导读:本文包含了群体推理论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献，主要关键词:案例,群体,本体,智能,群体性事件,算法,认知。
群体推理论文文献综述写法
张双狮,兰月新,刘冰月,夏一雪,张鹏[1]（2017）在《基于案例推理的群体性事件智能决策支持WEB系统研究》一文中研究指出[目的/意义]我国进入全面深化改革的攻坚阶段,国际国内形势空前复杂。随着互联网技术的发展,群体性事件又出现了诸多值得关注的新特点,要求决策者做到面对事件,实时解算、随机应变、因地制宜,当前群体性事件计算机辅助决策的应用非常有限,基于WEB服务的决策系统亟待研究和开发。[方法/过程]针对群体性事件涉及到的非结构化数据,采用基于案例推理的智能决策支持方法,提取群体性事件的特征要素,整理建立案例数据库,用层次分析法和贝叶斯理论确定特征要素权重,用K-最近邻法进行相似度计算,综合利用信息技术与智能决策技术,对事件信息进行有效处理,预测其发展态势及未来可能的发展情景,并实时形成可操作性的应急决策方案,预防和控制群体性事件进一步发展,实现有效应急决策管理。[结果/结论]设计基于.net平台的SQL Server+WCF+Silverlight的Web服务系统,包含案例管理、案例推理、用户管理、交流学习和系统帮助5个模块,以求成为政府管理者,决策处置群体性事件,整理总结相关经验原则和学习的助手。(本文来源于《情报杂志》期刊2017年04期）
张英菊[2]（2016）在《案例推理技术在环境群体性事件应急决策中的应用研究》一文中研究指出将案例推理技术引入到环境群体性事件的应急决策中,在分析了环境群体性事件案例特征的基础上,设计了基于概念树—本体模型—事件元模型叁层架构的环境群体性事件案例的通用描述与存储模式;在检索算法上,为了克服传统最近相邻算法中属性值缺失的问题,提出了结构相似度的概念,并根据这一概念提出全局相似度算法;最后开发了基于案例推理技术的环境群体性事件应急辅助决策模型的原型系统,并通过实例验证了该模型的实用性。(本文来源于《安全与环境工程》期刊2016年01期）
李元[3]（2015）在《基于规则推理专家系统下视障群体远程教育平台构建与应用研究》一文中研究指出现代社会是知识经济的时代,一方面,专业知识的学习越来越重要;另一方面,教育资源仍然相对短缺且分布不平衡的状况依然严峻。网络教育师生分离、知识内容表达形式多样、跨越时空等优点,使之日渐成为人们接受知识的重要途径。此外,计算机技术、网络技术、多媒体技术等信息技术的发展和进步为远程教育的发展带来新的契机。在视障群体教育领域,由于视障群体本身生理缺陷的限制,视障群体对于知识表达和传播的形势要求远远高于常人;同等条件下,获取知识需要花费的人力、物力、财力成本更高;而视障群体教育资源较于常人更为短缺,所有这些都在一定程度上限制了整个世界视障群体教育的发展。因此,视障群体更需要发展远程教育。但是,传统的远程教育学习模式都是基于正常人的习惯模式开发的,并不切合视障群体的学习和认知特点;并且,视障群体教育发展水平一直远远落后于正常水平,相比于我国普通群体远程教育的迅速发展,视障群体的远程教育发展仍然相对比较空白,教育内容组织、传播方式等问题都亟需研究解决。本论文立足视障学生感知、思维、记忆以及学习特征,结合现代远程教育不受时空限制,灵活多样的学习方式的优势,以视障群体行为特征需求为导向,充分利用语音识别、专家系统、手势识别等计算机软件技术,组织视障学生专业特点和课程知识的传输表达方式;在深度分析视障群体特征基础上,从教育平台功能建设和课程内容组织两个方面出发,探索建设适于视障群体的远程教育组织形式,为广大视障群体创造接受教育、终身学习的条件,帮助他们在现代知识经济社会获得生存的技术技能。(本文来源于《北京理工大学》期刊2015-12-20）
李汶华,熊晓栋,郭均鹏[4]（2013）在《一种基于案例推理和协商的群体推荐算法》一文中研究指出群体推荐是个性化推荐领域一个新的研究热点,其与传统个体推荐的重要区别之一,是需要群体成员进行协商或谈判,以提高群体满意度。针对该问题,提出了基于案例推理和协商的群体推荐算法,根据群体成员对项目的历史评价作为知识库,从群体用户角度出发进行协商或谈判,使用多Agent系统模拟群体用户在选择推荐项目问题上的协商过程,最终达成一致并进行推荐,推荐完成后通过用户反馈对群体成员的知识库进行及时更新。选取MovieLens数据库进行试验评价,结果表明,文中算法的推荐质量明显优于对比算法。(本文来源于《系统工程》期刊2013年11期）
常丽君[5]（2013）在《认知学家提出“石头·剪子·布”群体动态学理论》一文中研究指出本报讯 石头—剪子—布是孩童常玩的，殊不知大人们也在玩着“成人版”的这种游戏。据物理学家组织网2月19日报道，美国印第安纳州立大学认知科学家提出了一种新的群体动态学理论，认为石头—剪子—布原理也适用于时尚风格的循环变化、金融市场的波动、电子商务网上的价格(本文来源于《科技日报》期刊2013-02-21）
李玲玲[6]（2012）在《基于案例推理的群体性事件智能决策支持系统研究》一文中研究指出随着经济社会的高速运转，群体性事件频繁出现，事发领域多元化，形成原因、表现形式多样化，参与人数也在不断上升。一些规模较大、势态复杂的群体性事件已经严重影响到社会的稳定和发展。因此，有必要建立一个切实可行的群体性事件的智能决策支持系统，运用现代化科学方法，尽早、尽快地做好应急决策，以降低群体性事件对社会和经济产生的危害。首先，从不同视角分析群体性事件内涵，以此为切入点，分析大量群体性事件归纳演绎出事件的基本特征属性，并从事件特征、分类等内容对事件性质、事件形式、严重程度和人员规模进行定性、定量分析。其次，对基于案例推理的群体性事件智能决策关键技术进行研究，包括案例表示、案例检索、案例修正和案例学习，其中重点研究案例表示与案例检索。通过分析群体性事件的特征属性，采用面向知识表示法来表示群体性事件信息。基于案例检索的特点提出①把特征属性划分为可确定特征属性和模糊特征属性，其中把数值型、数值区间型、枚举型特征属性归为可确定特征属性，把文本型特征属性归为模糊特征属性。采用K-最近相邻检索算法计算案例之间的相似度。②采用基于贝叶斯修正的权重算法。通过AHP获取专家一致性判断矩阵，使用贝叶斯的相关理论方法修正特征属性的权重，实现主客观权重的有机结合，提高知识获取的准确性。最后，在深入研究基于案例推理的智能决策支持系统的基础上，对群体性事件的智能决策支持系统进行结构化设计。经过功能分析，主要包括用户管理，案例推理和数据库管理叁个子系统，其中重点分析研究案例推理子系统。在案例推理子系统过程中，输入目标案例的相关信息，并选择默认特征属性，计算其权重。进而结合软件交互平台，计算目标案例与源案例的相似度，根据相似度阀值，筛选出最终的相似案例。由用户确定的最相似案例作为参考案例，以获得目标案例的解决方案，否则依据领域知识制定方案。最后应用实例进行仿真模拟，以过去的相似案例及其解决方案为参考，为当前事件处理提供辅助决策。本研究结果表明：将基于案例推理的智能决策支持系统应用于群体性事件，有助于应急决策者做出迅速反应，同时也对半结构化或非结构化问题的解决产生启示。(本文来源于《西安科技大学》期刊2012-06-30）
瞿琼丹[7]（2012）在《基于本体的群体性突发事件案例推理研究》一文中研究指出我国正处于社会的转型期,社会结构的变革使得各种矛盾激化,群体性突发事件频发,数量急剧增多、规模不断扩大、领域不断扩展,成为影响社会稳定的重要因素。如何正确把握群体性突发事件的特征,有效地预防、监测和处置群体性突发事件成为构建和谐社会、维护社会稳定的重要任务,也是现阶段我国公共危机管理领域的研究热点。本文从领域、网络传播特征、处置过程这叁个维度,以网络热点事件为样本去深入剖析群体性突发事件的态势与演化特征,并以此为基础,应用本体技术构建了基于多层架构的群体性突发事件案例本体。同时,将本体融入到CBR循环的整个过程,我们构造了群体性突发事件案例推理系统框架并加以实现。(本文来源于《兰州大学》期刊2012-03-01）
束建华[8]（2011）在《群体智能算法在案例推理中的应用》一文中研究指出案例推理系统的增量式学习会使案例库无限增大,导致系统的案例检索速度越来越慢,从而使得整个系统的性能越来越弱。本文针对案例检索方法在进行大数据量检索时出现的检索效率低情况,提出将群体智能算法与案例推理(CBR)结合的方法提高案例检索效率,并在检索过程中通过增加案例库的索引、增加案例、删除案例等进行案例库的维护操作。本文主要以蚁群算法在案例推理中的应用为例进行详细分析,将其成功应用于案例推理系统中。实验表明该方法是有效的。(本文来源于《Proceedings of 2011 AASRI Conference on Artificial Intelligence and Industry Application（AASRI-AIIA 2011 V1）》期刊2011-05-23）
张晓,樊治平[9]（2011）在《一种基于证据推理的多指标多标度大群体决策方法》一文中研究指出针对多指标多标度大群体决策问题,提出了一种基于证据推理的决策方法。首先将参与决策人针对各指标给出的方案评价信息转化为关于指标评价标度的概率分布,然后运用证据推理方法将针对不同指标的概率分布形式的群体评价信息进行集结,得到关于综合评价标度分布形式的群体综合评价信息,在此基础上计算每个方案的效用值,并据此对方案进行排序。最后,通过一个实例说明了本文提出方法的可行性和有效性。本文的方法为解决大群体决策问题提供了一种新途径,具有实际应用价值。(本文来源于《运筹与管理》期刊2011年02期）
束建华[10]（2010）在《群体智能算法在案例推理中的应用》一文中研究指出案例推理系统的增量式学习会使案例库无限增大,导致系统的案例检索速度越来越慢,从而使得整个系统的性能越来越弱。本文针对案例检索方法在进行大数据量检索时出现的检索效率低情况,提出将群体智能算法与案例推理(CBR)结合的方法提高案例检索效率,并在检索过程中通过增加案例库的索引、增加案例、删除案例等进行案例库的维护操作。本文主要以蚁群算法在案例推理中的应用为例进行详细分析,将其成功应用于案例推理系统中。实验表明该方法是有效的。(本文来源于《Proceedings of 2010 International Conference on Services Science, Management and Engineering(Volume 2)》期刊2010-12-26）
群体推理论文开题报告范文
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
将案例推理技术引入到环境群体性事件的应急决策中,在分析了环境群体性事件案例特征的基础上,设计了基于概念树—本体模型—事件元模型叁层架构的环境群体性事件案例的通用描述与存储模式;在检索算法上,为了克服传统最近相邻算法中属性值缺失的问题,提出了结构相似度的概念,并根据这一概念提出全局相似度算法;最后开发了基于案例推理技术的环境群体性事件应急辅助决策模型的原型系统,并通过实例验证了该模型的实用性。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
群体推理论文参考文献
[1].张双狮,兰月新,刘冰月,夏一雪,张鹏.基于案例推理的群体性事件智能决策支持WEB系统研究[J].情报杂志.2017
[2].张英菊.案例推理技术在环境群体性事件应急决策中的应用研究[J].安全与环境工程.2016
[3].李元.基于规则推理专家系统下视障群体远程教育平台构建与应用研究[D].北京理工大学.2015
[4].李汶华,熊晓栋,郭均鹏.一种基于案例推理和协商的群体推荐算法[J].系统工程.2013
[5].常丽君.认知学家提出“石头·剪子·布”群体动态学理论[N].科技日报.2013
[6].李玲玲.基于案例推理的群体性事件智能决策支持系统研究[D].西安科技大学.2012
[7].瞿琼丹.基于本体的群体性突发事件案例推理研究[D].兰州大学.2012
[8].束建华.群体智能算法在案例推理中的应用[C].Proceedingsof2011AASRIConferenceonArtificialIntelligenceandIndustryApplication（AASRI-AIIA2011V1）.2011
[9].张晓,樊治平.一种基于证据推理的多指标多标度大群体决策方法[J].运筹与管理.2011
[10].束建华.群体智能算法在案例推理中的应用[C].Proceedingsof2010InternationalConferenceonServicesScience,ManagementandEngineering(Volume2).2010