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人工智慧技術在建設工程爭議解決中的應用/東南土木青年教師科研論叢

  • 作者：成於思
  • 出版社：東南大學
  • ISBN：9787564180300
  • 出版日期：2018/10/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：131
人民幣：RMB 38 元      售價：元
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內容大鋼
    建設工程爭議的頻繁發生降低了建設項目的效率，浪費了工程資源，對項目產生負面影響。同時，在工程爭議解決的過程中，相似的問題經常重複發生，如何從過去的爭議中提取有用的信息，提高工程爭議解決效率，甚至減少爭議的發生，引起了研究人員的廣泛關注。成於思著的《人工智慧技術在建設工程爭議解決中的應用》將人工智慧技術引入工程爭議領域，構建工程爭議案例庫，對爭議案例進行關聯規則挖掘和爭議結果預測，為工程爭議解決提供了全新的思路。本書提出的法律論證圖式模型推動了工程爭議的法律推理過程的結構化建模，是爭議解決領域智能化的基礎；利用關聯規則挖掘得到的工程質量缺陷之間的規律，可以在施工之前起到預警作用，防止缺陷發生，進而預防缺陷爭議的產生，而在工程質量爭議已經發生的時候，可以預測缺陷的原因和責任方；預測工程爭議結果幫助爭議雙方了解輸贏的可能性，一定程度地減小在爭議上的支出。本書構建的案例庫可以成為工程索賠研究和工程法律研究的基礎平台。
    本書可供工程爭議、人工智慧、法律推理等領域的研究人員和工程合同管理及工程法律從業人員參考使用。
作者介紹
成於思
    成於思 女，1983年8月出生，江蘇省南京市人，工學博士，現任東南大學土木工程學院建設與房地產系講師。     2005年本科畢業於東南大學信息工程專業，獲工學學士學位。2009年碩士畢業於東南大學通信與信息系統專業．獲工學碩士學位。2014年博士畢業於東南大學土木工程建造與管理專業，獲工學博士學位。2015年至今，于東南大學土木工程學院任教。     近年來主持和參與了多項國家級科研項目。已經在《Automationin Construction}《土木工程學報》《東南大學學報(自然科學版)》《電腦工程與應用》等國內外雜誌和國際會議上發表學術論文1O篇。主要研究方向為人工智慧與工程爭議管理。
目錄
前言
第一章  緒論
  1.1  研究背景
  1.2  問題的提出
  1.3  研究目的
  1.4  研究意義
  1.5  研究內容和技術路線
    1.5.1  研究內容及方法
    1.5.2  研究路線
  1.6  本章小結
第二章  文獻綜述
  2.1  概述
  2.2  工程合同爭議和法律推理相關文獻
    2.2.1  工程合同爭議
    2.2.2  法律論證
  2.3  工程質量缺陷相關文獻
  2.4  工程變更相關文獻
  2.5  人工智慧演算法相關文獻
    2.5.1  CBR和RBR
    2.5.2  決策樹演算法
    2.5.3  神經網路演算法
    2.5.4  貝葉斯分類器
    2.5.5  關聯規則挖掘演算法
  2.6  本章小結
第三章  工程爭議案例基本統計分析
  3.1  概述
  3.2  試點調查
  3.3  數據收集與統計
    3.3.1  工程質量缺陷爭議案例
    3.3.2  工程變更爭議案例
  3.4  本章小結
第四章  工程爭議案例庫的構建
  4.1  概述
  4.2  工程爭議中的法律論證模型
    4.2.1  工程爭議中運用的法律論證形式
    4.2.2  工程爭議中的法律論證關係數據模型
  4.3  工程質量缺陷關係數據模型
  4.4  本章小結
第五章  基於分層關聯規則挖掘演算法的爭議案例分析
  5.1  概述
  5.2  概念分層的關聯規則演算法
    5.2.1  Apriori演算法
    5.2.2  概念分層的Apriori演算法
    5.2.3  其他形式的分層挖掘演算法
  5.3  演算法應用
    5.3.1  數據預處理
    5.3.2  質量缺陷挖掘
  5.4  本章小結
第六章  基於模糊決策樹演算法的工程爭議結果預測
  6.1  概述

  6.2  工程變更爭議特點分析
    6.2.1  工程變更概念及相關規定
    6.2.2  工程變更爭議判決因素提取
  6.3  決策樹演算法及其問題
    6.3.1  傳統決策樹演算法描述
    6.3.2  不確定性對決策樹的影響
  6.4  模糊集合理論
  6.5  模糊決策樹演算法
  6.6  利用模糊決策樹演算法預測工程變更爭議判決結果
    6.6.1  預測演算法性能評價指標
    6.6.2  工程變更爭議結果預測
  6.7  本章小結
第七章  基於神經網路的工程爭議結果預測
  7.1  概述
  7.2  神經網路的基本概念
  7.3  ANN演算法介紹
    7.3.1  BP神經網路
    7.3.2  概率神經網路
  7.4  基於ANN的分類預測
  7.5  利用神經網路預測工程變更爭議判決結果
    7.5.1  分類準備
    7.5.2  ANN網路設計和性能比較
  7.6  本章小結
第八章  基於貝葉斯分類器的工程爭議結果預測
  8.1  概述
  8.2  樸素貝葉斯分類器
    8.2.1  貝葉斯定理
    8.2.2  樸素貝葉斯分類
  8.3  貝葉斯分類器
    8.3.1  貝葉斯網路的概念
    8.3.2  貝葉斯分類器參數學習
    8.3.3  貝葉斯分類器結構學習
  8.4  TAN分類器
  8.5  利用貝葉斯分類器預測爭議判決結果
    8.5.1  分類準備
    8.5.2  樸素貝葉斯分類器和TAN分類器結果比較
    8.5.3  貝葉斯網路分類器結果比較
  8.6  三種分類器性能比較
  8.7  本章小結
第九章  總結與展望
  9.1  研究成果
  9.2  本書創新點
  9.3  本書不足和展望
參考文獻
附錄

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