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不确定性推理方法讲述
* 4.4.5 模糊推理 2. 对 IF A THEN B 类型的模糊规则的推理 则: 当输入: * 例如,得到模糊向量: 取结论: U=5。 4.4.6 模糊决策 “模糊决策”(“模糊判决”、“解模糊”或“清晰化”):由模糊推理得到的结论或者操作是一个模糊向量,转化为确定值的过程。 1. 最大隶属度法 * 2. 加权平均判决法 4.4.6 模糊决策 例如 则 * 4.4.6 模糊决策 3. 中位数法 例如 * 4.4.6 模糊决策 3. 中位数法 例如 用线性插值处理,即 所以 * 4.4.7 模糊推理的应用 例4.10 设有模糊控制规则: “如果温度低,则将风门开大”。设温度和风门开度的论域为{1,2,3,4,5}。 “温度低”和“风门大”的模糊量: “温度低”=1/1+0.6/2+0.3/3+0.0/4+0/5 “风门大” =0/1+0.0/2+0.3/3+0.6/4+1/5 已知事实“温度较低”,可以表示为 “温度较低”=0.8/1+1/2+0.6/3+0.3/4+0/5 试用模糊推理确定风门开度。 * 4.4.7 模糊推理的应用 解:(1)确定模糊关系 R * 4.4.7 模糊推理的应用 解: (2)模糊推理 =(0.0,0.0,0.3,0.6,0.8) (3)模糊决策 用最大隶属度法进行决策得风门开度为5。 用加权平均判决法和中位数法进行决策得风门开度为4。 ú ú ú ú ú ú ? ù ê ê ê ê ê ê ? é ú ú ú ú ú ú ? ù ê ê ê ê ê ê ? é = ¢ = ¢ 0 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 0 3 . 0 3 . 0 3 . 0 0 . 0 0 . 0 6 . 0 6 . 0 3 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 1 6 . 0 3 . 0 0 . 0 0 . 0 0 . 0 3 . 0 6 . 0 0 . 1 8 . 0 o o T R A B * THE END Introduction of Artificial Intelligence * Introduction of Artificial Intelligence 第 4 章 不确定性推理方法 主讲:王万良 浙江工业大学 教材:王万良《人工智能导论》(第3版) 高等教育出版社,2011 * 现实世界中由于客观上存在的随机性、模糊性,反映到知识以及由观察所得到的证据上来,就分别形成了不确定性的知识及不确定性的证据。 不确定性推理:从不确定性的初始证据出发,通过运用不确定性的知识,最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理的结论的思维过程。 不确定性推理主要有两类: 基于概率论的不确定性推理方法:概率方法、主观Bayes方法、可信度方法、证据理论。 基于模糊理论的模糊推理方法。 教学内容设计 * 教学内容设计 产生式规则: E :前提条件, :结论 :在证据 出现的条件下,结论 成立的确定性程度。 复合条件: :在证据 出现时结论的确定程度。 IF E THEN Hi E=Ei AND E2 AND … AND Em 经典概率方法 * Bayes定理: 逆概率 原概率 教学内容设计 多个证据 ,多个结论 , 且每个证据都以一定程度支持结论。 ∑ 1 2 1 2 1 2 1 ) ( ) ︳ ( ) ︳ ( ) ︳ ( ) ( ) ︳ ( ) ︳ ( ) ︳ ( ) ︳ ( n j j j m j j i i m i i m i H P H E P H E P H E P H P H E P H E P H E P E E E H P = = L L L 逆概率方法 * 教学内容设计 优点: 较强的理论背景和良好的数学特征,当证据及结论都彼此独立时计算的复杂度比较低。 缺点: 要求给出结论 的
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