第7章不确定性处理 证据不确定性的表示 也使用可信度表示,但取值范围为[0,1]。复合 证据不确定性的计算法同前 结论不确定性的计算方法 ·当可信度CF(E)≥A时,结论H的可信度 CF(H)=CF(H,E)×CF(E)
第7章 不确定性处理 证据不确定性的表示 • 也使用可信度表示，但取值范围为[0,1]。复合 证据不确定性的计算法同前。 结论不确定性的计算方法 • 当可信度CF(E) 时，结论H的可信度 CF(H)=CF(H,E)CF(E)
第7章不确定性的处理 结论不确定性的合成算法 当有n条规则有相同的结论时,即 IF El THEn H(CF(H, El),a1) IF E2 THEN H(CF( H, E2),n2) If En THEN H(CF (H, En), an) 如果都满足CF(Ei)≥i,则首先求出每条规则的结 论的可信度 CF(H=CF(H,E)×CF(E1)
第7章 不确定性的处理 结论不确定性的合成算法 • 当有n条规则有相同的结论时，即 IF E1 THEN H (CF(H,E1), 1) IF E2 THEN H (CF(H,E2), 2) …………….. IF En THEN H (CF(H,En), n) 如果都满足CF(Ei) i ，则首先求出每条规则的结 论的可信度 ( ) ( , ) ( ) CFi H = CF H Ei CF Ei
第7章不确定性的处理 结论H的综合可信度可由下列方法之一求出: (1)求极大值 CFO)=max CF(, CE2(A),CE( ·(2)加权求和法 CF( ∑CF(H,E)×CF(E) ∑CF(H,E1) (3)有限求和 CF(H)=mi{∑CF(H)}
第7章 不确定性的处理 结论H的综合可信度可由下列方法之一求出： • （1）求极大值 • （2） 加权求和法 • （3） 有限求和 CF(H) = max{CF1 (H),CF2 (H),...,CFn (H)} = = = n i n i i i i CF H E CF E CF H E CF H 1 1 ( , ) ( ) ( , ) 1 ( ) ( ) min{ ( ),1} 1 = = n i CF H CFi H
第7章不确定性的处理 6加权的不确定性推理 当条件的重要性程度不一样时,可以使用加 权的规则表示知识,一般形式为 IF E(O, AND E2(O2)AND. AND E(O,) THEN H(CF(H, E), a) 其中,(=12,…m)是加权因子,λ是阈值, 均由领域专家给出。权值一般满足条件
第7章 不确定性的处理 加权的不确定性推理 当条件的重要性程度不一样时，可以使用加 权的规则表示知识，一般形式为 其中， 是加权因子， 是阈值， 均由领域专家给出。权值一般满足条件 IF ( ) AND ( ) AND ...AND ( ) THEN ( ( , ), ) E1 1 E2 2 En n H CF H E (i 1,2, ,n) i = 0 1, 1 1 = = n i i i
第7章不确定性的处理 6加权的不确定性推理 囧组合证据不确定性的算法 如果前提条件 E=E(O, AND E2O2) AND. AND En(On) 则其可信度为 CFE)=∑(,xCF(E) 如果
第7章 不确定性的处理 加权的不确定性推理 组合证据不确定性的算法 • 如果前提条件 则其可信度为 如果 ( ) AND ( ) AND ...AND ( ) E = E1 1 E2 2 En n ( ( )) 1 i n i CF(E) i CF E = = 1 1 = n i i