控制与决策

北大核心,JST,Pж(AJ),EI,CSCD

国内刊号:21-1124/TP

国际刊号:1001-0920

控制与决策杂志2020年第7期: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

发布日期:

作者:陈祖国,李勇刚,卢明,陈超洋,刘端

单位:湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201,,中南大学自动化学院,湖南湘潭410083,,湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201,,湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201,,湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201,

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

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).

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.

来源:2020年第7期

《控制与决策》期刊编辑部

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