文献类型：期刊文章

作　　者：张文修[1]

机构地区：[1]西安交通大学应用数学研究中心,西安710049

出　　处：《中国科学基金》

年　　份：1996

卷　　号：10

期　　号：4

起止页码：254-260

语　　种：中文

收录情况：CSCD、CSCD2011_2012、JST、RWSKHX、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：不确定性推理是人工智能的关键问题。本文引进了包含度的概念以及包含度的生成方法,给出了包含度在专家系统中关于知识获取与推理的某些应用。 不确定性是人工智能中最活跃的研究领域,对于发展智能计算机有着重要意义。不确定性推理有定量方法、定性方法以及两者相结合的方法。对于定量方法,首先是与测度及不确定性信息相关。不同的测度与表示方法得到不同的不确定性推理,如包含有MYCIN不确定因子与主观贝叶斯推理的概率推理方法、证据推理方法、模糊推理方法、信息推理方法等。上述方法的共同特征是用概率测度、信息测度、似然测度、可能性测度、必然性测度给出假设的度量。不确定性推理的本质是在各种测度下对于包含关系给出一种估计。概括已有的不确定性推理使我们引进了包含度的概念,它足以表达各种不确定性推理的共同特征。

关 键 词：包含度 不确定性推理  相似度 人工智能

分 类 号：TP18]