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人工智能课件:第五章 不确定性推理.pdf
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人工智能
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第五章
不确定性推理
概述
概率论基础
Bayes
网络
主观
Bayes
方法
确定性方法
证据理论
第五章
不确定性推理
概述
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主观
Bayes
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确定性方法
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“
对
于生活
中的大部
分,最
重要
的问
题
实际上只
是概率问
题。你
可以说几
乎我
们
所掌握的
所有知识
都是不
确定的,
只有
一
小部分我
们能确定
地了解
。甚至数
学科
学
本身,归
纳法、类
推法和
发现真理
的首
要
手段都是
建立在概
率论的
基础之上
的。
因此
,整个的
人类知识
系统是与这
一
理论
相
联系的
……
。”
—
拉普拉斯
概述
不精确思维并非专家的习惯或爱好所致,
而是客观现实的要求。
很多
原因
导致同
一结果
推理
所需
的信息
不完备
背景
知识
不足
信息
描述
模糊
信息
中含
有噪声
规划
是模
糊的
推理
能力
不足
解题
方案不
唯一
在人
类
的知识和
思维行为
中,
精确
性只是相对的
,
不精
确
性才是绝
对的。
知识
工
程需要各
种适应不
同类
的
不精确性
特点的不
精确
性
知识描述
方法和推
理方法
。
不确定推理:
(
均可不确定)
→
结论(不确定但合理)
初始证据
知识
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