不确定性推理解决的主要问题,不确定性推理原理

不确定性问题怎么做 2023-11-17 09:52 106 墨鱼

不确定性问题怎么做

不确定性推理解决的主要问题,不确定性推理原理

不确定推理中的不确定性主要有两种类型，即结论的不确定性和证据的不确定性。不确定性是在信息不充分的情况下才能被理解的。常用的不确定性推理数学方法主要包括基于概率的似然推理（PlaisibleReasoning）、基于模糊数学的模糊推理（FuzzyReasoning）、可信度方法以及使用人工神经网络算法和遗传算法

(2)不确定推理方法的分类不确定推理方法在人工智能系统中通常不够严谨，但它们仍然可以解决某些实际问题，符合人类专家的直觉，也可以从概率的角度给出一些解释。不确定性推理模型不存在基本问题：不确定性的表示与测量、不确定性的匹配、不确定性的传播与更新、不确定性的合成。

背景一般（确定性）推理过程：利用现有的知识从已知的事实中得出结论。此时，只需要事实来匹配知识的前因。不精确的思维不是专家的习惯爱好，而是客观现实中不确定性推理的基本问题。要实现对不确定知识的处理，必须解决不确定知识的表示问题和不确定信息的计算问题。，以及不确定性表示和计算的语义解释问题。 1.问题的表达

不确定性推理需要解决的基本问题有：不确定性表示问题，包括不确定性证据和不确定性知识的表示；不确定性推理计算问题，包括不确定性传递计算算法、组合证据不确定性。另外还要解决推理方向、推理方法、控制策略等基本问题，一般还需要解决不确定性的表达与测量、不确定性匹配、不确定性传递算法以及不确定性。综合和其他重要问题。 Ⅰ.不确定性•知识的表示和测量

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标签：不确定性推理原理