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基于模糊多属性评判方法的因果强度求解算法

仪器仪表学报 2009年第2期30卷 257-260页

作者：马存宝张彦辉史浩山梁晶晶周伟西北工业大学航空学院西安710072 西北工业大学电子信息学院西安710072

在利用概率因果网络模型进行航电系统故障诊断过程中,由于复杂系统中难以获取全部故障样本,导致节点之间的因果强度求解困难。对此,以模糊理论和层次分析法为理论依据,建立了航电故障诊断系统因果强度的模糊多属性评判模型,给出了属性... 详细信息

在利用概率因果网络模型进行航电系统故障诊断过程中,由于复杂系统中难以获取全部故障样本,导致节点之间的因果强度求解困难。对此,以模糊理论和层次分析法为理论依据,建立了航电故障诊断系统因果强度的模糊多属性评判模型,给出了属性权重的计算方法,推导出航电系统节点之间的因果强度求解算法,很好地解决了概率因果网络构建过程中因果强度难以获取的问题。最后以一个应用实例验证了此方法的优越性及工程实用性。

关键词：概率因果网络航电系统因果强度模糊理论求解算法

一种基于因果强度的局部因果结构主动学习方法

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计算机科学 2012年第11期39卷 237-242页

作者：周冬梅王浩姚宏亮李俊照张赞合肥工业大学计算机与信息学院合肥230009

因果结构学习是贝叶斯网络学习中一种重要的结构学习方法,因果关系揭示了系统要素作用的本质。由于仅利用观测数据很难准确地发现变量间的因果关系,且通常人们仅关心网络中关于某一变量的局部因果关系,因此针对难以从观测数据中仅获取... 详细信息

因果结构学习是贝叶斯网络学习中一种重要的结构学习方法,因果关系揭示了系统要素作用的本质。由于仅利用观测数据很难准确地发现变量间的因果关系,且通常人们仅关心网络中关于某一变量的局部因果关系,因此针对难以从观测数据中仅获取所感兴趣的变量的局部因果结构的问题,提出了一种局部结构学习方法,即一种基于因果强度的局部因果结构主动学习方法(CSI-LCSL)。CSI-LCSL方法融合了马尔可夫毯的结构划分能力和扰动学习的因果发现能力,并且引入了因果强度进行扰动结点的选择。利用HITON_MB算法寻找目标结点的马尔可夫毯,生成关于目标结点的局部模型;然后,利用不对称信息熵对局部模型中的每一结点进行因果强度分析,选取因果强度值较大的结点进行扰动,生成扰动数据;进而,联合扰动数据和观测数据利用准确方法(exact method)学习边的后验概率,从而获得一个关于目标结点的局部因果网络。利用结构信息熵对CSI-LCSL方法的学习结果进行评估。在标准网络上的实验结果证实了CSI-LCSL算法的有效性。

关键词：因果结构特征选择扰动学习贝叶斯网络因果强度

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基于因果强度的时序因果关系发现算法研究

基于因果强度的时序因果关系发现算法研究

作者：谢蔚涛广东工业大学

学位级别：硕士

随着计算机信息技术的快速发展,海量时间序列数据在工商业生产和科学研究过程中被收集。时间序列是指将某种现象某一个统计指标(如气温、股指、脉搏等等)在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。由于相比起传统的静态... 详细信息

随着计算机信息技术的快速发展,海量时间序列数据在工商业生产和科学研究过程中被收集。时间序列是指将某种现象某一个统计指标(如气温、股指、脉搏等等)在不同时间上的各个数值,按时间先后顺序排列而形成的序列。由于相比起传统的静态数据,时间序列数据背后包含着和时间动态有关的未知的、有价值的规律和机制,因此若能挖掘出这些知识进而对数据走向进行预测或干预,将对科学研究、商业营销、工程生产等方面产生重要意义。本文的工作是挖掘时序数据背后的因果网络。由于时序数据的变量间普遍存在因果性,而因果网络正好是分析事物间因果关系的有效工具,因此,因果网络比其它方法更适合于研究时序,成了该领域的常用方法。推断因果网络,实质是筛选出节点间的强关系组成完整因果图,由于节点间因果关系强弱不一,因此需要准确衡量出因果关系的强弱。然而,传统衡量标准普遍存在量纲不统一和冗余较多的缺点,无法准确衡量因果关系的强弱,严重影响时序网络因果推断的算法的准确性。针对这个情况,本文所做工作主要分为两部分：第一,针对传统衡量方法的两项不足,提出一种基于信息熵的因果强度衡量新标准,“归一化因果熵”,该方法的核心创新点有两项,一是通过归一化处理,使量纲不同的节点间强度具备可比性,统一了不同信息量的节点间强度的量纲,二是通过排除节点间的间接影响,减少高估强度的情况,大幅减少冗余,这两项改进使得“归一化因果熵”相比传统方法能更准确地衡量时序节点间的因果强度;第二,在此基础上,设计出相应的时间序列因果网络推断算法,以“归一化因果熵”衡量节点间因果关系的强弱,筛选出对单个节点形成强关系的“父辈”,再迭代计算每个节点相应的“父辈”子图,最终组成完整因果图,基于本文算法推断出的因果图相比起传统算法的推断结果,冗余更少,且能克服节点自信息量纲不统一带来的问题。在实验部分,本文通过人工生成的模拟数据集,在Matlab平台上进行实验验证。首先,设定标准数据集,通过ROC曲线测试传统算法和“归一化因果熵”在标准数据集下的实验表现,结果表明在召回率相同的情况下,“归一化因果熵”大幅降低了误中率,整体表现更优：然后,通过改变标准数据集中的数据特征,测试“归一化因果熵”和传统方法对数据集特征的敏感度,结果表明,“归一化因果熵”对数据特征变动的鲁棒性较好;最后,根据实验结果,分析“归一化因果熵”的不足和可改进之处。

关键词：时间序列因果网络因果强度因果推断归一化因果熵

因果强度对人们因果推理违背隔断规则的作用研究

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因果强度对人们因果推理违背隔断规则的作用研究

第十八届全国心理学学术会议

作者：梁渊王墨耘陕西师范大学心理学院

因果贝叶斯标准模型的假设是隔断规则(the screening-off rule),它是指在一系列变量X1,X2,X3,…,Xn中,变量Xi的状态是以它的直接原因变量的状态为条件而独立于所有其他变量。具体而言,变量Xi是它的直接原因变量的函数;如果直接原因变量... 详细信息

因果贝叶斯标准模型的假设是隔断规则(the screening-off rule),它是指在一系列变量X1,X2,X3,…,Xn中,变量Xi的状态是以它的直接原因变量的状态为条件而独立于所有其他变量。具体而言,变量Xi是它的直接原因变量的函数;如果直接原因变量的状态固定,那么Xi的状态与其他变量的状态没有关系;而如果直接原因变量的状态不固定,那么Xi的状态则不一定独立于其他变量的状态(Hausman&Woodward,1999)。根据隔断规则,共同原因结构(A←B→C)中,如果原因节点B的状态固定,那么它导致的两个结果 A与C的状态是彼此独立的。链式因果结构(A→B→C)中,如果中间节点B的状态固定时,那么链式的始端A与终端C的状态也是彼此独立的。目前的大多数研究说明人们实际的因果推理会违背隔断规则,而对违背隔断规则的理论解释尚未考虑到因果强度的作用。基于此,现在的研究用2个实验考察因果强度在违背隔断规则中的作用。增加因果强度信息控制较为严格的因果关系,采用神经元、炸弹爆炸和药物引起疾病材料等二分变量构建共同原因结构和链式因果结构。实验1通过操纵原型信息(有因果关系概率信息的原型VS.无因果关系概率信息的原型)和案例变量(3/4Case1 VS.1/4Case2),检验人们的因果推理是否违背隔断规则,结果发现在两种因果结构中,被试对目标节点状态的估计受到非目标节点状态的影响,在无因果关系概率信息条件下人们估计值的差异幅度大于有因果关系概率信息条件下的差异幅度。因果强度解释对因果推理提供了最佳预测。实验2要求被试先对共同原因事件或中间节点事件发生的因果强度进行估计,再对案例中目标节点的状态进行估计,结果发现被试对目标节点主观的可能性估计、主观的因果强度估计变化和客观的因果材料设置的变化方向是相一致的。客观的因果强度设置决定了人们主观的因果强度估计,而主观的因果强度估计又决定了对案例中目标节点的估计值。在人们知觉到因果强度发生变化时,其因果推理不违背隔断规则。

关键词：隔断规则因果强度原型信息案例

来源： cnki会议评论

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基于影响网的仿真风险分析

电子科技大学学报 2014年第1期43卷 125-130页

作者：陈永兴吴晓燕滕江川卜祥伟空军工程大学防空反导学院西安710051

针对仿真风险难以量化分析的问题,提出了基于影响网的仿真风险分析方法。考虑到仿真失效影响的多样性,对仿真风险的描述进行了改进,以风险分析的失效模式、决策效应和严重等级为节点,建立仿真风险分析影响网模型,设计了影响网参数的确... 详细信息

针对仿真风险难以量化分析的问题,提出了基于影响网的仿真风险分析方法。考虑到仿真失效影响的多样性,对仿真风险的描述进行了改进,以风险分析的失效模式、决策效应和严重等级为节点,建立仿真风险分析影响网模型,设计了影响网参数的确定方法,实现了失效模式及因果关系的定量化表达,给出了影响网因果关系的运算方法,通过引入二元语义方法实现了分析结果的综合,得到了半定量形式的仿真风险分析结果。通过实例应用证明了该方法的有效性和可用性。

关键词：因果强度影响网风险分析仿真风险

基于DINs和PSO的组织行动过程选择方法

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系统工程理论与实践 2011年第10期31卷 1985-1993页

作者：张杰勇姚佩阳阳东升王欣周翔翔空军工程大学电讯工程学院西安710077 复杂系统仿真总体重点实验室北京100101

有效的行动过程是组织成功完成使命的关键.提出了使用动态影响网对行动过程问题进行建模的方法,通过引入因果强度参数,替代贝叶斯网络中的条件概率表,缓解模型在知识获取方面的瓶颈问题,给出了利用因果强度参数进行概率传播的具体计算方... 详细信息

有效的行动过程是组织成功完成使命的关键.提出了使用动态影响网对行动过程问题进行建模的方法,通过引入因果强度参数,替代贝叶斯网络中的条件概率表,缓解模型在知识获取方面的瓶颈问题,给出了利用因果强度参数进行概率传播的具体计算方法;并用粒子群优化算法对模型进行优化求解.最后结合一个联合作战的想定,验证了方法可行性和有效性.

关键词：行动过程动态影响网因果强度粒子群优化蒙特卡洛

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基于动态影响网的C2组织COA问题建模

计算机科学 2012年第5期39卷 95-98,105页

作者：张杰勇姚佩阳孙鹏空军工程大学电讯工程学院西安710077

提出了用动态影响网(Dynamic Influence Nets,DINs)对指挥控制(Command and Control,C2)组织行动过程(Course of Actions,COA)问题进行建模的方法。该方法通过引入因果强度参数,替代了传统动态贝叶斯网络中的条件概率表。给出了利用因... 详细信息

提出了用动态影响网(Dynamic Influence Nets,DINs)对指挥控制(Command and Control,C2)组织行动过程(Course of Actions,COA)问题进行建模的方法。该方法通过引入因果强度参数,替代了传统动态贝叶斯网络中的条件概率表。给出了利用因果强度参数进行概率传播的具体计算方法。结合一个联合作战的仿真算例,验证了该建模方法的优越性和有效性。

关键词：指挥控制组织行动过程动态影响网因果强度动态贝叶斯网络

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因果关系知识库的研究与构建

因果关系知识库的研究与构建

作者：杨攀飞吉林大学

学位级别：硕士

互联网技术突飞猛进的发展,不断地推动着人类思维方式的变革;数据的爆炸式增长,不断地改变着二进制世界的格局。现今数据信息的如此高速膨胀,已使我们进入了大数据时代,数据信息已成为各行各业掌握行业命脉的要点,因此由数据驱动的信息... 详细信息

互联网技术突飞猛进的发展,不断地推动着人类思维方式的变革;数据的爆炸式增长,不断地改变着二进制世界的格局。现今数据信息的如此高速膨胀,已使我们进入了大数据时代,数据信息已成为各行各业掌握行业命脉的要点,因此由数据驱动的信息技术革命正以前所未有的方式颠覆着人类的生活。数据和信息之间是相互联系的,数据经过挖掘、加工处理之后,就能成为人们所需要的信息。大数据时代,数据中蕴藏着巨大的价值,从海量数据中提取有用信息,识别其中蕴藏的模式、规律和相关关系,是人类认识世界的新方式。社会化媒体上人们日常行为和情感的陈述中蕴藏着大量的生活经验总结,其中包括大量的常识性因果关系。大数据背景下,根据已有经验知识从文本数据中识别事物间的因果联系,归纳出事物间固有的因果关系,构建成因果关系知识库(因果关系网)。将人们生活中依靠常识性思维判断的知识被计算机系统的预测功能所取代,甚至推理出由人类思维所无法达到的深层因果关系,使人们进一步明确事物间的引起与被引起作用,有利把控事物间的不利影响。本文提出了句内因果关系的提取方法,在汉语言文学知识的基础上,利用因果关系提示词识别含有显示因果关系的因果句;根据汉语语法结构和句法依存关系归纳出相应的句法模式匹配规则,进行因果关系实体对的识别;同时根据句内包含的程度副词、情感词、否定词和句法模式规则确定实体间的因果强度;根据词语语义相似性,对因果关系实体对进行语义相似性融合,形成因果关系实体集合对;同时计算因果实体对的共现频率得到因果关系支持度;形成事物间因果关系的知识库。针对文本中因果关系的提取,本论文提出如下创新:(1)提取句中的情感词、级性词、否定词,分析何种程度的原因部分对结果部分造成多大的影响,即计算因果关系强度;(2)通过计算因果关系实体对在数据源中的共现频率,计算因果关系支持度;(3)将因果关系实体对基于语义相似性进行聚类操作,将因果关系数据转化为因果知识。

关键词：因果关系因果强度数据挖掘朴素贝叶斯知识库

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人们因果推理真地违背隔断规则吗？

人们因果推理真地违背隔断规则吗？

作者：梁渊陕西师范大学

学位级别：硕士

因果贝叶斯标准模型的假设是隔断规则(the screening-off rule),隔断规则是指,在一系列变量X1,X2,X3,...,Xn中,变量Xi的状态是以它的直接原因变量的状态为条件而独立于所有其他变量的,除了它的直接效果节点(direct effects)。具体而言,... 详细信息

因果贝叶斯标准模型的假设是隔断规则(the screening-off rule),隔断规则是指,在一系列变量X1,X2,X3,...,Xn中,变量Xi的状态是以它的直接原因变量的状态为条件而独立于所有其他变量的,除了它的直接效果节点(direct effects)。具体而言,变量Xi是它的直接原因变量的函数;如果直接原因变量的状态固定,那么Xi的状态与其他变量的状态没有关系;而如果直接原因变量的状态不固定而变化,那么Xi的状态则不一定独立于其他变量的状态。根据隔断规则,共同原因结构(A←B→C)中,如果原因节点B的状态固定,那么它导致的两个结果A与C的状态是彼此独立的。链式因果结构(A→B→C)中,如果中间节点B的状态固定时,那么链式的始端A与终端C的状态也是彼此独立的。而目前的大多数研究说明人们实际的因果推理会违背隔断规则。本研究用2个实验探讨了人们的因果推理是否真地会违背隔断规则,并着重考察因果强度在这种违背中所起的作用。实验1设置有因果关系概率信息的原型和无因果关系概率信息的原型两种条件,要求被试对共同原因结构和链式因果结构中的目标节点状态进行可能性估计。通过对比两个案例(Case)中目标节点的估计值来检验人们的因果推理是否违背隔断规则。实验2要求被试先对共同原因事件或中间节点事件发生的因果强度进行估计,再对case中目标节点的状态进行估计,通过考察被试对目标节点状态的估计和因果强度估计之间的关系,进一步检验人们的因果推理是否违背隔断规则。研究结果发现：一,在两种因果结构中,被试对目标节点状态的估计受到非目标节点状态的影响。因果强度解释对被试进行的因果推理提供了最佳的预测。二,被试对目标节点主观的可能性估计,主观的因果强度估计变化和客观的因果材料设置,三者的变化方向是相一致的。三,有、无因果关系概率信息的原型会影响被试对目标节点的可能性估计。无因果关系概率信息的原型条件下两个Case中目标节点状态的估计值差异大于有因果关系概率信息的原型条件下的差异。四,被试的估计存在较大的个体差异,"X= Casel-Case2"中X≥10%和X<-10%的总人数比例远远超过了-10%

关键词：隔断规则因果强度原型信息案例