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休谟论习惯在因果关系中的作用- 南开哲学.doc

休谟认为“因果之被人发现不是凭借于理性，乃是凭借于经验”[2]，同时指出，我们之所以作出由因及果的推断是基于习惯的作用。那么，休谟究竟是如何理解习惯这个概念的？ ...

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软件测试基础系列培训 -判定表与因果图法.ppt

高效测试用例设计(3)－判定表与因果图法内部资料，请勿外传技术质量部2009年08月软件测试基础系列培训ST-2009-006范围与目标• 课程目标：– 理解判定表和因果图法概念– 掌握判定表和因果图

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六西格玛工具之--因果、鱼骨图.ppt

ImplementingSix Sigma YMTC(海量营销管理培训资料下载) /FMEA——Implementing Six Sigma YMTChttp:

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鱼骨图鱼刺图特性要因图因果图PPT模板范本培训教材文库.ppt

鱼骨图分析方法培讪***鱼骨图分析方法培讪鱼骨图案例特性分析鱼骨图分析法的步骤三种类型、基本结构鱼骨图的定义、用法万事皆有因:问题无时无刻丌在我们周围。 问题是我们的朊友，但是它是大多数人丌愿意碰到的

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鱼骨图 鱼刺图 特性要因图 因果图 PPT 模板 范本 培训 教材.pdf

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第08讲-因果图幻灯片.ppt

第08讲-因果图幻灯片

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QC七大手法培训教材-因果图.ppt

QC七大手法培训教材-因果图

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七大手法之检查表层别法柏拉图因果图.pptx

七大手法之检查表层别法柏拉图因果图.pptx七大手法之检查表层别法柏拉图因果图.pptx七大手法之检查表层别法柏拉图因果图.pptx

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基于因果图的不确定性推理理论及算法研究.pdf

人工智能研究的目的无非是用机器模拟人脑的思维人类的思维是多样性的
虽然很多思维现象体现为对确定性信息的处理然而更多的现象却体现了各种各
样的不确定性而且客观世界中的绝大部分现象都是不确定的因此真正的
人工智能系统要能很好反映人脑思维的不确定性并能对各种无所不在的不确定性
信息进行处理于是如何表示和处理知识的不确定性也就成为人工智能研究的
重要课题之一也是人工智能面临的一大难题动态因果图由张勤教授1994 年提
出它与信度网类似是概率论与图论结合的一种数学工具其特点是提供不确
定知识的表达和灵活的推理方法用节点表示事件或变量有向边表示因果关系
并用连接强度来表示因果关系的强度支持由原因到结果的正向推理方式和由结
果到原因的反向推理方式以及正反向混合推理方式但因果图与信度网相比又具
有一些自己独特的优点在不确定性知识间的因果关系表达更加方便尤其在故
障诊断领域更有独特优势因此对因果图的进一步研究不仅具有重要的学术意义
而且具有很好的实用价值和经济价值
论文围绕着因果图的知识表达学习推理进行了讨论和研究主要内容包
括
在扼要介绍了一些比较常见的不确定性知识的表示和推理方法证据理论
确定性因子模糊逻辑与模糊推理粗糙集理论主观Bayes 方法信度网的基
本知识和面临的困难之后比较详细地阐述了因果图的基本知识主要的推理算
法以及对一些问题的处理方式方法
针对目前因果图不包括自学习机制推理的先验知识完全由领域专家提供的
问题提出了采用统计的方法学习因果图参数的方法包括在数据完备时用后
验分布的数学期望条件期望估计数据不完备时用类似期望最大化EM
算法学习离散因果图参数的算法以及用信息熵学习相关度的方法而且用实
例验证了它们的有效性和可行性采用含参数的EM 算法EM( ) 进行在线
因果图参数连接强度的学习使学习出的参数能适应环境的变化而适时调
整并阐述了它的优越性和离线因果图参数学习的区别同时在理论上论证这
种方法的正确性用经典的统计方法参数估计非参数估计半参数化估计
方法学习连续因果图参数基本事件和连接事件的概率密度函数方法给出
了一个学习因果图结构的途径从而较好地解决了因果图知识获取的关键问题
对丰富因果图理论和因果图的应用都有着十分重要的意义
针对信度网研究已比较成熟已有许多现成的算法和实用的推理软件提出
重庆大学

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基于因果图神经网络的学习者情感演化分析方法与系统.pdf

基于因果图神经网络的学习者情感演化分析方法与系统基于因果图神经网络的学习者情感演化分析方法与系统基于因果图神经网络的学习者情感演化分析方法与系统

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