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
来源期刊：控制与决策2020年第7期
论文作者：陈祖国 李勇刚 卢明 陈超洋 刘端
文章页码：1569 - 1583
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;
摘 要：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.
陈祖国1，李勇刚2，卢明1，陈超洋1，刘端1
1. 湖南科技大学信息与电气工程学院2. 中南大学自动化学院
摘 要：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;
