因果图造句

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基于因果图故障模式重要度的分析方法
动态因果图是由张勤教授于1994年提出的不确定推理方法。
对于多值因果图，本文也提出了一种基于因果影响可能性分配的推理算法。
因此对因果图的进一步研究不仅具有重要的学术意义,而且具有很好的实用价值和经济价值。
本文针对复杂系统的模糊性,将模糊数学理论引入因果图,提出了模糊因果图理论和推理算法。
本文最后以汽车发动机润滑系统的故障诊断为例，给出了因果图用于故障诊断的设计要素和推理过程。
本论文主要对于张勤教授所提出的动态因果图的概率知识表达方式和推理计算原理进行了深入探讨。
因果图具有正向和反向及混合推理能力,由专家建立因果图,可以对复杂系统进行故障诊断。
但因果图与信度网相比又具有一些自己独特的优点,在不确定性知识间的因果关系表达更加方便,尤其在故障诊断领域更有独特优势。
摘要因果图理论是一种基于概率论的不确定推理模型，能够进行在线动态推理和对复杂系统进行故障诊断，但在因果图模型中，要求事件的发生概率为精确值。
用因果图造句挺难的，這是一个万能造句的方法
针对目前因果图不包括自学习机制、推理的先验知识完全由领域专家提供的问题,提出了利用已有数据学习因果图结构与参数的方法。
由信度网发展起来的动态因果图理论，借鉴了信度网图形知识表达的优点，但创新并扩展了表达方式，取消了对系统逻辑结构的限制，引入了逻辑运算，从而在很大程度上克服了信度网的不足，具有更大的优势。
本论文以高分子材料及其制件的工艺参数、质量问题和质量特征值为研究对象，利用正交实验设计、调查表、因果图、排列图、直方图、控制图、故障树( fta ) 、显著性检验、相关分析以及模糊数学评定法等多种统计技术方法，从不同角度进行了一系列探索性研究，得到了高分子材料及其制件内在关系及变异的性质、程度和原因，采取了纠正措施并取得了较好的效果。
本文首先对基于定性模型诊断方法的分类、特点和研究现状进行了评述，接着分别研究了基于部件模型的诊断方法、基于定性键合图模型的诊断方法、基于时间因果图模型的诊断方法在液体火箭发动机上的应用，其内容涉及故障诊断基本理论与原理、发动机定性建模技术、定性推理技术以及针对液体火箭发动机的故障诊断机制和策略。
论文详细地介绍了人工智能中不确定性知识表达及其推理的有关内容，并简要介绍了信度网知识表达方式；在介绍因果图知识表达模型、总结单值因果图的常规推理算法后，针对单值因果图常规推理算法中存在逻辑运算量大、计算复杂的困难，根据早期不交化的思想，提出了一种单值因果图推理的新方法。
论文围绕着因果图的知识表达、学习、推理进行了讨论和研究,主要内容包括:在扼要介绍了一些比较常见的不确定性知识的表示和推理方法:证据理论、确定性因子、模糊逻辑与模糊推理、主观bayes方法、信度网的基本知识之后,比较详细地阐述了因果图的知识表达,主要的推理算法、计算复杂度以及对一些问题的处理方式方法。
针对实际情况事件发生概率具有模糊性和不确定性的特点，文章将模糊数引入因果图中，解决了获取事件发生概率精确值的难度，又使因果图能处理带模糊性和不确定性的问题。
不确定知识表达的方法可分为两大类：一类是基于概率的方法，包括信度网( beliefnetwork ) 、动态因果图( dynamiccausalitydiagrams ) 、马尔可夫网( markovnetwork )以及在专家系统prospector中使用的方法等。
动态因果图由张勤教授1994年提出,它与信度网类似,是概率论与图论结合的一种数学工具,其特点是提供不确定知识的表达和灵活的推理方法:用节点表示事件或变量,有向边表示因果关系,并用连接强度来表示因果关系的强度,支持由原因到结果的正向推理方式和由结果到原因的反向推理方式以及正反向混合推理方式。
本文探讨动态因果图理论及因果图在复杂系统中的应用,对复杂系统因果图推理理论及算法进行研究,主要研究内容有:模糊因果图、因果图的动态推理问题、复杂系统因果图推理算法和因果图在复杂系统中的应用。