湘潭大学 人工智能课件 非经典推理 part .ppt

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1、ArtificialIntelligence(AI)人工智能第三章：非经典推理内容提要第三章：非经典推理1.经典推理和非经典推理2.不确定性推理3.概率推理4.主观贝叶斯方法5.可信度方法6.证据理论内容提要第三章：非经典推理1.经典推理和非经典推理2.不确定性推理3.概率推理4.主观贝叶斯方法5.可信度方法6.证据理论经典推理和非经典推理经典逻辑推理建立在以形式逻辑和数理逻辑为主的经典逻辑基础上，运用确定性知识进行推理，是一种单调性的推理。现实世界中的大多数问题存在随机性、模糊性、不完全性和不精确性。对于这些问题，若采用前面所讨论的精确性推理方法显然是无法解决的。为此，出现

2、了一些新的逻辑学派，称为非经典逻辑，相应的推理方法称为非经典推理。人工智能需要研究不精确性的推理方法，以满足客观问题的需求。经典推理和非经典推理非经典逻辑推理与经典逻辑推理的区别在推理方法上，经典逻辑采用演绎逻辑推理，非经典逻辑采用归纳推理。在辖域取值上，经典逻辑是二值逻辑，非经典逻辑是多值逻辑。在运算法则上，两者大不相同。在逻辑运算符上，非经典逻辑有更多的逻辑运算符。在单调性上，经典逻辑是单调的，即已知事实均为充分可信的，不会随着新事实的出现而使原有事实变为假。非经典逻辑是非单调的。内容提要第三章：非经典推理1.经典推理和非经典推理2.不确定性推理3.概率推理4.主观贝叶斯

3、方法5.可信度方法6.证据理论不确定性推理不确定性推理不确定性推理是建立在非经典逻辑基础上的一种推理，它是对不确定性知识的运用与处理。不确定性推理泛指除精确推理以外的其它各种推理问题。包括不完备、不精确知识的推理，模糊知识的推理，非单调性推理等。不确定性推理从不确定性的初始证据（即事实）出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度不确定性的结论。不确定性推理为什么要采用不确定性推理所需知识不完备或问题的背景知识不足所需知识描述不精确或模糊多种原因导致同一结论或解题方案不唯一不确定性推理的基本问题1.不确定性的表示2.不确定性的匹配3.组合证据的不确定性的计算4.不确定性

4、的更新5.不确定性结论的合成不确定性的表示知识的不确定性的表示考虑因素：1.问题描述能力;2.推理中不确定性的计算含义：知识的确定性程度，或静态强度表示：用概率，[0,1]，0接近于假，1接近于真用可信度，[-1,1]，大于0接近于真，小于0接近于假证据的非精确性表示证据来源：初始证据，中间结论表示：用概率或可信度不确定性的表示不确定性的匹配含义：不确定的前提条件与不确定的事实匹配问题：前提是不确定的，事实也是不确定的方法：设计一个计算相似程度的算法，给出相似的限度标志：相似度落在规定限度内为匹配，否则为不匹配不确定性的表示组合证据不确定性的计算含义：知识的前提条件是多个证据

5、的组合方法：T(E)表示证据E为真的程度最大最小法：T(E1ANDE2)=min{T(E1),T(E2)}T(E1ORE2)=max{T(E1),T(E2)}概率法：在事件之间完全独立时使用T(E1ANDE2)=T(E1)T(E2)T(E1ORE2)=T(E1)＋T(E2)－T(E1)T(E2)有界法：T(E1ANDE2)=max{0,T(E1)＋T(E2)－1}T(E1ORE2)=min{1,T(E1)＋T(E2)}不确定性的表示不确定性的更新主要问题：解决不确定性知识在推理的过程中，知识不确定性的累积和传递。解决方法已知规则前提证据E的不确定性T(E)和规则的强度F(E,

6、H)，则结论H的不确定性：T(H)=g1[T(E),F(E,H)]证据合取：T(E1ANDE2)=g2[T(E1),T(E2)]证据析取：T(E1ORE2)=g3[T(E1),T(E2)]不确定性的表示不确定性结论的合成主要问题：多个不同知识推出同一结论，且不确定性程度不同解决方法：并行规则算法：根据独立证据E1和E2分别求得结论H的不确定性为T1(H)和T2(H)，则证据E1和E2的组合导致结论H的不确定性：T(H)=g[T1(H),T2(H)]函数g视不同推理方法而定不确定性的表示不确定性推理的类型模糊推理基于概率的方法主观Bayes方法不确定性理论证据理论数值方法非数值

7、方法不确定性推理框架推理语义网络推理常识推理…内容提要第三章：非经典推理1.经典推理和非经典推理2.不确定性推理3.概率推理4.主观贝叶斯方法5.可信度方法6.证据理论概率推理概率论基础回顾样本空间：在概率论中，把试验中每一个可能出现的结果称为试验的一个样本点，由全体样本点构成的集合称为样本空间。通常，用D表示样本空间。随机事件：由样本点构成的集合称为随机事件。运算：并事件：事件A与事件B至少有一个发生记为A∪B交事件：事件A与事件B同时发生记为A∩B互逆事件：事件A与B之间满足A∩B=Φ,A∪B=D概