3、处理智能系统中的不确定性

处理智能系统中的不确定性

1 不确定性的来源

在智能系统中，不确定性是不可避免的。它可能源自多个方面，包括但不限于：

• 不确定的证据 ：证据本身可能是不准确的或来自不可靠的来源。例如，传感器可能偶尔会给出错误的读数。
• 证据与结论之间的不确定性联系 ：即使证据是可靠的，它与结论之间的关系也可能不是绝对确定的。例如，某项证据可能只是增加或减少了某一假设的可能性，而不是直接证明或否定它。
• 模糊规则 ：规则中使用的术语可能是模糊的，难以精确定义。例如，“高薪”究竟指的是多少，这在不同的情境下可能有不同的解释。

这些不确定性来源需要不同的处理方法，以确保智能系统能够在不确定环境中依然可靠地运作。

2 贝叶斯更新

2.1 通过概率表示不确定性

贝叶斯更新是一种基于概率论的方法，用于处理不确定性。其核心思想是为每个假设或断言赋予一个初始概率（先验概率），并在有新证据时更新这些概率。具体来说，贝叶斯定理提供了计算条件概率的公式：

[ P(H|E) = \frac{P(E|H) \cdot P(H)}{P(E)} ]

其中：
- ( P(H|E) ) 是在给定证据 ( E ) 的条件下假设 ( H ) 的概率。
- ( P(E|H) ) 是在假设 ( H ) 为真的条件下证据 ( E ) 的概率。
- ( P(H) ) 是假设 ( H ) 的先验概率。
- ( P(E