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标题: 贝叶斯推理与确定性因子[更新中] [打印本页]

作者: Settwarl 时间: 2014-11-4 20:13
标题: 贝叶斯推理与确定性因子[更新中]
本帖最后由 Settwarl 于 2014-11-4 20:13 编辑

1.不确定性简介
   与其他程序不同，人工智能接收的数据（信息）是不完美的。这些信息可能是不确定的、不一致的、不完整的，要有效处理这些信息，就需要管理不确定性。
2.基本概率论和贝叶斯推理
   事件的概率是事件发生的比例，表示为从零（不可能发生）到一（必然发生）之内的数字索引。概率的表示方法为：
   p(A)=事件A发生的概率
   p(A|B)=A和B同时发生的概率/B发生的概率，称为在事件B发生的条件下A发生的条件概率
   p(AB)=A和B同时发生的概率，称为A和B的联合概率
   那么
            [attach]9[/attach]       (1)
   同样，
            [attach]10[/attach]
   因此，[attach]7[/attach]
   联合概率具有可交换性，即
   [attach]8[/attach]
   所以
   [attach]11[/attach]
   带回(1)式，则
   [attach]12[/attach]       (2)
   其中
   P(A|B)是事件B已发生前提下A发生的条件概率。
   P(B|A)是事件A已发生前提下B发生的条件概率。
   p(A)是事件A发生的概率。
   p(B)是事件B发生的概率。

   公式(2)即为贝叶斯规则(Bayesian rule)。

   条件概率的概念用来描述事件A依赖事件B的程度。可以扩展这个原理得到事件A依赖一系列相互排斥的事件B1、B2、…、Bn的程度:
   [attach]14[/attach]    (3)
   如果公式(3)包含Bi的所有事件，就可以得到：
   [attach]15[/attach]
   那么
   [attach]16[/attach]             (4)
   如果事件A的发生仅取决于两个相互排斥的事件，即B和非B，那么公式(4)就变成：
   [attach]17[/attach]    (5)
   将公式(5)中A、B交换，带入(2)，就得到：
   [attach]18[/attach] (6)
   公式(6)为人工智能中管理不确定性的概率理论的应用奠定了基础。
3.确定性因子理论
   确定因子理论是替代贝叶斯推理最常用的方法。与概率不同，确定因子的最大值是1.0，最小值是-1.0.正值代表可信度，负值代表不可信度。
   确定因子理论基于两个函数：可信度的度量MB(H,E)和不可信度的度量MD(H,E)。这两个函数分别代表如果证据E出现，假设H的可信度增加的程度和不可信度增加的程度。
   [attach]19[/attach]
   [attach]20[/attach]
   MB(H,E)和MD(H,E)的取值范围是0到1。

作者: /wjr/ 时间: 2014-11-9 16:03
学霸、、、、、看不懂

作者: hr567 时间: 2014-11-13 20:34

/wjr/ 发表于 2014-11-9 16:03
学霸、、、、、看不懂

同看不懂。

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