不確定性推理

不確定性推理：是指建立在不清楚，不明確的知識和證據基礎上的推理，不完備、不精確的知識推理，模糊知識推理。

多種原因導致同一結論。

解題方案不唯一，現實生活中的問題有很多解決方案，這些方案之間很難決定誰優誰劣，所以選擇認為較優的方案，就屬於一種不確定性推理。

所需知識不完備，不精確。

所需知識描述模糊。

知識的不確定性表示

含義：知識的確定性程度或動態強度。

用概率：範圍在【0，1】之間，越靠近0越假，越靠近1越真。

用可信度：範圍【-1,1】之間，當值大於0時，越靠近1越真，當值小於0時，越靠近-1越假。

用隸屬度：範圍【0，1】之間，值越小，隸屬度越低。

證據的不確定性表達

證據型別：基本證據，組合證據

與知識的不確定性表達保持一致。

因為知識與證據都是不確定的，而且兩者的實際不確定度不一定相同，所以通過設計乙個演算法，匹配雙方的不確定度，並給出乙個相似限度，如果匹配雙方的相似程度落在規定的限度內，則匹配成功』

組合證據的不確定性計算：合取則取最小，析取取最大。

是否採用數值：數值方法和非數值方法

我們主要了解數值方法。

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重視不確定性

面臨兩種選擇時，多數人認為最重要的是從中選擇，然而設計 無論是軟體設計還是其他設計 並不是這樣的。當你面對兩種可能性時，應該仔細考慮設計中存在的不確定性。不確定性可以促使你推遲決定 譯註1 收集更多的資訊 促使你使用分隔 partition 和抽象 abstract 的方法來降低設計決策的重要性 譯...

人工智慧 5 不確定性推理

不確定性推理實際上是一種從不確定的初始證據出發，通過運用不確定性知識，最終推出具有一定程度的不確定性但卻又是合理或基本合理的結論的思維過程。1 不確定性的表示 知識的不確定性表示 乙個數值，表示相應知識的確定性程度，知識的靜態強度。證據的不確定性表示 證據的不確定性可以用概率來表示，也可以用可信程度...

不確定性學習（2）

續上。定義的常量 不確定性很小的一些量，比如 一些物理常量，我們認為他們是確定的，因此為定義的常量。決策變數 決策者可以直接控制的數量，也稱為控制變數或者政策變數。決策變數根據定義沒有真值，其值的確定依賴於決策者。價值引數 代表了決策者以及其代表人群的偏好。價值引數不應該被認為經驗數量 將價值引數的...