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人工智能之不确定性处理.pptx
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人工智能
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人工智能之不确定性处理
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第
7
章 不确定性处理
7.1
不确定性及其类型
随机性
模糊性
不完全性
不一致性
第
7
章 不确定性处理
7.2
不确定性知识的
表示
随机性知识的表示
•
随机性产生式规则的
表示是在产生式规则的后
面加上一个
称为信度（或可信度
）的
0
到
1
之间
的数。一般表示形式
为
或
其中 表示规则
为真的信度，
表示
A
为真的
情况下
B
为真
的信度。一般可
以以概率作为信度。
))
|
(
(
A
B
C
B
A
))
(
(
B
A
C
B
A
)
(
B
A
C
B
A
)
|
(
A
B
C
第
7
章 不确定性处理
例
•
如果乌云密布并且电
闪雷鸣，则天要下暴雨；
（
0.95)
•
如果头痛发烧，则患
了感冒；（
0.8)
7.2.2
模糊知识的
表示
模糊不确定性通常用隶属度表示，隶属度表示对象
具有某种属性的程度。隶属度可以与谓词逻辑、产
生式规则、框架、语义网络等结合起来表示模糊不
确定性。
第
7
章 不确定性处理
模糊产生式规
则
•
“
如果患者有些头疼并且发高烧，则他患了重感
冒” 可表示为：
（患者，症状，（头疼，
0.9
5))
（患者，症
状，（发烧，
1.1))
（患者，疾病，（感冒，
1.2))
模糊谓词
•
普通谓词加上程度表示。例：“
Mary
很喜欢书”
可表示为
lik
e
1.2
(mary, book)
，或
1.2lik
e
（
mary,book)
。
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