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错误识别理论与方法及其在裁判员决策支持系统中的应用

作　者: 周小平
导　师: 郭开仲
学　校: 广东工业大学
专　业: 管理科学与工程
关键词: 错误识别对象规则决策支持模型
分类号: C934
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要

千里之堤毁于蚁穴,小错误引起大损失。如何有效地识别系统中的错误,进而达到纠正或消除错误的目的,是各行各业、各个领域都在努力寻求解决的问题。随着科学技术的发展,尤其是计算机技术、人工智能和自动化理论的发展,计算机及系统工程等领域对错误识别的研究逐渐增多。计算机领域主要致力于错误识别技术的研究,研究内容包括语音、字符、生物特征等,例如语音识别技术的研究及其在发音错误识别系统中的应用[1]、汉字智能工具中的书写错误识别[2]等。系统工程领域主要研究错误的分析法和故障诊断等,期望达到系统优化的目的。本文继承消错理论的研究成果,采用系统工程、数学、逻辑学及计算机工程等理论和方法,构建系统的错误识别理论及方法,包括错误识别对象、识别规则、错误识别方法,及错误识别理论在裁判员决策支持系统中的应用研究。首先,结合错误逻辑等理论,用论域、事物、特征、量值、时间等六个特征或组合表征错误识别的对象；将错误识别对象按活动状态、人们对系统的了解程度、对象的特征T(t)量值L(t)的不同进行分类,并讨论了错误识别对象的分类方法在对象识别中的应用,有利于更全面、系统地认识错误识别的对象；定义了错误识别对象的状态,将错误识别对象的状态分为识别状态、真实状态、应该状态和目标状态等四种状态类型,并讨论了四者之间的关系。运用错误矩阵逻辑方程一类4方程AVX(?)B求解了识别状态与目标状态之间、识别状态与真实状态之间、识别状态与应该状态之间的转化,实现消除和避免错误的目的。其次,研究了错误识别规则建立的科学性、相对完备性和内部无矛盾性等原则；通过对对象系统的条件T，结论J，固有功能GY,目的功能MG,关系R等分析,研究了对象系统规则建立的模式和步骤；根据规则中的指标类型,将规则分为量化规则和非量化规则。可量化规则又分为指标值区间型、指标值固定型、指标值趋小型和指标值趋大型四种类型的规则,并且讨论了在对象集U中的元素u一定的前提下,不同指标类型的规则所对应的错误函数；研究规则函数的差、并和交运算的方法,讨论了规则之间是否有交互作用的情况。再次,结合其它领域对故障、错误识别的研究,根据消错学研究对象的特殊性,提出了几种常见的错误识别方法,包括预先错误分析法、错误假设分析法、错误检查表法、错误与可操作性方法；建立了基于错误系统角度的“PKR”错误识别方法。将系统分解成由最小要素集(可称为点集)、键集和路集构成,再根据各对象的规则,列出“PKR”系统错误识别表,采用相应的规则进行判断,最后达到有效识别错误的目的。最后,研究了基于错误识别理论和方法的南拳动作规格错误识别模型。采用数学模型法、平面方程、解析几何等方法和工具,对南拳套路动作质量(A组)评分规则规定的前扫腿、旋风腿、马步、弓步等十五个动作规则进行形式化描述,建立错误函数和基于计算机视觉的错误动作扣分模型,并举例说明,以期实现基于计算机视觉的武术套路裁判员决策支持系统,减少裁判员人工识别的难度和人为的误差和影响,使裁判工作更加科学、公正。本文以错误识别的对象、规则、识别方法和南拳裁判员动作规格错误识别模型为切入点和重点,系统地构建了错误识别方法和理论,及其在裁判员决策支持系统中的应用,不仅为系统错误识别及系统优化提供了理论支持,同时也为生产和管理实践中的错误识别及错误消除和避免、裁判员决策支持系统等提供了实践方法和工具。

错误识别理论与方法及其在裁判员决策支持系统中的应用

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