不确定性推理的基本问题,不确定性推理原理

人工智能不确定性推理的实现 2023-11-12 10:16 562 墨鱼

人工智能不确定性推理的实现

不确定性推理的基本问题,不确定性推理原理

第一个是噪声问题。不确定的知识图通常具有很高比例的噪声数据。在这种情况下，传统的表示推理方法将学习准确的图表示并给出错误的推理结果；其次，置信度或概率嵌入和推理问题人工智能的不确定推理方法1推理的基本概念1.推理方法及分类按照推理逻辑的基础分类：演绎推理：演绎推理从已知的一般知识出发，推导出这些已知知识中所包含的知识是否适合于某种特定的知识。

但对于不确定的知识，我们采用可信度，即量化不确定性（实际上将其转化为确定性）的方法，不确定性推理的其他结果仍应包含可信度。也就是说，在进行不确定性推理时，除了以下原因外：所需知识不完整、不准确，所需知识描述模糊，多种原因导致同一结论，解决方案不唯一，基本问题不确定。不确定性的表达：（1）知识的不确定性的表达包括

不确定性推理的表示问题1.知识不确定性的表示知识不确定性的表示方法是与不确定性推理方法密切相关的问题。在选择不确定性知识的表示形式时，通常需要考虑以下两个方面。不确定性推理是一种基于非经典逻辑的不确定性知识的推理类型。它从不确定性的初始证明开始。，通过利用不确定性知识，推导出一定程度的不确定性和合理性

(-__-)b 4.2模糊假设推理1.概述人工智能的三大经典基础技术是：知识表示、推理和搜索策略。推理是人类解决问题的主要思维方法。无论是人类智能还是人工智能，不确定性推理需要解决的基本问题是：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

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标签：不确定性推理原理