第06章不確定推理人工智能課件(存儲(chǔ)版)
【正文】 ? 由 r4： IF E4 and E5 THEN E1（ ） 和 CF（ E4） = ， CF（ E5） = 得： CF（ E1） = min { CF（ E4） , CF（ E5） } = = ? 由 r1： IF E1 THEN H （ ） 和 CF（ E1） = 得： CF3（ H） = CF（ E1） = 可信度方法 示例 ?綜合 CF1,2（ H） 和 CF3（ H） 得： CF（ H） = CF1,2(H) + CF3(H)－ CF1,2(H) CF3(H) = ＋ － ≈ 帶有閾限的可信度方法 帶有閾限的可信度方法 帶有閾限規(guī)則表示 帶有閾限的可信度方法 ? 規(guī)則形式： if e then h ( CF(h, e), λ) 其中： 1） CF(h, e)是 規(guī)則的可信度 ， 也稱為 規(guī)則強(qiáng)度 ， 取值范圍為： 0＜ CF(h, e)≤1 2） λ為規(guī)則的閾值 ， 只有當(dāng)證據(jù) e的可信度 CF(e)≥λ時(shí) ， 該規(guī)則才有可能被使用 ， λ的取值范圍為： 0＜λ≤1。 模糊邏輯與模糊推理 模糊集合的定義與運(yùn)算 模糊知識(shí)表示與模糊匹配 模糊推理方法 帶有可信度的模糊推理 作 業(yè) 基于概率的不確定推理方法 ? 證據(jù) e的不確定性 用 e發(fā)生的概率 P(e)表示 ? 規(guī)則 “ if e then h” 的不確定性 用條件概率 P(e | h)表示 。 可信度方法 規(guī)則的不精確表示 ? 規(guī)則形式： if E then H ( CF ( H, E ) ) 或： CF ( H, E ) E H 其中： CF ( H, E ) 是 規(guī)則的可信度 ， 也稱為 規(guī)則強(qiáng)度 ， 修正定義 ? MB（ H， E） = 1 （ P（ H） =1 時(shí) ） ? MB（ H， E） =
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