不确定性推理复习

本文通过具体示例展示了如何利用推理规则计算不确定性的传播过程。首先根据给定的推理规则和证据可信度,逐步推导出中间结论的可信度因子(CF值),最终综合所有路径得到目标H的CF值。

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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 × max{0,CF(E1)}

             =0.6 × max{0,0.5}=0.3

(2) 再由r2求CF(E4)

        CF(E4)=0.7 × max{0, min{CF(E2 ), CF(E3 )}}

             =0.7 × max{0, min{0.3, 0.6}}=0.21

(3) 再由r3求CF1(H)

CF1(H)= 0.8 × max{0,CF(E4)}

      =0.8 × max{0, 0.21)}=0.168

(4) 再由r4求CF2(H)

CF2(H)= 0.9 ×max{0,CF(E5)}

      =0.9 ×max{0, 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)

             =0.028

 

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