知识的不确定性

    在MYcIN中，知识是由规则表示的。它的一般形式为：

        IF E1 THEN E2 AND ...... AND En

           THEN H(x)

其中Ei(i=1,2,...,n)是证据，H可以是一个或多个结论。具有规则形式的解释为当证据E1、E2、...、En都存在时，结论H具有x确定性因子cF(certainty Factor)。x的具体值由领域专家主观的给出，x的取值范围为[-1，1]内。x〉0表示证据存在，增加结论为真的确定性程度，x越大结论越真，x=1表示证据存在结论为真。相反，x<0表示证据存在结论为假，增加结论为假的确定性程度，x越小结论越假，x=-1表示证据存在结论为假。x=0时，则表示证据与结论无关。

     在MYcIN中，系统引入了信任增长度MB(Measure Belief)和不信任增长度MD(Measure Disbelief)两个概念，用来表述知识的不确定性。

    MB(H,E)>0表示因证据E的出现而增加对假设H为真的信任增长度，即P(H|E)>P(H)；而MD(H,E)>0表示因证据E的出现而增加对假设H为真的不信任增长度，即P(H|E)>P(H)。为此，MB和MD的定义为

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