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基于贝叶斯概率语义网的铝电解槽况知识表示模型与约简方法
被引量：
6
1
作者
陈祖国
李勇刚
+2 位作者
卢明
陈超洋
刘端
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期1569-1583,共15页
铝电解生产过程中的知识具有跨领域、不确定、多源异构等特征,采用传统知识表示方法将导致组合爆炸、多义性、知识选择困难及可理解性差,从而降低铝电解槽况判断的效率及准确性.将贝叶斯条件概率与传统语义网相结合,提出一种新的可用于...
铝电解生产过程中的知识具有跨领域、不确定、多源异构等特征,采用传统知识表示方法将导致组合爆炸、多义性、知识选择困难及可理解性差,从而降低铝电解槽况判断的效率及准确性.将贝叶斯条件概率与传统语义网相结合,提出一种新的可用于铝电解槽况判断的知识表示方法.该方法分别采用知识元和概率做关联和乘法运算,可有效解决知识在推理过程中出现多义性和知识选择困难的问题;同时,提出基于组合消除的知识约简方法,旨在解决关联关系矩阵中重复知识因子多、矩阵维数高导致存储和计算困难的问题.最后通过铝电解槽况判断的案例分析,验证了贝叶斯概率语义网模型的合理性、可行性和有效性.
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关键词
贝叶斯
概率
语义
网
知识表示
知识推理
知识约简
铝电解槽况判断
原文传递
题名
基于贝叶斯概率语义网的铝电解槽况知识表示模型与约简方法
被引量：
6
1
作者
陈祖国
李勇刚
卢明
陈超洋
刘端
机构
湖南科技大学信息与电气工程学院
中南大学自动化学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期1569-1583,共15页
基金
国家自然科学基金创新研究群体项目(61621062)
国家自然科学基金重点项目(61533020)
国家自然科学基金面上项目(61672226,61903137)。
文摘
铝电解生产过程中的知识具有跨领域、不确定、多源异构等特征,采用传统知识表示方法将导致组合爆炸、多义性、知识选择困难及可理解性差,从而降低铝电解槽况判断的效率及准确性.将贝叶斯条件概率与传统语义网相结合,提出一种新的可用于铝电解槽况判断的知识表示方法.该方法分别采用知识元和概率做关联和乘法运算,可有效解决知识在推理过程中出现多义性和知识选择困难的问题;同时,提出基于组合消除的知识约简方法,旨在解决关联关系矩阵中重复知识因子多、矩阵维数高导致存储和计算困难的问题.最后通过铝电解槽况判断的案例分析,验证了贝叶斯概率语义网模型的合理性、可行性和有效性.
关键词
贝叶斯
概率
语义
网
知识表示
知识推理
知识约简
铝电解槽况判断
Keywords
Bayesian probability semantic network
knowledge representation
knowledge reasoning
knowledge reduction
aluminum electrolysis condition diagnose
分类号
TF355.4 [冶金工程—冶金机械及自动化]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯概率语义网的铝电解槽况知识表示模型与约简方法
陈祖国
李勇刚
卢明
陈超洋
刘端
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2020
6
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