ai07-不確定性推理方法(編輯修改稿)
2025-06-16 16:14 本頁(yè)面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 ++==同理可得： 解： P(H2 ∣ E)=， P(H3∣ E)= P(H1∣ E)， P(H2∣ E)， P(H3∣ E) ？ 基于經(jīng)典概率的不確定推理方法 ? 優(yōu)點(diǎn) : 較強(qiáng)的理論背景和良好的數(shù)學(xué)特征，當(dāng)證據(jù)及結(jié)論都彼此獨(dú)立時(shí)計(jì)算的復(fù)雜度比較低。 ? 缺點(diǎn) : 要求給出結(jié)論 的先驗(yàn)概率 及證據(jù) 的條件概率 。 iH )( iHPjE) ( ij HEP?經(jīng)典 概率方法的優(yōu)缺點(diǎn) 基于經(jīng)典概率的不確定推理方法 學(xué)習(xí)要求 ?了解不確定性推理的基本概念 ?了解基于經(jīng)典概率的不確定推理方法 ?掌握可信度不確定推理方法 學(xué)習(xí)要求 ?了解不確定性推理的基本概念 ?了解基于經(jīng)典概率的不確定推理方法 ?掌握可信度不確定推理方法 可信度不確定推理方法 ? 1976年， Stanford大學(xué)的 Shortliffe等人提出了可信度的方法，并將其應(yīng)用于 MYCIN專家系統(tǒng)中。 可信度不確定推理方法 ? 可信度：也成 確定性因子 ，就是人們?cè)趯?shí)際生活中根據(jù)自己的經(jīng)驗(yàn)或觀察對(duì)某一事件或現(xiàn)象為真的相信程度。 主觀性 經(jīng)驗(yàn)性 可信度不確定推理方法 ? 知識(shí)不確定性的表示： IF E THEN H (CF(H, E)) E: 前提條件證據(jù) H: 結(jié)論 CF(H, E): 該條知識(shí)的可信度 * CF(H, E)取值范圍在 [1,1]之間 CF(H, E) ＞ 0: E的出現(xiàn)增大了 H為真的概率 CF(H, E) ＜ 0: E的出現(xiàn)增大了 H為假的概率 CF(H, E) = 0: E與 H無(wú)關(guān) 可信度不確定推理方法 ? 證據(jù)不確定性的表示： 單個(gè)證據(jù)表示： CF(E)取值范圍 [1,1] 組合證據(jù)表示： 合取： E=E1∧ E2∧ … ∧ En CF(E)=min{CF(E1), CF(E2) … CF(En)} 析?。?E=E1∨ E2∨ … ∨ En CF(E)=max{CF(E1), CF(E2) … CF(En)} 可信度不確定推理方法 ? 不確定性傳遞問(wèn)題： 已知 CF(E)與 CF(H, E)，求 CF(H)？ CF(H) = CF(H, E) max{0, CF(E)} 當(dāng) CF(E) ＜ 0時(shí)， CF(H) =0 當(dāng) CF(E) = 1時(shí)， CF(H) = CF(H
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