诊断型专家系统中序列决策理论模型的研究
本文针对诊断型专家系统,研究了相应的决策理论模型及有关算法,建立了一个基于贝叶斯网的序列诊断决策模型，在模型中,将影响选择的特征值分为疾病类和测试类,提出了一个测试优先级的算法,考虑了不同的特征值影响其他特征值权重的情形,采用了贝叶斯网络解决不确定性和不确定性传播的问题，该模型能帮助知识工程师对涉及序列诊断知识建模以及确定证据选择优先级,案例的实验结果表明,该模型明显优于传统的基于经验的诊断模型。
专家系统 决策理论模型 序列诊断 贝叶斯网络 特征值 测试优先级算法
李爱平 贾焰 吴泉源
国防科学技术大学计算机学院,长沙,410073
国内会议
厦门
中文
558-566
2004-10-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）