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不确定性推理（一）

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不确定性推理（一）

2020-11-03 18:34:15   0  举报

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人工智能与机器学习-不确定性推理

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不确定性推理

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大纲/内容

三、概率方法<br>

1、经典概率方法 <br>

对经典概率方法的解释√

经典概率方法的优缺点√<br>

2、逆概率方法

Bayes' theorem:（Bayes定理:）<br>

Single evidence（单个证据时）<br>

Multiple evidences(有多个证据时)<br>

四、主观 Bayes 方法<br>

1、知识不确定性的表示<br>

静态强度

2、证据不确定性的表示<br>

动态强度

3、组合证据不确定性的算法<br>

4、不确定性的传递算法<br>

(1) 证据肯定存在的情况<br>

（2）证据肯定不存在的情况

（3）证据不确定的情况

P(E/S) = 1；P(E/S) = 0；P(E/S) = P(E) <br>

5、结论不确定性的合成算法<br>

6、主观 Bayes 方法的主要由缺点<br>

五、可信度方法<br>

1、可信度 <br>

什么是可信度？

2、C-F模型<br>

证据确定性表示

证据不确定性表示

组合证据不确定性的算法

不确定性的传递算法

结论不确定性的合成算法<br>

3、可信度方法的进一步发展

八、基于框架表示的不确定性推理<br>

1、不确定性知识框架表示<br>2、框架的不确定性匹配<br>3、框架推理<br>

一、基本概念

1、为什么要研究不确定推理

2、什么是不确定性推理

3、不确定性推理中的基本问题

不确定性的表示与量度

知识不确定性的表示

证据不确定性的表示

不确定性的量度

不确定性匹配算法及阈值的选择

“怎样才算匹配成功”<br>

不确定性的传递算法

两个子问题

结论不确定性的合成

推理时有时会出现这样的情况

二、不确定性确定性推理方法的分类及常用推理方法简介<br>

1、不确定性推理方法的研究分类<br>

在推理一级上扩展确定性推理

在控制策略一级处理不确定性

2、常用的不确定性推理方法介绍

主观贝叶斯

可信度法<br>

证据理论法

模糊推理<br>

六、模糊推理<br>

1、模糊理论 <br>

2、模糊命题<br>

3、模糊知识的表示 

4、模糊匹配<br>

5、冲突消解 

6、模糊推理基本模式<br>

7、简单模糊推理

扎德的合成推理规则

扎德方法构造模糊关系

七、证据理论<br>

1、D-S理论<br>

证据理论中，描述和处理不确定性引入了什么东西？

2、一个不确定性推理模型

九、基于语义网络表示的不确定性推理<br>

1、不确定性知识的语义网络表示<br>

结点不确定化

语义联系不确定化

语义网络结构的不确定化

2、语义网络不确定性匹配<br>

3、语义网络推理

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