因果圖推理的改進(jìn)及應(yīng)用.pdf

1、重慶師范大學(xué)碩士學(xué)位論文因果圖推理的改進(jìn)及應(yīng)用碩士研究生：梁帆指導(dǎo)教師：王洪春教授學(xué)科專業(yè)：概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)所在學(xué)院：數(shù)學(xué)科學(xué)學(xué)院重慶師范大學(xué)2016年3月重慶師范大學(xué)碩士學(xué)位論文中文摘要因果圖推理的改進(jìn)及應(yīng)用摘要人工智能在實(shí)際的應(yīng)用研究中，其本質(zhì)為求解不確定性問題的能力。因此，不確定性推理模型則是人工智能的核心研究課題。動(dòng)態(tài)因果圖理論，是一種基于概率論的知識(shí)表達(dá)的不確定性推理模型。該方法結(jié)合了故障樹與信度網(wǎng)的優(yōu)點(diǎn)，并克服了一些不足，在

2、不確定性推理過程中具有很大的優(yōu)勢(shì)。隨著近年來不斷的持續(xù)深入研究，該理論在故障診斷等領(lǐng)域得到很大的完善與發(fā)展。因此，對(duì)因果圖的進(jìn)一步研究具有重要的學(xué)術(shù)意義和應(yīng)用價(jià)值。論文對(duì)因果圖的推理及應(yīng)用進(jìn)行了討論和研究，主要內(nèi)容包括：首先，對(duì)因果圖的經(jīng)典推理算法進(jìn)行改進(jìn)。引入基本事件矩陣，通過矩陣元素的規(guī)則抽取得出最小割集。省略了求一階割集的步驟，簡(jiǎn)化集合運(yùn)算。并提出一種動(dòng)態(tài)因果圖向改進(jìn)的二元決策圖轉(zhuǎn)換的方法。通過改進(jìn)的二元決策圖推理省略了割集不交化

3、的過程，得到不交化割集，減小經(jīng)典推理的復(fù)雜度。其次，擴(kuò)展了因果圖的應(yīng)用領(lǐng)域。將因果圖應(yīng)用在安全系統(tǒng)領(lǐng)域中，把因果圖轉(zhuǎn)化為貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用深度優(yōu)先最左遍歷方法尋找因果圖的故障模塊，提高因果圖在安全系統(tǒng)診斷中的應(yīng)用。并將因果圖理論應(yīng)用于銀行操作風(fēng)險(xiǎn)領(lǐng)域。在因果圖理論中引入基本事件損失重要度等概念，測(cè)算了各基本事件對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響程度以及不同的作用形式，從而對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行定量分析。關(guān)鍵詞：人工智能，不確定性推理，因果圖，故障診斷，矩陣，二元