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《清华大学》 2006年
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贝叶斯专家系统分类器中专家知识的自动提取研究与应用

张爽  
【摘要】: 在应用遥感技术获取地球资源信息的过程中,影像分类和地物信息解译是一项基础性工作。在诸多影像分类方法中,专家系统分类方法能够综合利用遥感影像光谱数据,地理信息数据及环境数据,基于专家知识实现计算机自动分类,从而能够有效识别地物类型,分类精度较常规分类方法有显著提高。然而,长期以来专家知识库建立过程中存在的瓶颈问题,一直未能得到很好解决;传统由领域专家或知识工程师手动建立专家知识库的方式需要消耗大量时间和精力,并且具有很高的操作要求,严重限制了专家系统分类方法的应用。 本论文重点解决如何实现贝叶斯专家系统分类器中专家知识自动提取和建立知识库的问题。研究中分析了专家知识提取相关过程,并得出现有贝叶斯专家系统分类器应用的瓶颈问题。通过对参考样点进行统计分析,得出了专家知识自动提取的方法、即分类类型先验概率和条件概率的估计方法。在此基础上研究实现了具有专家知识自动提取功能的贝叶斯专家系统分类器BESCKAM,并应用可控制的模拟数据对专家知识自动提取效果进行验证。 BESCKAM分类器建立后,应用于秦岭佛坪自然保护区和北京燕房工业区景观分类研究中,实现从具体的实地参考样点中提取专家知识和分类解译。同时研究进行了分类精度检验并同应用最大似然分类法和决策树学习分类法得到的分类结果加以比较分析。 研究结果显示应用基于参考样点统计分析的条件概率估计方法能够有效地获得分类类型分布的先验概率和条件概率,从而实现贝叶斯专家系统分类器中专家知识的自动提取。应用BESCKAM分类器对具体研究区域进行景观分类的分类结果精度要优于应用传统的最大似然分类法和决策树学习分类方法得到的分类结果精度。研究表明依据专家知识自动提取方法能够有效解决现有贝叶斯专家系统分类器中存在的瓶颈问题。
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