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几种不确定推理模型研究 总被引:3,自引:0,他引:3
在现实世界中,事物通常以不确定的形式存在,事物之间的关系也具有不确定性。另一方,人们从自然现象中总结出的规律或知识是经验的,或不确定的。因此,在推理判断和决策过中,均不可避免地涉及不确定的数据和知识的处理。现在,已建立了 相似文献
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一类贝叶斯网络的线性推理 总被引:3,自引:0,他引:3
贝叶斯网络提供了表示变量集之间概率依赖性的一个自然有效的方法,而且其推理方法是主观贝叶斯方法的一个扩展,具有坚实的概率理论基础,因此,许多人工智能的研究者都采用贝叶斯网络作为一种知识表示的方法,将其应用到各种问题领域。如:故事理解、规划、电路错误检测和医学诊断等等。但是,贝叶斯网络已遭受到一些人工智能研究者的批评,因为它们需要大量的数值概率值使不确定关系量化, 相似文献
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