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改进的描述逻辑框架Rough-SHOIN 被引量：2
1
作者 杨鹏 孙波 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第14期23-26,共4页
针对具有不完备、多粒度特点的不确定知识表示,设计了一个粗糙描述逻辑框架——Rough-SHOIN,利用粗糙相似关系作为概念描述的基础,定义概念的粗糙上近似和下近似,实现不完备概念表达,在概念解释中引入上下文,实现在不同粒度上准确定义概... 针对具有不完备、多粒度特点的不确定知识表示,设计了一个粗糙描述逻辑框架——Rough-SHOIN,利用粗糙相似关系作为概念描述的基础,定义概念的粗糙上近似和下近似,实现不完备概念表达,在概念解释中引入上下文,实现在不同粒度上准确定义概念-对象间关系。在此基础上,给出Rough-SHOIN粗糙概念的语法、语义及知识库,并在不增加计算复杂度的前提下,定义Rough-SHOIN的推理规则。通过实例说明该框架的有效性。 展开更多
关键词 知识表示 不确定概念 描述逻辑 粗糙相似关系
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概率法反演技术研究 被引量：1
2
作者 范廷恩 黄旭日 +2 位作者 胡光义 王宗俊 尹成 《西南石油大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期65-74,共10页
针对常规反演技术(如叠后约束稀疏脉冲反演等)垂向分辨能力难以满足开发需求的问题,开展了概率法反演技术的研究。研究中引入贝叶斯后验概率公式,将地震、测井、地质的不确定性转换为后验概率分布,利用蒙特卡洛算法估算随机样本期望,并... 针对常规反演技术(如叠后约束稀疏脉冲反演等)垂向分辨能力难以满足开发需求的问题,开展了概率法反演技术的研究。研究中引入贝叶斯后验概率公式,将地震、测井、地质的不确定性转换为后验概率分布,利用蒙特卡洛算法估算随机样本期望,并将随机样本作为空间储层解。该方法充分结合了井上分辨率高和地震横向趋势表征能力强的优点,有效提高了地震反演的分辨率,降低了地震反演的多解性,使储层的不确定性分析更符合地质规律和地质认识。实际资料测试表明,新方法在砂体叠置关系认识、砂体边界再认识、井网部署和井位优化等方面取得了很好的应用效果。 展开更多
关键词 精细地层格架 概率法反演 不确定性描述 井网部署 井位优化
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不确定动力学系统的鲁棒控制 被引量：1
3
作者 田彦涛 《吉林工业大学学报》 CSCD 1992年第3期17-24,共8页
本文从一般的观点出发,提出了不确定动力学系统的完备描述,并对现有的鲁棒控制进行了讨论。指出应在统一的不确定系统的完备描述框架下,考虑自适应鲁棒控制器的综合问题及分析问题,逐步形成不确定系统的鲁棒控制理论、原理和方法。
关键词 不确定系统 鲁棒控制 自适应控制
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基于可能性逻辑的不确定性本体描述方法研究 被引量：1
4
作者 孙胜涛 吴爱芝 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第2期281-286,共6页
本体作为语义Web体系架构的基础组件,在知识形式化描述、语义理解和分析、信息智能化检索等方面发挥着重要的作用.然而由于本体描述逻辑的局限性,只能表达处理确定性和完备性的知识,限制了本体的实际应用效果和适应性.本文则关注于该类... 本体作为语义Web体系架构的基础组件,在知识形式化描述、语义理解和分析、信息智能化检索等方面发挥着重要的作用.然而由于本体描述逻辑的局限性,只能表达处理确定性和完备性的知识,限制了本体的实际应用效果和适应性.本文则关注于该类问题的解决,尝试利用非经典逻辑对本体描述机制进行改进和完善,提出一种基于可能性逻辑和概率统计的不确定性语义关系定量化描述方法,该方法将知识描述中的主观判断和推理决策中的客观统计相结合,从可能性和必然性两个方面来综合表达本体语义关联的不确定性程度,力图提高本体在知识表达和语义分析上对各类不确定性因素的理解和处理能力,并通过案例分析和实验对比验证了该方法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 语义本体 不确定性描述 定量化度量 可能性逻辑 概率统计
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一类带有非线性不确定性的线性系统及其不确定性描述
5
作者 陈东彦 石宇静 王海龙 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 2002年第4期90-92,共3页
以实际的物理系统为背景,讨论了一类带有非线性不确定性参数的不确定系统形成过程,同时给出了这类系统较规范的数学模型,并讨论了其中不确定性矩阵与原有物理系统的不确定性矩阵之间的描述关系及在一定的条件下所具有的描述形式.
关键词 非线性不确定性 线性系统 物理系统 不确定性描述 控制理论 不确定性矩阵 数学模型 鲁棒控制
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C-OWL2:OWL2在云模型上的扩展
6
作者 骆力明 刘王宁 +2 位作者 刘杰 周建设 史金生 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第12期1241-1245,1252,共6页
为了表示现实生活中广泛存在的模糊性和随机性不确定知识,引入云模型对OWL2语法进行了不确定扩展,提出不确定本体语言C-OWL2.这种方法不改变OWL2的现有结构,用OWL2的注释属性annotation进行语法扩展,并给出了相应概念、角色等的C-OWL2语... 为了表示现实生活中广泛存在的模糊性和随机性不确定知识,引入云模型对OWL2语法进行了不确定扩展,提出不确定本体语言C-OWL2.这种方法不改变OWL2的现有结构,用OWL2的注释属性annotation进行语法扩展,并给出了相应概念、角色等的C-OWL2语法,最后举例说明其具体使用方法.研究结果表明,该方法将OWL2本体分为精确部分和不确定部分,并且当不考虑不确定部分时,不影响精确部分知识的表示和推理;该方法是对模糊描述逻辑功能的扩展,解决了OWL2语言只能处理精确本体的问题. 展开更多
关键词 本体 不确定知识 C-OWL2 描述逻辑 云模型
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融合先验信息的贝叶斯网络结构学习方法 被引量：12
7
作者 吴红 王维平 杨峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第12期2585-2591,共7页
在贝叶斯网络结构学习的过程中,如何采集先验信息并合理利用它对于构建准确的网络结构非常重要。鉴于此,依据有先验信息的贝叶斯网络结构学习的三个环节:先验信息的采集、先验信息的融合和网络结构的优化,首先讨论了现有先验信息获取方... 在贝叶斯网络结构学习的过程中,如何采集先验信息并合理利用它对于构建准确的网络结构非常重要。鉴于此,依据有先验信息的贝叶斯网络结构学习的三个环节:先验信息的采集、先验信息的融合和网络结构的优化,首先讨论了现有先验信息获取方法的不足,并提出了基于信念图的先验信息获取方法;其次针对所获取的先验信息通常具有一定的不确性,对最小描述长度测度进行了改进以融合非确定性先验信息;最后依据问题特性对模拟退火算法进行了适当的修改以更好地优化网络结构。实验表明,提出的结构学习方法能够有效地提高网络结构的学习精度。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 结构学习 信念图 非确定性先验信息 模拟退火 最小描述长度
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