不确定知识表示和推理(人工智能)

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概述

常识具有不确定性

一个常识可能有众多的例外,一个尝试可能是一种尚无理论依据或者缺乏验证的经验

常识往往队环境有极强的依存性

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5.1.1 什么是不确定推理

智能 -> 不确定问题的能力
推理(人类) -> 已知事实 -> 运用相关知识逐步推出某个结论的过程
其中的已知事实和知识是构成推理的两个基本要素

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事务发展的随机性和复杂性,人类认识的不完全、不可靠、不确定和不一致性,自然语言中存在的迷糊性和歧义性  ->  现实世界中的事务之间的关系及其复杂,带了了大量的不确定性

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5.1.2 不确定推理要解决的基本问题

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1.表示问题

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2.计算问题

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3.语义问题

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5.1.3 不确定性推理方法分类

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5.2 非单调逻辑

5.2.1 非单调逻辑的产生

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单调逻辑

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非单调逻辑

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非单调推理

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5.2.2 缺省推理逻辑

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5.2.3 非单调逻辑系统

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5.2.4 非单调规则

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5.2.5 案例:有经纪人的交易

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5.3 主观Bayes方法

5.3.1 全概率公式和Bayes公式

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5.3.2 主观Bayes方法

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机率

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5.4 确定性理论

5.4.1 建造一元专家系统中的问题

Bayes 方法的问题

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可信与不可信问题

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5.4.2 C-F 模型

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可信度的定义

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确定性因子的计算

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5.4.3 案例:帆船分类专家系统


擦肩而过的概率