人工智能概述
 问题求解的基本原理
 知识表示
基于逻辑的问题求解方法
 不确定知识表示及推理
 专家系统
 知识获取和机器学习
 自然语言的处理

 

     返回主页

          

 

 

 

不确定知识表示及推理
不确定推理概述  不确定推理方法之确定性因子法 不确定推理方法之主观beyes方法

      D-S证据论证        可能性理论            非单调推理及粗集理论 

                           D-S证据论证

    该理论提出的初期并没有引起人们的重视,直到80年代barnett(1981)、Friedman(1981)等人将这个方法应用于专家系统,才认识到它具有利用证据的积累可以缩小假设置信区间的重要优点。同时,D-S证据理论能够处理由不知道而引起的不确定性。

    本节分以下几部分详细讨论 D-S证据论证方法

     (1)证据的不确定性

     (2)证据的组合

     (3)D-S证据理论的推理 

        介绍知识表示、证据描述、不确定推理等内容

     (4)D-S方法应用举例

      用实际例子来说明该方法的推理过程

     (5)D-S方法的特点