第7章不确定性的处理 6推理中结论的不确定性的计算 CF(H=CF(H, Exmaxt0, CF(EX 若CF(E)<0,则CF(H)=0; 若CF(E)=1,则CF(H)=CF(H,E) 6结论不确定性的合成算法 当有多条知识推出相同结论时,总的不 确定性可利用公式计算
第7章 不确定性的处理 推理中结论的不确定性的计算 CF(H)=CF(H,E)max{0,CF(E)} 若CF(E)<0, 则CF(H)=0; 若CF(E)=1, 则CF(H)=CF(H,E) 结论不确定性的合成算法。 当有多条知识推出相同结论时，总的不 确定性可利用公式计算
第7章不确定性的处理 E如果有两条知识 IF El THEN H(CF(H,ElD) IF E2 THEN H(CF(H, E2)) 则H的总的信度可分两步 (1)、分别计算每一条知识的CF(H) CF1()=CF (H, El)xmaxt0, CF(El] CF2(H)=CF(H, E2) xmaxO, CF(E2)J
第7章 不确定性的处理 如果有两条知识： IF E1 THEN H (CF(H,E1)) IF E2 THEN H (CF(H,E2)) 则H的总的信度可分两步 （1）、分别计算每一条知识的CF(H): CF1(H)=CF(H,E1) max{0,CF(E1)} CF2(H)=CF(H,E2) max{0,CF(E2)}
第7章不确定性的处理 E总的可信度可计算为 CF(H)+Ce,(H)+CF(H)XCE, (H) if CF(H)20, CE2(H)20 CF2(H)=CF(H)CF2()+CF(H)XCE(H) if CF(H)<0, CF(H)<0 CE(H)+CE(H) 1-min( CF(h)L CE2(d)D
第7章 不确定性的处理 总的可信度可计算为 else 1 min{| ( )|, | ( )|} ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) if ( ) 0, ( ) 0 ( ) ( ) ( ) ( ) if ( ) 0, ( ) 0 ( ) 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1,2 − + + + + + = C F H C F H C F H C F H C F H C F H C F H C F H C F H C F H C F H C F H C F H C F H C F H C F H C F H
例设有如下一组知识: r1: If El THEN H(0. 8) r2: IF E2 THEN H(0.6) r3: IF B3 THEN H(0.5) r4: IF E4 AND(E5 OR E6)THEN El(0.7) r5: IF E7 AND E8 THEN E3(0. 9)
例 设有如下一组知识： r1: IF E1 THEN H (0.8) r2: IF E2 THEN H (0.6) r3: IF E3 THEN H (0.5) r4: IF E4 AND (E5 OR E6) THEN E1 (0.7) r5: IF E7 AND E8 THEN E3 (0.9)
第7章不确定性的处理 已知:CF(E2)=0.8CF(E4)=0.5,CF(E5)=0.6 CF(E6)=0.7,CF(E7)=06,CF(E8)=09 求CF(H) 6带有阈值的不确定性推理 知识不确定性的表示 [f E Then H(CF(r, E,a) 其中可信度因子CF(H,E)在(0,1]之间;λ是阈值, 0<1.只有当前提条件E的可信度CF(E)≥时,相 应的知识才能被利用
第7章 不确定性的处理 已知：CF(E2)=0.8 CF(E4)=0.5, CF(E5)=0.6 CF(E6)=0.7, CF(E7)=0.6, CF(E8)=0.9 求CF(H). 带有阈值的不确定性推理 知识不确定性的表示 If E Then H (CF(H,E)，) 其中可信度因子CF(H,E) 在（0，1]之间； 是阈值， 0< 1. 只有当前提条件E的可信度CF(E) 时，相 应的知识才能被利用