20140927142231_6249
栏目导航
www.1883.cm
www.1883.cm > www.1883.cm > 文章
处理问题所必要的学问往往是不完整、不切确的
发布时间:2019-10-07  浏览次数:

  简而言之,暗示问题、计较问题、语义问题。暗示问题指的是采用什么方式描述不确定性,这是处理不确定推理的环节一步。凡是无数值暗示和非数值的语义暗示方式,两者都不完美。数值暗示便于计较、比力,再考虑到定性的非数值描述才能较好的处理不确定问题。如对法则

  正在不确定性推理中,除领会决正在确定性推理过程中所提到的推理标的目的、推理方式、节制策略等根基问题外,一般还需要处理不确定性的暗示取怀抱、不确定性的婚配、不确定性的传送算法以及不确定性的合成等问题。选择不确定性暗示方式时招考虑的要素:充实考虑范畴问题的特征;得当地描述具体问题的不确定性;满脚问题求解的现实需求;便于推理过程中对不确定性的推算。

  问题的布景学问一般是指取该问题相关的汗青环境、实现机理、存正在等方面的学问。例如,人类对一些疾病的机理尚未完全搞懂,因而,正在防止、查抄、医治这些疾病方面只能做不确定性推理

  正在良多环境下, 处理问题所需要的学问往往是不完整、不切确的。所谓学问的不完整是指正在处理某一问题时,不具备处理该问题所需的全数学问。例如,大夫看病时,一般是从病人的部门症状起头诊断的。所谓学问的不切确是指既不克不及完全确定, 也不克不及完全确定为假。例如,专家系统中的学问多为专家经验,而专家经验又多为不确定性学问。对于这些不切确、不完整学问,采用确定性推理的方式是无法处置的。

  概率论的相关理论和方式一曲都被用做怀抱不确定性的主要手段,由于它不只有完美的理论,并且还为不确定性的合成取传送供给了现成的公式,因此它被最早用于不确定性学问的暗示取处置中。但因为它凡是要求给出事务的先验概率和前提概率,而这些数据又不易获得,因而了其使用。为领会决这个问题,人们正在概率理论的根本上成长起来了一些新的方式及理论,次要有可托度方式、理论、客不雅概率论等。可托度方式是肖特里菲等人正在确定性理论的根本上,连系概率论等提出的一种不确定性推理方式,起首正在专家系统 MYCIN中获得了的使用。

  学问描述恍惚是指学问的鸿沟不明白。例如,平们所说的“很好”、“好”等概念,其鸿沟都是比力恍惚的。则当用这类概念来描述学问时,所描述的学问当然也是恍惚的。

  一小我工智能系统,因为学问本身的不切确和不完全,采用尺度逻辑意义下的推理方式难以达四处理问题的目标。对于一个智能系统来说,学问库是其焦点。正在这个学问库中,往往大量包含恍惚性、随机性、不靠得住性或不晓得等不确定性要素的学问。为领会决这种前提下的推理计较问题,不确定性推理方式应运而生。正在范畴专家给出的法则强度和用户给出的原始的不确定性的根本上,定义一组函数,求出结论的不确定性怀抱。它包罗如下几个方面:不确定性的传送算法;正在每一步推理中,若何把及学问的不确定性传送给结论;正在多步推理中,若何把初始的不确定性传送给结论。不确定性推理的两条研究线:模子方式。正在推理一级上扩展确定性推理,不确定和学问取某种怀抱尺度对应,给出更新结论不确定性的算法形成响应的不确定性推理模子。节制方式。正在节制策略一级上处置不确定性,无同一的不确定性处置模子,其结果依赖于节制策略。

  和C(A)来暗示不确定性怀抱。计较问题次要指不确定性的和更新,也即获得新的消息的过程。包罗:(1) 已知C(A),

  不确定性能够理解为正在贫乏脚够消息的环境下做出判断,是智能问题的素质特征;推理是人类的思维过程,它是从已知现实出发,通过使用相关的学问逐渐推出某个结论的过程。所谓不确定性推理道理就是从不确定性初始出发,通过使用不确定性的学问,最终推出具有必然程度的不确定性但倒是合理或者近乎合理的结论的方式或理论。

  声明:百科词条人人可编纂,词条建立和点窜均免费,毫不存正在及代办署理商付费代编,请勿上当。详情

  不确定性推理是指那种成立正在不确定性学问和的根本上的推理。它现实上是一种从不确定的初始出发,通过使用不确定性学问,最终推出既连结必然程度的不确定性,又是合理和根基合理的结论的推理过程。目标是使计较机对人类思维的模仿更接近于人类的实正在思维过程。

  不确定推理方式可分为形式化方式和非形式化方式。形式化方式有逻辑法、新计较法和新概率法。逻辑法数值方式,采用多值逻辑和非枯燥逻辑来处置不确定性。新计较法认为概率法不脚以描述不确定性,从而呈现了理论(也叫Dempster-Shafter, D-S方式),确定性方式(CF法)以及恍惚逻辑方式。新概率法试图正在保守的概率论框架内,采用新的计较方式以顺应不确定性描述。 非形式化方式是指性方式,对不确定性没有给出明白的概念。确定性方式:确定性方式的旨不是理论上的严密性,而是处置现实问题的可用性。 同时也不成原封不动地用于任何范畴,以至也不克不及合用于所有科学范畴。推广至一个新范畴时必需按照具体环境点窜。

  理论:理论中引入了信赖函数,它满脚概率论弱。正在概率论中,当先验概率很难获得,但又要给出时,用理论能区分不确定性和不晓得的不同。所以它比概率论更合适于专家系统推理方式。 贝叶斯收集:其素质就是通过各类方式寻找收集中的前提性,达到削减计较量和复杂性的目标。

  正在现实世界中,可由多种分歧缘由导出统一结论的环境良多。例如,惹起人体低烧的缘由至多有几十种,大夫正在看病时只能按照病人的症状,低烧的持续时间和体例,以及病人的体质、病史等做出猜测性的揣度。像如许的推理,不成能是切确的。