人工智能导论--不确定性推理（）

如果证据 E 的出现使得结论 H 一定程度为真，则可信度因子（ ）

A、
-1< CF( H , E ) <0

B、
CF( H , E ) = 1

C、
0 < CF( H , E ) < 1 

D、
CF( H , E ) = 0

2、

在可信度方法中，若证据 A 的可信度 CF(F)=0,这意味着（ ）

A、
对证据 A 一无所知

B、
证据 A 可信

C、
没有意义

D、
证据 A 不可信

3、

设有如下一组推理规则：
r1:IF E THEN E2 (0.6)
T2 IF E2 AND Es THEN Ea (0.8)
r3:IF E4 THEN H (0.7)
r4:IF Es THEN H (0.9
且已知CF(E1)=0.5,CF(E3)=0.6,CF(E5)=0.4,结论H的初始可信度一无所知，则CF(H=（）

A、
0.168

B、
0.24

C、
0.36

D、
0.47

具体的计算公式如下：

在证据理论中，信任函数与似然函数对(Bel(A),Pl(A))的值为(0,0)时，表示（ ）

A、
对 A 一无所知

B、
A 为真

C、
对 A 为真有一定信任

D、
A 为假