系统架构与核心功能
DCP平台基于DIKWP模型构建五层处理框架，通过数据(Data)、信息(Information)、知识(Knowledge)、智慧(Wisdom)、意图(Purpose)的语义联动，实现智能生成与不确定性量化。核心组件包括：
- 概念语义映射引擎：建立多模态数据的概念化表达
- 动态知识图谱：支持实时更新的语义关联网络
- 意图推理模块：结合应用场景的决策优化机制
不确定性建模机制
系统采用混合不确定性量化方法，整合概率图模型与模糊逻辑推理。关键技术突破包括：
- 基于信息间隙决策理论(IGDT)的风险评估框架
- 多源异构数据的不确定性传播建模
- 语义关联强度的动态置信度计算
| 类型 | 处理方法 |
|---|---|
| 随机性 | 蒙特卡洛模拟 |
| 模糊性 | 隶属函数量化 |
典型应用场景
在智能网联汽车领域，系统支持：
- 动态交通环境的实时决策优化
- 多车协同路径规划的不确定性消解
- 突发事件的鲁棒性策略生成
技术优势分析
相较于传统系统，DCP平台实现三大突破：
- 意图驱动的动态语义适配
- 跨领域知识迁移能力
- 亚秒级不确定性量化响应
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