基于動態(tài)模糊邏輯的貝葉斯參數學習算法研究.pdf

1、貝葉斯網絡是繼模糊邏輯、可信度方法和神經網絡等方法之后提出的不確定知識表示模型，是研究不確定性問題的重要方法之一。目前，貝葉斯網絡參數學習采用的方法主要是精確計算和近似方法求解。精確計算導致數據過度擬合，近似方法的復雜性使求解過程成為NP難度問題。
　　 本文將動態(tài)模糊邏輯引入貝葉斯網絡參數學習中，在避免過度擬合和降低學習過程復雜度方面取得一定的效果。具體工作如下。
　　 (1)分析研究目前貝葉斯網絡參數學習中存在的問題

2、，充分了解統計學中的參數學習方法，深入認識點估計和區(qū)間估計的利弊及其相關原因。
　　 (2)介紹動態(tài)模糊集相關理論，用動態(tài)模糊集表示貝葉斯網絡中相關結點的信息含義，即基于動態(tài)模糊集的貝葉斯網絡知識表示?？陀^、真實地表達了現實世界中蘊含在動態(tài)模糊數據中的相關信息。
　　 (3)基于動態(tài)模糊邏輯的參數推理過程，分析了單證據和多證據下的參數推理過程、規(guī)則前件的匹配、后件的隸屬度更新等問題。利用貝葉斯網絡的結構特點，通過符合人的

3、認知過程的方法來推理現實世界的因果關系，并結合實例分析推理過程的可行性。
　　 (4)給出了基于動態(tài)模糊邏輯的貝葉斯參數學習算法，介紹動態(tài)模糊性證據下貝葉斯參數學習的置信度更新。通過置信度更新實現在給定動態(tài)模糊性證據下的后驗概率查詢，完成本體動態(tài)模糊性推理問題與貝葉斯推理問題的轉化。并通過實例驗證了該算法的可行性。
　　 (5)將動態(tài)模糊理論運用到學生學習能力及學習狀況的預測推理中，并通過實驗結果分析該方法的可行性。