀測值的仿真結果
4.5 專家干預下置信規則庫參數的在線更新算法
4.5.1 專家干預下動態系統工作模式的確定
4.5.2 專家干預下置信規則庫參數的迭代估計算法
4.6 基于輸油管道泄漏檢測置信規則庫更新的實驗研究
4.6.1 問題描述
4.6.2 專家干預下系統工作模式的確定
4.6.3 基于置信規則庫的管道泄漏在線檢測
4.6.4 比較研究
4.7 本章小結
第5章 置信規則庫專家系統的在線構造方法
5.1 引言
5.2 問題描述
5.3 置信規則的統計效用
5.4 置信規則庫的在線構造
5.4.1 置信規則的增加和刪除準則
5.4.2 置信規則庫參數的在線更新
5.4.3 置信規則庫在線構造算法
5.5 基于輸油管道泄漏檢測置信規則庫構造的實驗研究
5.5.1 問題描述
5.5.2 泄漏檢測置信規則庫系統的在線構造
5.6 本章小結
第6章 置信規則庫專家系統在動態系統行為預測中的應?
6.1 引言
6.2 一種基于隱含馬爾可夫鏈和置信規則庫的模型
6.3 基于隱含馬爾可夫鏈和置信規則庫模型參數的在線更新算法
6.4 存在環境影響下動態系統隱含故障的在線預測
6.5 基于連續釜式攪拌器隱含故障預測的仿真研究
6.5.1 問題描述
6.5.2 基于隱含馬爾可夫鏈和置信規則庫的模型構造
6.5.3 初始置信規則庫的確定
6.5.4 連續釜式攪拌器隱含故障的在線預測
6.5.5 與基于隱含馬爾可夫鏈的故障預測方法的比較研究
6.6 本章小結
參考文獻
附錄
附錄A 初始和訓練之後的輸油管道泄漏檢測置信規則庫專家系統
附錄B 置信規則庫參數迭代估計算法中一些導數的計算
附錄C 協方?矩陣中參數估計算法
附錄D 置信規則庫參數迭代估計算法的收斂性分析
附錄E 更新之後的輸油管道泄漏檢測置信規則庫專家系統
第1章 從專家系統到置信規則庫專家系統
1.1 專家系統
1.1.1 專家系統的定義
1.1.2 專家系統的結構
1.1.3 專家系統的特點
1.1.4 基于IF-THEN規則的專家系統
1.2 置信規則庫專家系統
1.2.1 數據和知識表達中的不確定性
1.2.2 知識表達中的權重參數
1.2.3 置信規則庫
1.3 本書的結構安排
1.4 本章小結
第2章 基于證據推理算法的置信規則庫專家系統推理方法
2.1 引言
2.2 基于證據推理算法的置信規則庫推理方法
2.2.1 置信規則庫的矩陣表示
2.2.2 置信規則庫的推理方法
2.2.3 基于區間效用的證據推理結果評價方法
2.3 不同形式輸入信息的轉化方法
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 分層置信規則庫系統及其推理方法
2.4.1 分層置信規則庫系統
2.4.2 分層置信規則庫系統的推理
2.5 證據推理算法框架下證據與概率之間的關系
2.6 仿真例子
2.6.1 問題描述
2.6.2 從原始規則到置信規則
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
第3章 置信規則庫專家系統的離線優化模型
3.1 引言
3.2 問題描述
3.3 用于訓練置信規則庫系統的離線優化模型
3.3.1 基于數值觀測值的優化學習模型
3.3.2 基于主觀觀測值的優化學習模型
3.3.3 基于混合觀測值的優化學習模型
3.4 基于置信規則庫離線優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則庫的建立
3.4.3 基于置信規則庫離線優化模型的管道泄漏檢測
3.4.4 一些說明
3.5 本章小結
第4章 專家干預下置信規則庫專家系統參數在線更新方法
4.1 引言
4.2 問題描述
4.3 置信規則庫參數在線更新算法
4.3.1 基于主觀觀測值的置信規則庫?數迭代估計算法
4.3.2 基于數值觀測值的置信規則庫參數迭代估計算法
4.3.3 觀測值滿足正態分布假設條件下的迭代算法
4.4 基于兩容水箱的置信規則庫參數在線更新算法仿真研究
4.4.1 問題描述
4.4.2 置信規則庫的構建
4.4.3 基于主觀觀測值的仿真結果
4.4.4 基于數值觀測值的仿真結果
4.5 專家干預下置信規則庫參數的在線更新算法
4.5.1 專家干預下動態系統工作模式的確定
4.5.2 專家干預下置信規則庫參數的迭代估計算法
4.6 基于輸油管道泄漏檢測置信規則庫更新的實驗研究
4.6.1 問題描述
4.6.2 專家干預下系統工作模式的確定
4.6.3 基于置信規則庫的管道泄漏在線檢測
4.6.4 比較研究
4.7 本章小結
第5章 置信規則庫專家系統的在線構造方法
5.1 引言
5.2 問題描述
5.3 置信規則的統計效用
5.4 置信規則庫的在線構造
5.4.1 置信規則的增加和刪除準則
5.4.2 置信規則庫參數的在線更新
5.4.3 置信規則庫在線構造算法
5.5 基于輸油管道泄漏檢測置信規則庫構造的實驗研究
5.5.1 問題描述
5.5.2 泄漏檢測置信規則庫系統的在線構造
5.6 本章小結
第6章 置信規則庫專家系統在動態系統行為預測中的應?
6.1 引言
6.2 一種基于隱含馬爾可夫鏈和置信規則庫的模型
6.3 基于隱含馬爾可夫鏈和置信規則庫模型參數的在線更新算法
6.4 存在環境影響下動態系統隱含故障的在線預測
6.5 基于連續釜式攪拌器隱含故障預測的仿真研究
6.5.1 問題描述
6.5.2 基于隱含馬爾可夫鏈和置信規則庫的模型構造
6.5.3 初始置信規則庫的確定
6.5.4 連續釜式攪拌器隱含故障的在線預測
6.5.5 與基于隱含馬爾可夫鏈的故障預測方法的比較研究
6.6 本章小結
參考文獻
附錄
附錄A 初始和訓練之後的輸油管道泄漏檢測置信規則庫專家系統
附錄B 置信規則庫參數迭代估計算法中一些導數的計算
附錄C 協方?矩陣中參數估計算法
附錄D 置信規則庫參數迭代估計算法的收斂性分析
附錄E 更新之後的輸油管道泄漏檢測置信規則庫專家系統
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