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机会发现的形式描述与形式建模的研究

作　者: 黄晶晶
导　师: 刘大昕
学　校: 哈尔滨工程大学
专　业: 计算机软件与理论
关键词: 机会发现 溯因推理 Lm4c族 遗传算法 小世界理论 双螺旋模型
分类号: TP311.52
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 85次
引　用: 4次
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内容摘要


机会发现（Chance Discovery）和机会管理（Chance Management）是国外学者于2000年前后提出的一个新的研究课题。因此对“机会”的特性，它作为一个独立的研究领域的必要性，它和传统的学科，如人工智能、经济学、决策论、控制论、系统论和资料挖掘等的关系，现在已有的可以用来刻画CD的技术手段，这些手段还存的不足等等，所有这些尚没有得到一致的回答，都需要进一步探讨。本文对上述问题进行了初步探索，确立了本文的主要目的——针对机会的基本特性从不同学科角度出发对机会和机会发现进行刻画和总结。本文首先介绍了溯因推理的哲学背景、形式模型、假设生成和选择等内容。在此基础上，介绍了如何用溯因推理来解释机会。然后，分析了CD相关性原则，即若一个事件或状态是关于agent目标的机会，则该事件应该满足CD相关性然后利用4值形式系统Lm4c及其扩充定义了CD相关性的形式语义，并且证明了Lm4c族和形式语义的等价性，讨论了Lm4c和溯因推理的结合，并且得到了更好的特性。最后阐述了KeyGraph作为机会发现工具的特征和算法，提出了一种基于小世界理论和遗传算法的KeyGraph参数优化机制，实现参数自动调节以避免用户疲劳。同时，为了支撑小组讨论和解决用户图形解释不明确的问题，给出了一种萃取情节中的数据并加以注释的映射算法，对数据进一步分析，这对机会发现起着十分重要的作用。另外，本文将KeyGraph引入到人和数据挖掘工具协同工作的机会发现的双螺旋模型中，同时利用一个形式系统来说明该模型机会发现的过程，本文也试图从决策的观点对模型进行改进，用包含机会算子的IGA发现一条获得意向解的机会路经。

全文目录


摘要  5-6
Abstract  6-10
第1章 绪论  10-19
  1.1 CD/CM概念的提出  10-11
  1.2 机会的含义和性质  11-13
  1.3 CD和相关学科的分析比较  13-16
    1.3.1 人工智能和多智能体系统  13-14
    1.3.2 控制论和系统论  14-15
    1.3.3 经济学和决策论  15
    1.3.4 知识发现KDD  15-16
  1.4 机会和机会发现的技术手段分析  16-17
  1.5 本文目的和主要工作  17-19
第2章 溯因推理对机会的假设性解释  19-33
  2.1 溯因推理的哲学背景  19-20
  2.2 求解溯因的方法  20-25
  2.3 假设生成和选择  25-27
  2.4 溯因推理解释机会发现  27-32
    2.4.1 一般溯因推理刻画机会发现  28
    2.4.2 溯因类比推理  28-30
    2.4.3 多主体溯因推理  30-32
  2.5 本章小结  32-33
第3章 Lm4c族对机会发现相关性的刻画  33-45
  3.1 CD相关性原则  33-35
  3.2 初始系统Lm4c  35-36
  3.3 一种带前提的Lm4c改进系统  36-39
  3.4 机会发现相关性的形式语义描述  39-42
    3.4.1 机会发现相关性的基本定义  39-41
    3.4.2 机会的相关性解释  41-42
  3.5 基于改进的Lm4c系统和溯因推理的机会发现过程  42-44
    3.5.1 Lm4c扩张系统和AAR结合  43
    3.5.2 效果分析  43-44
  3.6 本章小结  44-45
第4章 基于KeyGraph的机会发现建模  45-69
  4.1 KeyGraph  45-48
    4.1.1 KeyGraph创新的直觉  45-46
    4.1.2 KeyGraph作为机会发现的工具  46-48
    4.1.3 KeyGraph于研究上的限制  48
  4.2 一种基于小世界与遗传算法的KeyGraph参数优化机制  48-53
    4.2.1 遗传算法  49-50
    4.2.2 小世界网络模型  50-52
    4.2.3 KeyGraph参数优化机制  52-53
  4.3 一种基于映射算法的KeyGraph扩充  53-61
    4.3.1 用精简数据方法发现机会的过程  54-56
    4.3.2 一种情节到数据的映射算法  56-58
    4.3.3 效果分析  58-61
  4.4 一种新的基于KeyGraph的双螺旋模型  61-68
    4.4.1 机会发现的双螺旋模型  61-65
    4.4.2 一种CD的形式系统  65-66
    4.4.3 基于交互式遗传算法的机会路径机制  66-68
  4.5 本章小结  68-69
结论  69-71
参考文献  71-75
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果  75-76
致谢  76

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 软件工程 > 软件开发
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