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基于置信規(guī)則庫推理的雙邊匹配決策方法及其應(yīng)用研究

發(fā)布時(shí)間:2024-04-27 23:42
  隨著信息時(shí)代的蓬勃發(fā)展,各行各業(yè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量近乎以指數(shù)級(jí)的方式遞增。人們對(duì)于數(shù)據(jù)的鉆研不斷地精益求精,對(duì)于數(shù)據(jù)所帶來的效益追求可謂永無止境。因此有關(guān)數(shù)據(jù)處理的問題一直是近年來研究的熱點(diǎn)。匹配決策方法在數(shù)據(jù)處理問題中扮演著不可或缺的角色。其不僅在商業(yè)領(lǐng)域嶄露頭角,更是目標(biāo)追蹤和數(shù)據(jù)融合應(yīng)用中極其關(guān)鍵的步驟。匹配決策在于處理某個(gè)集合中的一個(gè)或多個(gè)對(duì)象與其他集合中的一個(gè)或多個(gè)對(duì)象合理匹配的過程。在此過程中,要求充分思量雙方所有待匹配對(duì)象的滿意度信息,決策的最終目標(biāo)在于找到一種雙邊匹配關(guān)系,使其盡可能地滿足待匹配對(duì)象的需求。雖然匹配決策問題已經(jīng)引起學(xué)者們的廣泛關(guān)注,并針對(duì)相應(yīng)問題提出了一些解決策略,然而當(dāng)對(duì)象所攜帶的信息具有不精確或不完整性時(shí),現(xiàn)有的匹配決策方法就表現(xiàn)得差強(qiáng)人意。鑒于此,遂將置信規(guī)則庫推理方法引入到雙邊匹配決策領(lǐng)域,該方法具有能夠?qū)Ω鞣N不確定性的信息進(jìn)行綜合利用和處理的能力。其推理性能受到兩方面的影響,其一為參數(shù)選擇,其二為規(guī)則庫結(jié)構(gòu)。本文針對(duì)以上兩點(diǎn)因素展開研究并優(yōu)化其過程,最后提出新參數(shù)訓(xùn)練方法使其更好地融入到雙邊匹配決策問題中。具體研究工作如下:(1)針對(duì)當(dāng)前基于群智能算...

【文章頁數(shù)】:63 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

圖2-1BRB參數(shù)ail練模型

圖2-1BRB參數(shù)ail練模型

福州大學(xué)」丨:程碩士學(xué)位論文中,"={4,^,...,^^}表示A/個(gè)等級(jí)置信度上的效用值集合。??置信規(guī)則庫參數(shù)學(xué)習(xí)模型??專家根據(jù)歷史信息和先驗(yàn)知識(shí)給定的初始置信規(guī)則庫系統(tǒng)存在主觀局是當(dāng)置信規(guī)則庫系統(tǒng)應(yīng)用于復(fù)雜決策問題時(shí),人為方式難以精確地給。故Yang等[241提出了置信規(guī)....


圖3-1基于自適應(yīng)擾動(dòng)的人工蜂群算法流程圖??3.3實(shí)驗(yàn)分析與比較??

圖3-1基于自適應(yīng)擾動(dòng)的人工蜂群算法流程圖??3.3實(shí)驗(yàn)分析與比較??

福州人學(xué)丨:程碩士學(xué)位論文3跟隨蜂根據(jù)雇傭蜂帶回來的蜜源信息,采用輪盤賭的方并轉(zhuǎn)換成雇傭蜂在該蜜源附近尋找新蜜源,同樣是比較適應(yīng)4若蜜源的不更新次數(shù)超過了閾值,則雇傭蜂轉(zhuǎn)變成偵查點(diǎn)。??5獲取當(dāng)前的全局最優(yōu)蜜源,并對(duì)其進(jìn)行擾動(dòng),若擾動(dòng)后最優(yōu)蜜源位置的適應(yīng)值,則隨機(jī)選取一個(gè)當(dāng)前的蜜....


圖3-2初始BRB模型擬合函數(shù)結(jié)果??從圖3-2中不難看出,由專家給定的初始BRB參數(shù)在一定程度上能夠擬合??

圖3-2初始BRB模型擬合函數(shù)結(jié)果??從圖3-2中不難看出,由專家給定的初始BRB參數(shù)在一定程度上能夠擬合??

x=-5:0.01:5??圖3-2初始BRB模型擬合函數(shù)結(jié)果??從圖3-2中不難看出,由專家給定的初始BRB參數(shù)在一定程度上能夠擬合??出多極值函數(shù)的基本走勢(shì),在極值點(diǎn)處也能達(dá)到完美擬合。但是縱觀整體來看,??與實(shí)際結(jié)果偏差較大,效果差強(qiáng)人意。故此需對(duì)給定初始參數(shù)的BRB系統(tǒng)進(jìn)行....


圖3-3?SDABC參數(shù)學(xué)習(xí)結(jié)果??從圖3-3中可以看出,使用SDABC算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化后,BRB系統(tǒng)的擬合??

圖3-3?SDABC參數(shù)學(xué)習(xí)結(jié)果??從圖3-3中可以看出,使用SDABC算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化后,BRB系統(tǒng)的擬合??

x=-5:0.01:5??圖3-3?SDABC參數(shù)學(xué)習(xí)結(jié)果??從圖3-3中可以看出,使用SDABC算法進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化后,BRB系統(tǒng)的擬合??效果有了顯著的提升,幾乎可以完美貼合該多極值函數(shù)。??為了進(jìn)一步說明該方法的有效性,選取王韓杰在2015年發(fā)表的論文中的方??法作為比較對(duì)象。....



本文編號(hào):3965873

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