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《基于條件偏好網(wǎng)權(quán)重屬性的研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號TP18編號煙臺大學(xué)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）基于BP算法的條件偏好網(wǎng)屬性權(quán)重研究TheresearchoftheattributeweightsoftheCP-netBasedontheBPalgorithm申請學(xué)位：工學(xué)學(xué)士院系：計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院專業(yè)：自動化姓名：姜傳星學(xué)號：201158502243指導(dǎo)老師：劉兆偉（副教授）2015年6月1日煙臺大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院基于BP算法的條件偏好網(wǎng)屬性權(quán)重研究姓名：姜傳星導(dǎo)師：劉兆偉2015年6月1日煙臺大學(xué)計(jì)算機(jī)與控制工程學(xué)院[摘要]本文主要描述了基于
2、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法對條件偏好網(wǎng)屬性權(quán)重的研究。在個(gè)性化的應(yīng)用如網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的選擇過程中，用戶的偏好往往會扮演一個(gè)非常重要的角色。條件偏好網(wǎng)（CP-nets）對于表示和推理有條件的偏好是一種簡潔而直觀的形式。然而當(dāng)有多個(gè)特定偏好的組合進(jìn)行比較時(shí)，原始的條件偏好網(wǎng)是無法比較出特定偏好組合之間的細(xì)微差別的，因此，在本文中，我們提出了一種通過用戶指定不同偏好屬性之間的相對重要性即權(quán)重來解決這個(gè)問題。當(dāng)用戶描述的偏好與其實(shí)際的選擇之間產(chǎn)生矛盾時(shí)，則需要調(diào)整條件偏好網(wǎng)中的屬性的權(quán)重，本文提出了兩種調(diào)整思路，線行調(diào)整法
3、和非線性調(diào)整法，并著重研究了基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)BP算法的對條件偏好網(wǎng)屬性權(quán)重的非線性的調(diào)整方法。[關(guān)鍵詞]條件偏好網(wǎng)；屬性權(quán)重的非線性調(diào)整；人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；BP算法Abstract:ThispapermainlydescribestheresearchoftheattributeoftheCP-netsbasedontheBP-ANNalgorithm.Onthechoiceofpersonalizedapplicationssuchasnetworkservice,theuser'spreferences
4、tendtoplayaveryimportantrole,CP-netsisacompactandintuitiveformalismforrepresentingandreasoningwithconditionalpreference.However,comparedwiththecombinationofhavemorethanonespecificpreference,theoriginalCP-netsisunabletocomparethesubtledifferencesbetweence
5、rtaincombinationsofpreference,therefore,inthisarticle,weputforwardakindoftheusertospecifytherelativeimportanceoftheweightbetweenthepreferenceattributestosolvethisproblem.Asdescribedintheuserpreferenceandconflictbetweentheactualchoice,youwillneedtoadjustg
6、oodnetweightsofattributesinthecondition,thispaperputsforwardtwokindsofthinking,thelineofcontrolandnonlinearadjustmentmethod,andemphaticallyintroducesthebasedonartificialneuralnetworkBPalgorithmnonlinearadjustmentmethodfortheCP-netsattributeweights.Keywor
7、ds:CP-nets;Nonlinearadjustmentofattributeweights;theartificialneuralnetworks;BPalgorithm目錄1緒論11.1本課題研究的意義及必要性11.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢11.3研究思路及內(nèi)容22條件偏好網(wǎng)32.1條件偏好網(wǎng)的簡要介紹32.2條件偏好網(wǎng)的應(yīng)用及不足42.3加權(quán)條件偏好網(wǎng)的權(quán)重及違反程度的概念43人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)73.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概述及定義73.2人工神經(jīng)元73.3激活函數(shù)83.4人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練94人工神經(jīng)
8、網(wǎng)絡(luò)的BP算法104.1BP算法的提出及其概述104.2BP算法的原理分析105BP算法對條件偏好網(wǎng)權(quán)值調(diào)整155.1調(diào)整初始屬性權(quán)重的提出155.2BP算法對條件偏好網(wǎng)的調(diào)整166總結(jié)與展望18致謝19參考文獻(xiàn)20附錄211煙臺大學(xué)畢業(yè)論文（設(shè)計(jì)）1緒論1.1本課題研究的意義及必要性在個(gè)性化選擇和人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域，為了支持自動決策，用戶偏好的提取在這當(dāng)中起著重要的作用。在日常生活中，偏好隨處可見，人們通過偏好來表達(dá)自己各種各樣的意愿，以
