42、不确定或不精确规则处理方法综述

不确定或不精确规则处理方法综述

在处理复杂的现实问题时，规则往往存在不确定性或不精确性。本文将介绍几种处理不确定或不精确规则的方法，包括概率逻辑和模糊逻辑相关的理论与应用，以及主流的软件工具和标准。

概率逻辑相关方法

• 贝叶斯逻辑程序（BLP） ：BLP 的逻辑组件由贝叶斯子句构成。贝叶斯子句形式为 A|A1, …, An，其中每个 Ai 是全称量化的贝叶斯原子。与普通子句不同，贝叶斯原子的值来自有限域而非布尔值。此外，BLP 还包含一组条件概率分布和组合规则，可据此轻松计算贝叶斯网络，并使用标准贝叶斯推理进行查询。
• 概率关系模型（PRMs） ：是贝叶斯网络的关系扩展，但不能表达任意量化的一阶规则。
• 多实体贝叶斯网络（MEBNs） ：将一阶逻辑与贝叶斯概率理论相结合，具有完整的一阶表示能力。
• 随机逻辑程序（SLPs） ：由带概率标签的范围受限子句组成，称为随机子句。SLP 为程序的 Herbrand 基中每个谓词的原子分配概率分布，是隐马尔可夫模型和随机语法向一阶逻辑编程的推广，可编码无向贝叶斯网络。SLP 不仅可以手动构建，还能通过归纳逻辑编程（ILP）和随机参数估计的组合进行学习。而且，SLP 和 BLP 可以相互转换。
• 马尔可夫逻辑网络（MLNs） ：是一组带有权重（非概率）的一阶公式。MLN 作为模板用于构建马尔可夫网络，马尔可夫网络是随机变量联合分布的图形模型，能表达贝叶斯网络无法表示的条件依赖关