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人工智能—不确定性知识的表示与推理.ppt
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人工智能—不确定性知识的表示与推理.ppt
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第
8
章 不确定性知识的表示与推理
第
8
章 不确定性知识
的表示与推理
8.1
不确定性处理概述
8.2
几种经典的不确定性推理模型
8.3
基于贝叶斯网络的概率推理
8.4
基于模糊集合与模糊逻辑的模糊推理
习题八
第
8
章 不确定性知识的表示与推理
8.1
不确定性处理概述
8.1.1
不确定性及其类型
1. (
狭义
)
不确定性
不
确
定
性
(uncertainty)
就
是
一
个
命
题
(
亦
即
所
表
示
的
事
件
)
的
真
实性
不能
完全
肯定
,
而
只能对
其为
真的
可能
性给
出某
种估计。 例如
:
如果乌云密布并且电闪雷鸣
,
则很可能要下暴雨。
如果头痛发烧
,
则大概是患了感冒。
就是两个含有不确定性的命题。 当然
,
它们描述的是人们的
经验性知识。
第
8
章 不确定性知识的表示与推理
2.
不
确切性
(
模糊性
)
不
确
切
性
(imprecision)
就
是
一
个
命
题
中
所
出
现
的
某
些
言
词
其涵义不够确切
,
从概念角度讲
,
也就是其代表的概念的内涵
没有硬性的标准或条件
,
其外延没有硬性的边界
,
即边界是软
的或者说是不明确的。 例如
,
小王是个高个子。
张三和李四是好朋友。
如果向左转
,
则身体就向左稍倾。
第
8
章 不确定性知识的表示与推理
这
几
个
命
题
中
就
含
有
不
确
切
性
,
因
为
其
中
的
言
词
“
高
”
、
“好
朋
友
”
、
“
稍
倾
”
等
的
涵
义
都
是
不
确
切
的
。
我
们
无
妨
称
这
种
涵
义不确切的言词所代表的概念为软概念
(soft concept)
。
(
注
:
在
模
糊集
合
(fuzzy
set)
的概
念
出
现以
后
,
有些
文
献
中
(
包
括
本书
的
第
一、
二
版
)
将
这里
的
不
确切
性
称
为模
糊
性
(fuz
ziness),
将
含
义
不
确
切
的
言
词
所
代
表
的
概
念
称
为
模
糊
概
念
,
但
笔
者
认
为
将
这
种
概
念
称
为
软
概
念
似
乎
更
为
合
理
和
贴
切
。
)
第
8
章 不确定性知识的表示与推理
3.
不完全性
不完全
性就是
对某事
物来说
,
关于
它的信
息或知
识还不全
面
、
不
完
整
、
不
充
分
。
例
如
,
在
破
案
的
过
程
中
,
警
方
所
掌
握
的
关
于
罪
犯
的
有
关
信
息
,
往
往
就
是
不
完
全
的
。
但
就
是
在
这
种
情
况
下
,
办
案
人
员
仍
能
通
过
分
析
、
推
理
等
手
段
而
最
终
破
案
。
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