【摘 要】
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为了适应人工智能处理背景关系的随机性和不确定性的要求,在因素空间的背景分布及模糊背景关系理论基础上,研究了因素空间的可测性,得到可测因素、可测因素空间和因素概率分布函数,并将因素分析理论与信息增益应用到辽宁阜新农村人群高血压危险因素分析中去,得到了高血压病的危险因素排序及危险因素分析.在因素分析理论的基础上给出因素随机过程、因素Markov过程及决策Markov过程定义,研究了因素Markov过程
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为了适应人工智能处理背景关系的随机性和不确定性的要求,在因素空间的背景分布及模糊背景关系理论基础上,研究了因素空间的可测性,得到可测因素、可测因素空间和因素概率分布函数,并将因素分析理论与信息增益应用到辽宁阜新农村人群高血压危险因素分析中去,得到了高血压病的危险因素排序及危险因素分析.在因素分析理论的基础上给出因素随机过程、因素Markov过程及决策Markov过程定义,研究了因素Markov过程与性质,得到结果:用因素空间作为基本空间,为处理无后效性的因素随机过程提供一种预测方法,对于因素空间理论具有基础性意义,为处理人工智能的决策过程提供了理论依据.因素Markov链不仅能解决无后效性的决策问题,又能在因素分析理论基础上解释状态转移概率产生的原因.在Markov过程中探讨了转移矩阵产生的原因.当决定状态的因素相互独立时,给出因素状态转移概率的计算方法.研究表明:用因素空间作为基本空间,为处理具有无后效性的因素随机过程提供新的预测方法,对于处理人工智能的决策过程具有基础性意义.该论文有图6个,表7个,参考文献56篇.
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