第06章不確定推理人工智能課件-資料下載頁
2025-03-10 00:07本頁面
【正文】 ) = ( － ) / ( 1－ ) = 可信度方法 示例 ? 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)則強度 ， 取值范圍為： 0＜ CF(h, e)≤1 2） λ為規(guī)則的閾值 ， 只有當證據(jù) e的可信度 CF(e)≥λ時 ， 該規(guī)則才有可能被使用 ， λ的取值范圍為： 0＜λ≤1。 加權(quán)的可信度方法 加權(quán)的可信度方法 在實際問題中 ， 規(guī)則的多個證據(jù)對結(jié)論的支持程度并不相同 ， 可在規(guī)則中為每個證據(jù)引入加權(quán)因子 。 1. 加權(quán)規(guī)則的表示 if e1(w1)∧ e2(w2)∧ … ∧ en(wn) then h ( CF(h, e), λ1) 其中 wi 為證據(jù) ei 的加權(quán)因子 。 權(quán)值的取值范圍為： 0≤wi≤1， i=1, 2, … , n， 且應滿足歸一條件 ， 即： 11???niiw2. 推理過程 （ 1） 證據(jù)組合的不確定計算 e=e1(w1)∧ e2(w2)∧ … ∧ en(wn) ? 若權(quán)值滿足 歸一條件 ， 則合取組合的可信度用下式計算： ? 若權(quán)值不滿足 歸一條件 ， 則合取組合的可信度用下式計算： ????n1iii )CF(ew)( eCF?? ????n1iiin1ii)CF(e(ww1)( eCF作業(yè) P. 267 P(ab|c)= 求 a、 b、 e 同時支持 f 時， P( f | abe) 演講完畢，謝謝觀看！
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