人工智能技术应用确定性推理-人工智能技术应用确定性推理题目

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能技术应用确定性推理的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能技术应用确定性推理的解答，让我们一起看看吧。

1. 不确定性推理有哪几类？
2. 不确定性推理的理论依据？
3. 不确定性推理主要有两种不确定性？
4. 适用于规则推理的知识表示法的是？
5. 确定性高的符号？

不确定性推理有哪几类？

可信度方法、主观Bayes方法、证据理论

不确定性推理知识库是人工智能的核心，而知识库中的知识既有规律性的一般原理，又有大量的不完全的专家知识，即知识带有模糊性、随机性、不可靠或不知道不确定因素。世界上几乎没有什么事情是完全确定的。

不确定性推理即是通过某种推理得到问题的精确判断。

不确定性推理的理论依据？

不确定性可以理解为在缺少足够信息的情况下做出判断，是智能问题的本质特征；推理是人类的思维过程，它是从已知事实出发，通过运用相关的知识逐步推出某个结论的过程。所谓不确定性推理原理就是从不确定性初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的方法或理论。

不确定性推理主要有两种不确定性？

包括如下几个方面：不确定性的传递算法；

在每一步推理中，如何把证据及知识的不确定性传递给结论；

在多步推理中，如何把初始证据的不确定性传递给结论。不确定性推理的两条研究路线：模型方法。

在推理一级上扩展确定性推理，不确定证据和知识与某种度量标准对应，给出更新结论不确定性的算法构成相应的不确定性推理模型。

控制方法。

在控制策略一级上处理不确定性，无统一的不确定性处理模型，其效果依赖于控制策略。

适用于规则推理的知识表示法的是？

适用于规则推理的知识表示法通常包括以下几种：

1. 产生式规则（Production Rule）：产生式规则是一种用于表示因果关系的知识表示法。它通常由一个条件和一个动作组成，其中条件描述了某些前提条件，而动作描述了在满足这些条件时应该执行的行动。产生式规则可以用于表示程序性知识，例如算法和决策树等。

2. 语义网络（Semantic Network）：语义网络是一种用于表示概念及其之间关系的知识表示法。它由节点和边组成，节点表示概念或实体，边表示概念之间的关系。语义网络可以用于表示领域知识和语言知识，例如实体关系图、本体等。

3. 框架（Frame）：框架是一种用于表示对象和概念的结构化知识表示法。它由一组槽组成，每个槽表示对象或概念的一个属性或特征。框架可以用于表示特定领域中的对象和实体，例如医学诊断、法律案例等。

4. 一阶谓词逻辑（First-Order Predicate Logic）：一阶谓词逻辑是一种用于表示普遍性、原子性和量化性质的知识表示法。它使用谓词来表示命题，使用变量来表示对象，使用量词来表示对象的数量和位置。一阶谓词逻辑可以用于表示形式化知识和数学基础等领域的知识。

这些知识表示法都可以用于表示规则推理中的知识，其中产生式规则是最常用的知识表示法之一，因为它可以方便地表示因果关系和程序性知识，并且易于实现和应用。

确定性高的符号？

推论性(discursive)符号首先用于描述各种具体事物之间的关系、性质与特征。它把各个(个别)事物的名称和符号，按一定的组合方式排列起来，使之传达和描述一定的客观事实状态，它具有一种清晰性和确定性，具有一种可推理、可操作的规划性。人类符号中可归属于推论性符号体系的有科学符号、逻辑符号、语言符号等，而最为典型的则是语言符号。

到此，以上就是小编对于人工智能技术应用确定性推理的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能技术应用确定性推理的5点解答对大家有用。

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