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基于本体的复杂决策任务表示方法与求解技术研究
中文名称: 基于本体的复杂决策任务表示方法与求解技术研究
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论文编号: 4131734收藏本论文】【我的收藏】【我要投稿
英文名称: Complex Decision-making Task Solving Based on Ontology: Representation Method and Key Technologies
学位类型: 博士毕业论文
作者: 涉及隐私,隐去***  作者本人请参看权力声明>>
导师: 涉及隐私,隐去***
毕业学校: 涉及隐私,隐去***
专业: 管理科学与工程
毕业年份: 涉及隐私,隐去***
关键字: 决策支持系统 复杂决策 本体 知识表示 模糊逻辑 贝叶斯网 任务分解 服务匹配 服务组合
简介目录: 点击此处 免费索取本论文简介和目录>>
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论文摘要: 决策任务求解是决策科学和人工智能等领域的一个研究热点,目前主流的做法是结合决策支持系统进行决策任务求解理论和方法的研究.现有大多数决策支持系统不能满足(略)能决策和复杂决策的需求,原因是其架构和实现技术无法有效支持复杂决策所需的知识管(略)化匹配和组合等功能,并且没有很好地处理人与计算机在进行复杂决策时的角色分工.本文以复杂决策任务求解为研究对象,以提高决策支持系统求解复杂决策问题的能力为目的,采用本体论、模糊逻辑、贝叶斯网、语义Web服务技术、层级任务网络规划、图搜(略)流等相关理论、方法和技术,研究了决策支持系统中的知识表示、任务分解、模型组合和人机协同等问题.主要研究成果与创新点有: 1.提出了一种基于本体的复杂决策任务形(略)析了使用决策支持系统进行复杂决策任务求解的一般过程,选择本体作为复杂决策任务的形式化方法,给出了包括领域知识本体、决策模型本体和决策任务本体的决策求解相关本体构建方法,并分析了各种本体之间的层级关系和作用机理. 2.针对人类思维和语言表达的模糊性,将模(略)体方法,提出了复杂决策任务形式化的模糊扩展.通过对模糊逻辑的适用性分析,将模糊理论...
Decision-making task solving is a hot issue in(omitted) of decision science and AI. At present, the theory and methodology research of decision-making solving is mainly based o(omitted) Support System (DSS). However, most of the existing DSS c(omitted) the demand for fast decision making, intelligent decision making and complex decision making, because the arch(omitted)nd technologies of them cannot availably support the functions needed for complex decision-making such(omitted)dge management and autom...
目录:
摘要第4-6页
Abstract第6-7页
第1章 绪论第10-32页
  ·选题背景和意义第10-12页
  ·国内外研究现状第12-26页
  ·论文的研究内容与结构第26-32页
第2章 基于本体的复杂决策任务形式化方法第32-52页
  ·复杂决策任务的求解过程第32-33页
  ·复杂决策任务形式化描述的一般过程第33-36页
  ·本体论和描述逻辑基础第36-46页
  ·基于本体的复杂决策任务形式化第46-51页
  ·本章小结第51-52页
第3章 决策任务的模糊本体表示方法第52-70页
  ·模糊集与模糊逻辑第52-57页
  ·描述逻辑的模糊扩展第57-65页
  ·决策任务本体的模糊扩展第65-69页
  ·本章小结第69-70页
第4章 决策任务的概率本体表示方法第70-84页
  ·贝叶斯网络及其推理第70-73页
  ·描述逻辑的概率扩展第73-74页
  ·决策任务本体的概率扩展第74-83页
  ·本章小结第83-84页
第5章 复杂决策任务的交互式协同求解第84-122页
  ·决策任务求解关键技术简介第84-93页
  ·扩展HTN规划的决策任务分解策略第93-101页
  ·语义WEB服务自动匹配与组合第101-112页
  ·基于服务的协同工作流设计第112-121页
  ·本章小结第121-122页
第6章 原型系统设计与实现第122-136页
  ·软件总体设计第122-125页
  ·关键模块设计与实现第125-135页
  ·本章小结第135-136页
第7章 结论与展望第136-138页
  ·主要工作与创新点第136-137页
  ·展望第137-138页
参考文献第138-154页
攻读博士学位期间发表论文和参与科研项目第154-156页
致谢第156-157页
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