人工智能第四章-不确定性推理课件

单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,6.8,设有如下一组推理规则,:,r1: IF E1 THEN E2 (0.6),r2: IF E2 AND E3 THEN E4 (0.7),r3: IF E4 THEN H (0.8),r4: IF E5 THEN H (0.9),且已知,CF(E1)=0.5, CF(E3)=0.6, CF(E5)=0.7,。,求,CF(H)=?,解,：,(1),先由,r1,求,CF(E2),CF(E2)=0.6 max0,CF(E1),=0.6 max0,0.5=0.3,(2),再由,r2,求,CF(E4),CF(E4)=0.7 max0, minCF(E2 ), CF(E3 ),=0.7 max0, min0.3, 0.6=0.21,6.8 设有如下一组推理规则:,(3),再由,r3,求,CF1(H),CF1(H)= 0.8 max0,CF(E4),=0.8 max0, 0.21)=0.168,(4),再由,r4,求,CF2(H),CF2(H)= 0.9 max0,CF(E5),=0.9 max0, 0.7)=0.63,(5),最后对,CF1(H,),和,CF2(H),进行合成，求出,CF(H),CF(H)=,CF1(H,)+CF2(H)+,CF1(H,),CF2(H),=0.692,(3) 再由r3求CF1(H),人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,4.9,设有一组带加权因子的推理规则：,R1:IF E1 (0.6) AND E2(0.4) THEN H1(0.9),R2:IF E3(0.3) AND E4(0.3) AND E5(0.4) THEN H2(0.8),R3:IF E6(0.5) AND H1(0.3) AND H2(0.2) THEN H(0.7),且已知,F(E1)=0.9,CF(E2)=0.8,CF(E3)=0.7,CF(E4)=0.7,CF(E5)=0.8,CF(E6)=0.9,。请用带加权因子的可信度推理方法求,CF,（,H),4.9 设有一组带加权因子的推理规则：,4.5,模糊推理,4.5.1,：模糊理论,1,模糊集,定义,4.4,设,U,是论域，,A,是把任意,u,U,映射为,0,，,1,上某个值的函数，即,则称,A,为定义在,U,上的一个隶属函数。由,A,(,u,)(,u,U),所构成的集合,A =,A,(,u,),u,U,称为,U,上的一个模糊集，,A,(,u,),称为,u,对,A,的隶属度，,A,称为模糊集,A,的隶属函数。,4.5模糊推理4.5.1：模糊理论,若论域离散且有限，则模糊集,A,可表示为：,A=,A,(,u,1,),A,(,u,2,),A,(,u,n,),也可写为：,A=,A,(,u,1,)/,u,1,+,A,(,u,2,)/,u,2,+,+,A,(,u,n,)/,u,n,或者：,A=,A,(,u,1,)/,u,1,A,(,u,2,)/,u,2,A,(,u,n,)/,u,n,A=,(,A,(,u,1,),u,1,),(,A,(,u,2,),u,2,),(,A,(,u,n,),u,n,),隶属度为,0,的元素可以不写。,若论域离散且有限，则模糊集A可表示为：,例如，在论域,U=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,上，以下形式都可以用来表示模糊集,“,大,”,：,大,=0, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1,大,=0/0+0.2/1+0.3/2+0.4/3+0.5/4+0.6/5+0.7/6+0.8/7+0.9/8+1/9,大,=0/0, 0.2/1, 0.3/2, 0.4/3, 0.5/4, 0.6/5, 0.7/6, 0.8/7, 0.9/8, 1/9,大,=0.2/1, 0.3/2, 0.4/3, 0.5/4, 0.6/5, 0.7/6, 0.8/7, 0.9/8, 1/9,例如，在论域U=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9上,无论论域,U,有限还是无限，离散还是连续，扎德用如下记号作为模糊集,A,的一般表示形式,:,U,上的全体模糊集记为：,F,(U)=A|,A,:U0,1,或,F,(U)=,A,|,A,:U0,1,无论论域U有限还是无限，离散还是连续，扎德用如下记号作为模糊,4.17,设某小组有,5,个同学，分别为,S1,S2,S3,S4,S5,。若对每个同学的“学习好”程度打分：,S1:95 S2:85 S3:80 S4:70 S5:90,这样就确定了一个模糊集,F,，它表示该小组同学对“学习好”这一模糊概念的隶属程度，请写出该模糊集。,解：对模糊集为,F,，可表示为：,F=95/ S1+85/S2+80/ S3+70/S4+90/S5,或,F=95/ S1, 85/S2, 80/ S3, 70/S4, 90/S5,4.17 设某小组有5个同学，分别为S1,S2,S3,S4,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,复习,复习,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,人工智能第四章-不确定性推理课件,