不确定数据的概念知识获取理论与方法
关于不确定性推理理论与知识发现的研究共3篇
关于不确定性推理理论与知识发现的研究共3篇关于不确定性推理理论与知识发现的研究1不确定性推理理论与知识发现在人工智能和机器学习中，不确定性一直是一个重要的话题。
不确定性是指我们不能准确地预测结果或结果的不完全属性。
例如，在医学诊断中，医生可能需要查看许多不同的因素，如症状、体征和医疗记录，才能确定一个患者的诊断。
在这种情况下，医生可能无法确定某些因素是否与诊断有关，这就是不确定性存在的地方。
不确定性推理是一种处理这种未知信息的技术。
它可以让我们在不完整的信息情况下做出决策。
不确定性推理包括许多技术，如模糊逻辑、贝叶斯网络、概率推理和模糊关联规则挖掘。
模糊逻辑是一种模糊集合理论的应用，它允许我们考虑模糊和不确定性的情况。
模糊逻辑的一个重要应用是在控制系统中，以便它们可以处理感性输入。
贝叶斯网络是一种基于概率的图模型，它可以处理多个变量之间的不确定性关系。
这种技术可以用于决策支持、诊断和预测，以及其他的情况下，需要考虑不确定性的因素。
概率推理是一种根据已知条件推出未知条件的技术。
它可以在信仰网络和贝叶斯网络的基础上进行。
概率推理可以应用于各种上下文中，如自然语言处理、图像识别和语音识别。
模糊关联规则挖掘是一种通过将模糊逻辑和关联规则挖掘相结合的方法，可以处理模糊数据和不确定性问题。
这种方法常常被用于市场分析、客户行为模型和生产预测，在不确定性的情况下找出模式。
知识发现则是通过从大量数据中提取有价值的信息来发现新的知识。
它主要包括数据挖掘、机器学习、统计学等技术。
数据挖掘是一种在大量数据中发现隐藏模式和知识的技术。
它的应用之一是在电子商务中挖掘客户行为，以识别客户的购买习惯和需求。
数据挖掘也可以分析社交网络或互联网上的数据，以预测趋势或事件。
机器学习是一种基于数据和统计学的技术，可以将数据用于训练机器，以便它可以从过去的经验中学习并做出决策。
机器学习在很多领域都有应用，如自然语言处理、计算机视觉和广告定向。
2022机器学习专项测试试题及答案
2022机器学习专项测试试题及答案1. 机器学习的流程包括:分析案例、数据获取、________和模型验证这四个过程。
（）A、数据清洗B、数据分析C、模型训练(正确答案)D、模型搭建2. 机器翻译属于下列哪个领域的应用?（） *A. 自然语言系统(正确答案)B. 机器学习C. 专家系统D. 人类感官模拟3. 为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是（）。
*A.专家系统B.人工神经网络(正确答案)C.模式识别D.智能代理4. 要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）。
*A．专家系统B．机器学习(正确答案)C．神经网络D．模式识别5. 如下属于机器学习应用的包括（）。
*A．自动计算，通过编程计算 456*457*458*459 的值(正确答案)B．文字识别，如通过 OCR 快速获得的图像中出汉字，保存为文本C．语音输入，通过话筒将讲话内容转成文本D．麦克风阵列，如利用灵云该技术实现远场语音交互的电视6. 对于神经网络模型，当样本足够多时，少量输入样本中带有较大的误差甚至个别错误对模型的输入-输出映射关系影响很小，这属于（）。
*A．泛化能力B．容错能力(正确答案)C．搜索能力D．非线性映射能力7. 下列选项不属于机器学习研究内容的是（） *A．学习机理B．自动控制(正确答案)C．学习方法D．计算机存储系统8. 机器学习的经典定义是: （） *A. 利用技术进步改善系统自身性能B. 利用技术进步改善人的能力C. 利用经验改善系统自身的性能(正确答案)D. 利用经验改善人的能力9. 研究某超市销售记录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的那类问题（）。
*A. 关联规则发现(正确答案)B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理10. 传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。
不确定性文献综述
《关于不确定性的主题文献综述》小组成员:李德艳1112038李慧敏1112040李文达1112044目录一。
概念界定，内涵阐述 (3)二。
工作中会涉及到不确定性的人员 (3)三.不确定性分类 (3)四．不确定性分析 (4)五．雇佣关系中不确定性可以从哪几个角度体现 (5)六．综述 (6)1.Hofstede (6)2.Gelet kanycz (7)3。
奈特(Knight) (7)4.科斯的不确定性理论 (9)5.威廉姆森的不确定性理论 (10)6。
我们的想法 (10)一.概念界定，内涵阐述（1）经济学中：不确定性指经济行为者在事先不能准确地知道自己的某种决策的结果。
或者说，只要经济行为者的一种决策的可能结果不止一种，就会产生不确定性。
(2）量子力学：在量子力学中，不确定性指测量物理量的不确定性，由于在一定条件下,一些力学量只能处在它的本征态上,所表现出来的值是分立的，因此在不同的时间测量，就有可能得到不同的值，就会出现不确定值,也就是说，当你测量它时，可能得到这个值，可能得到那个值，得到的值是不确定的。
只有在这个力学量的本征态上测量它,才能得到确切的值。
（3）信息论：在信息论中，不确定性是表征某随机变量的发生有多么可靠的物理量。
一般用熵来计算这个物理量，记作H(X）,X是随机变量。
当H(X)=0的时候，X是十分确定的,也即X这时就是一个确定的数值。
当H(X）=1时,X非常不确定，即X 的取值非常不确定是哪一个数值。
二．工作中会涉及到不确定性的人员（1）刚刚涉足定量政策分析并且想要培养良好技能和习惯的学生;（2）不太可能亲自做太多分析但是想要更透彻地弄明白现有技巧,以便知道要求什么以及如何鉴定结果的管理人员和决策者;（3）那些在日常工作中处理这一问题且人数日益壮大的娴熟的分析人员。
三.不确定性分类按照层次的区分,不确定性可以分为一般不确定性和深度不确定性。
四．不确定性分析在一般情况下，诸如产量、价格、成本、收入、支出等参数都是随机变量，他们与将来实际发生的情况,可能有相当大的出入,这就产生了不确定因素，造成不确定性或奉献的主要原因如下：1、项目数据的统计偏差2、通货膨胀3、技术进步4、市场供求结构的变化5、其他外部影响因素不确定分析是分析不确定性因素对经济评价指标的影响程度，来估计项目可能承担不确定性的风险及其承受能力，确定项目在经济上的可靠性.一般包含不确定性分析和风险分析，其方法有盈亏平衡分析、敏感性分析和概率分析，其中盈亏平衡分析之能用于财务评价。
智能控制技术复习考试题课后答案
一、填空题1．智能控制是一门新兴的学科，它具有非常广泛的应用领域，例如、、和。
1、交叉学科在机器人控制中的应用在过程控制中的应用飞行器控制2．传统控制包括和。
2、经典反馈控制现代理论控制3．一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是、、和。
3 、学习功能适应功能自组织功能优化能力4．智能控制中的三元论指的是：、和。
4、运筹学，人工智能，自动控制5．近年来，进化论、、和等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力，并由此产生了各种智能控制方法。
5、神经网络模糊数学专家系统6．智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的、和。
6、时变性非线性不确定性7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。
7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控制系统8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。
8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求9．智能控制系统的主要类型有、、、、和。
9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1) ；(2) 。
10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。
12．建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计，它们分别是、和。
知识库的设计推理机的设计人机接口的设计13．专家系统的核心组成部分为和。
知识库、推理机14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、和。
判断性规则控制性规则数据15．专家系统的推理机可采用的3种推理方式为推理、和推理。
15、正向推理、反向推理和双向推理16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为和。
16、直接型专家控制器、间接型专家控制器17．普通集合可用 函数表示,模糊集合可用 函数表示。
专家系统第4章知识获取和知识库管理
第4章 不确定性推理
Uncertainty Reasoning
第4章 不确定性推理 Uncertainty Reasoning 8
4.1 知识获取概述
缺乏开发ES的现代技术 现行系统采用的表示方法限制了它的表达能力。即 使专家能够把知识传授给知识工程师，但要在一个给定 的表示系统中，描述一切相关的知识，往往是困难的， 甚至是不可能的。
知识测试与调试的困难性 知识的正确性需要经过反复测试与调试，为了孤立 出形成问题解答的错误，可能需要跟踪包含着数百个事 实的几十种推理。
11
4.2 知识获Βιβλιοθήκη 的基本过程 建造一个ES通常要经历五个阶段： 确定阶段 概念化阶段 形式化阶段 实现阶段 测试阶段 这几个阶段是密切相关的，它们之间是相互制约的关系。
重新表示
识别问题 特征 确定
重新设计
设计组织 知识的结构 形式化
精练完善
形式化表示 知识的结构 实现
要求
找到知识表 示的概念 概念化
第4章 不确定性推理 Uncertainty Reasoning 19
4.2 知识获取的基本过程
4.2.4 实现阶段 实现阶段的主要任务有：
把形式化表示的知识，用系统可直接理解的表示形 式或语言形式具体描述出来，并用这种描述定义具 体的信息流和控制流，使之达到一种可执行的程度， 从而产生原型系统。
第4章 不确定性推理
Uncertainty Reasoning
智能决策系统综述
智能决策研究综述1、序言智能决策支持系统是人工智能（AI，Artificial Intelligence）和DSS相结合，应用专家系统（ES，Expert System）技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。
IDSS的概念最早由美国学者波恩切克（Bonczek）等人于80年代提出，它的功能是，既能处理定量问题，又能处理定性问题。
IDSS的核心思想是将AI与其它相关科学成果相结合，使DSS具有人工智能。
智能决策理论和方法建立在信息科学、管理科学、系统科学、行为科学、数学、人工智能以及社会学、心理学、经济学等领域科学的基础上, 在政治、经济、军事、科技、文化等方面具有广泛的指导意义和应用价值。
从单人决策到群体决策[1]、从单目标决策到多目标决策[2]、从静态决策到动态决策[3]，智能决策理论和方法已经发生了巨大的变化. 随着决策者获取的决策信息的特征不断变化, 决策环境已经由确定型向不确定型转变, 决策过程正在由结构化向非结构化过渡, 而相应的决策支持系统也从集中式向分布式发展[4]。
日益复杂且不断变化的决策环境正在不断地影响着决策问题的描述。
决策过程的求解以及决策支持系统的构建等多个方面。
云计算(Cloudy computing) 环境是近年来在互联网基础上建立的一种新型信息服务环境. 目前, 关于云计算并没有统一的定义, 但总的说来, 云计算是一种通过互联网络将虚拟化的数据中心和智能的用户终端有机地联系起来, 提供便捷服务的信息服务环境[5] . 云计算提供了方便按需的网络接入模式和多种可配置的服务资源共享池, 能够通过较少地管理工作或者较少地与服务者的交互实现对资源的快速定制与释放.然而, 需要指出的是, 云计算并不是凭空出现的, 也不是名词的炒作, 它是在现有虚拟化技术、互联网技术以及信息终端技术等多类信息技术以及决策科学、服务科学、管理科学等多门学科的基础上发展而形成的, 所以云计算有着其自身的理论和技术基础. 但是, 另一方面, 云计算又不是上述理论和技术的简单组合, 而是提供了一种新型的计算服务环境和商业服务环境, 所以云计算又与以往的服务环境、决策环境等存在着本质的区别.云计算环境下的智能决策就是针对云计算环境下决策问题的新特点和新要求, 综合运用系统理论、信息技术、运筹方法等多种理论、技术和方法, 研究智能决策中的决策过程、准则、类型以及方法. 决策环境的开放性、决策资源的虚拟化、决策问题的非结构化以及问题求解的协作性使得云计算环境下的智能决策呈现出了与传统智能决策以及分布式智能决策所不同的特征.云计算环境不仅能够通过云端为决策过程提供了大量的原始信息, 而且能够通过云计算中心为存储和管理决策过程中的这些信息提供了庞大的存储空间和强大的计算能力. 同时, 云计算环境下海量的信息服务和决策资源还能够为智能决策过程提供有效的支持, 根据决策者的需求与偏好选择合适的资源进行服务.因此, 云计算环境不仅改变了复杂决策问题的求解方式和过程, 而且改变了相应的智能决策支持系统的体系与结构, 云计算环境下的智能决策研究已经成为当前智能决策理论与方法中的重要科学问题之一。
信息资源管理知识点归纳
第一部分绪论（基本概念）1、信息定义（判断）是用于消除随机不确定性的东西。
2、信息的本体论和认识论层次3、信息的性质（选择，判断，案例分析，会用来分析问题）1)普遍性 2)客观性 3)动态性 4)可识别性 5)可传递性 6)可处理性（变换性） 7)可度量性 8)可共享性 9)依附性 10)时效性 11)转化性 12)可伪性13)无限性 14)层次性 15 ）相对性 16）知识性 17 ）转移性4、知识定义：P287知识是经过人得思维整理过程的信息、数据、形象、意象、价值标准以及社会的其他符号化产物5、知识的基本特征P287（7+3 增值性、非遗传性、依附性）1 ）隐含性6）复杂性2 ）实体性7）变化性3 ）共享性8 ）增值性4）主观性9 ）非遗传性5 ）价值性10）依附性6、知识的分类（按载体）：显性知识和隐性知识7、资源定义：窄派定义：自然资源，即自然界存在的天然物质资源。
宽派定义：在自然界和人类社会生活中一种可以用来创造物质财富和精神财富，并且具有一定量积累的客观存在形式。
8、资源的分类（分类准则很多）从资源在人类社会生产中所起的作用划分（1 ）物质资源：向人类提供材料（类比人的体质）（ 2 ）能量资源：向人类提供动力（类比人的体力）（3 ）信息资源：向人类提供知识和智慧（类比人的智力）9、信息资源（广义，简答）一是狭义的理解，认为信息资源是指人类社会活动中经过加工处理的、有序化并大量积累的有用信息的集合，如科技信息、社会文化信息、市场信息等。
二是广义的理解，认为信息资源是人类社会信息活动中积累起来的信息的集合、信息生产者的集合、信息技术的集合。
10、信息资源的特征(3+6个)（简答、选择）P7-111 ）作为生产要素的人类需求性2 ）稀缺性3 ）使用方向的可选择性4 ）共享性5 ）时效性6 ）生产和使用中的不可分性7 ）不同一性 8）驾驭型9 ）累积性与再生性11、简述信息资源管理产生背景（1 ）信息经济的崛起（2 ）信息观念的转变（3 ）信息技术的发展（4 ）企业的根本转变12、信息资源管理（概念 P15 ）是指管理者（如中央或地方政府部分、企业或事业单位）为达到预定的目标，运用现代化的管理手段和管理方法来研究信息资源在经济活动和其他活动中利用的规律，并依据这些规律对信息资源进行组织、规划、协调、配置和控制的活动。
必修一 数据与计算(知识点归纳)
必修一数据与计算（知识点归纳）第一单元数据与信息一、核心概念1.数据：是对客观事物属性的描述，是上来的可以识别的符号。
在计算机科学中，数据是批所有能输入到计算机中并能被计算机处理的符号的总称。
数据类型：文本、声音、图形、图像、视频等。
2.信息：是数据中所包含的意义，是对数据进行加工的结果。
把数据有组织、有规律地采集在一起就形成了信息。
数据一方面承载着信息，另一方面也产生着信息。
3.知识：是人们在改造世界的实践活动中所获得的可用于指导实践的认识、规律和经验，是归纳提炼出来的有价值的信息。
4.大数据：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
5.编码：是指用预先规定的方法将文字、数字或其他对象转换成规定的符号组合，或将信息、数据转换为规定的脉冲电信号。
在计算机中，编码一般是指用预先规定的方法将数字、文字、图像、声音、视频等对象编成二进制代码的过程。
二、知识链接1.数据与信息不同特征（1）数据的载体性与信息的依附性数据是信息的符号表示，是信息的载体；信息是数据的含义、解释，信息必须依附于某种载体，相同的信息可以领队于不同的载体。
（2）数据的孤立性与信息的联系性数据是最原始的记录，没有建立联系之前是分散和孤立的；只有对数据进行加工处理，与其他数据建立联系，才能形成形成针对特定问题的信息。
（3）数据的客观性与信息的主观性数据具有客观性，信息具有主观性。
2.数据与信息的共同特征普遍性、可处理性、传递性、共享性、价值相对性、时效性。
3.大数据的特征（1）数据量：规模大（2）处理速度：增长快，要求处理快、效能高（3）多样性：来源多样、种类和格式丰富（4）真实性：可信性、有效性、信誉高、真伪性等4.数制（1）生活中常用的是十进制数，计算机中广泛采用的是二进制数（还有八进制、十六进制）。
（2）数值数据转换（整数） 例：(37)10＝(100101)2 方法：除2反向取余（3）数值数据的编码分为原码、反码和补码。
[工作]空间不确定性研究综述
![[工作]空间不确定性研究综述](https://img.taocdn.com/s3/m/7dc8e162a517866fb84ae45c3b3567ec102ddcac.png)
空间不确定性研究综述摘要：介绍了空间不确定性的概念，对空间不确定性的研究内容进行阐述说明并归纳总结其研究方法，对不确定性研究的发展趋势进行分析。
关键词：空间数据；不确定性；GIS；研究1 空间不确定性问题概述空间数据质量的不确定性研究伴随着GIS 的问世而开始，由于人类测量与表达能力的局限性，描述数据的模型只能是对客观实体的一种近似，此外各种空间操作、处理等又会引入新的误差和不确定性，可以说误差的存在是各类观测与分析数据的基本特征。
这往往导致空间特征和空间过程很难被准确确定，从而直接关系到对GIS产品的质量控制，影响了空间数据的反演、多尺度和多角度数据分析和应用建模的效果，影响决策结果的质量。
因此，在GIS初步形成和产品化时，就提出了空间数据的不确定性问题，且被国际上列为地理信息科学界重大基础理论研究课题之一。
在不确定性理论提出的早期，不确定性与误差是近义词，二者在多数情况下可以相互通用。
误差指统计意义下的偏差或错误，而数据不确定性主要指数据“真实值”不能被肯定的程度。
从这个意义看，数据不确定性可以看作是一种更广义与抽象的误差，它既包含随机误差，也包含系统误差和粗差；既包含可度量的误差，又包含不可度量的误差以及数值上和概念上的误差。
不确定性可划分为四类，分别是随机性、模糊性、未确定性和灰色性。
随机性的特点是可重复观察，在观察之前知道所有可能的结果，但不知道到底哪一种结果会出现。
模糊性是指事物的概念本身是模糊的，即一个对象是否符合这个概念难以确定。
就像“一粒”和“一堆”是有区别的两个概念，它们的区别是渐变的，两者之间并不存在明确的界限，这种不确定性就是模糊性。
未确定性是指纯主观上的、认识上的不确定性。
灰色性是指由于事物的复杂性和噪声干扰，人们只能把握部分信息或信息的大致范围，而不知其全部信息或确切的信息量。
2 不确定性的研究内容空间数据不确定性的产生来源十分复杂，空间对象本身可能具有不稳定性，在空间数据的获取、存储、传输、分析等过程中会引入更多复杂的不确定性。
基于不确定性数据的统计分析与建模研究
基于不确定性数据的统计分析与建模研究随着社会的不断发展和科技的不断进步，数据正在成为每个领域的重要资源。
然而，很多情况下我们只能获取到不确定性的数据，这也给数据的处理和分析带来了挑战。
本文将讨论基于不确定性数据的统计分析与建模研究。
一、背景介绍在实际生活和工作中，我们经常遇到不确定性的数据，比如测量数据的误差，统计数据的标准差等等。
不确定性数据的获取和分析是一个重要的研究方向。
二、基础知识不确定性数据的处理需要一些基础知识，比如概率分布和统计量等。
概率分布是描述随机变量取值可能性的函数，常用的概率分布包括正态分布、泊松分布、指数分布等。
统计量是从概率分布中得到的一些数值，比如均值、方差、标准差等。
这些基础知识可以帮助我们更好地理解和处理不确定性数据。
三、不确定性数据的分析方法对于不确定性数据，我们需要选择合适的分析方法。
常见的方法包括Monte Carlo方法、贝叶斯统计方法和模糊数学方法等。
1. Monte Carlo方法Monte Carlo方法是一种随机模拟方法，其主要思想是通过随机数生成来模拟实验和分析，最终得到目标结果的概率分布。
Monte Carlo方法适用于复杂的随机系统分析和模拟。
2. 贝叶斯统计方法贝叶斯统计方法是一种基于概率论的统计方法，它能够从不确定性数据中获取最大的信息。
贝叶斯统计方法主要通过先验概率和后验概率来描述数据。
3. 模糊数学方法模糊数学方法是一种处理不确定性数据的方法，它可以用数学方法把未知量模糊化，然后通过计算多种可能性下的结果来确定最终结果。
模糊数学方法适用于处理模糊、不精确和不确定的数据。
四、不确定性数据的建模不确定性数据的建模是指将不确定性数据转化为可以使用的模型。
常见的建模方法包括统计建模、机器学习建模和神经网络建模等。
1. 统计建模统计建模是一种基于统计学原理的建模方法，其主要思想是通过数据分析和建模，推断出变量之间的关系。
常用的统计建模方法包括线性回归、逻辑回归、典型相关分析等。
统计学知识建构中的逻辑思维方法
演 绎 逻 辑 多 用 于 理 论 科 学 ，在 演 绎
不确定性 是世界 的基本属 性 ，统计 学关 注的是如何探求 由观察 获取的知识
中的不确 定性 的度量 ，以及如何 明确在 最小损失 下的最优决策 。现代 统计理论 或者数理 统计 的产 生说 没有很 确切 的时
时应注 意以下几点 ： 首先 ， 这三种 基本 的
应放在综合 项 目之前 ，封闭项 目应放在 开放性项 目之前等 ，这 样可 以使 学生 的 职业能力逐渐提 升。因此 ， 我们在序化项
目时不 能僵 化 ， 更不能形式 化 ， 否则项 目 的序化 就脱离 了其本 意 ，这会 导致教学
的僵化和低效 。
笛卡 尔认为真理须 经过如几何证 明一样 严格 的推理得到 。前 者对实 验科学影 响
很大， 而理论 科学特别是 数学 ， 笛卡 尔路 线 的影 响很 深 。１ ９世纪末 ２ ０世纪初 ， 英
随机性事 自然界 固有 的这个前 提 ，凯 特
勒 （ ．ｕｔ ｔ￣ 用概 率论 的概 念来 描 述 ＡＱ ｅｅ） １ ｌ ］
材设计者在 序化项 目时应 以学生 的职业 能力培养 为导 向，深入 思考教材 中各个
【 参考文献 】
［ ］ 大源． １姜 当代 德 国职业教 育 主流
这种序 化模 式 的特 点是各项 目中的 工作任 务安排依据 明确 的先后工 序 （ 当 然这种先后 关系并不 等于简单 的线性关
系 ，因为在流程 的某一 环节会存 在 同等 级 的多个项 目，而这些项 目又具 有不 同
材 中。其次 ， 目的序化不能走形式 。教 项
不确定推理方法(四)
P(H)表示 H 的先验概率；P(H/E)表示在前提条件 E 所对应的证据出 现的情况下，结论 H 的条件概率。
10
分析 1： 由 MB 与 MD 的定义可以看出，当 MB(H, E)>0 时，有 P(H/E)>P(H)，这说 明由于 E 所对应的证据出现增加了对 H 的信任程度。另外，当 MD(H, E)>0 时，有 P(H/E)<P(H)，这说明由于 E 所对应的证据出现增加了对 H 的不信 任程度。显然，一个证据不可能既增加对 H 的信任程度，又同时增加对 H 的不信任程度，因此 MB(H, E)与 MD(H, E)是互斥的。即 当 MB(H, E)>0 时，MD(H, E)=0。 当 MD(H, E)>0 时，MB(H, E)=0。 MB 和 MD 的值域为[0, 1]。 根据 CF(H, E)的定义及 MB(H, E)与 MD(H, E)的互斥性，可得到 CF(H,E) 的计算公式为：
按它所依据的理论不同分为： 基于概率的方法：所依据的理论是概率论； 模糊推理方法：所依据的理论是模糊理论。 （2）非数值的方法： （指除数值方法外的其它方法，如逻辑法）
说明：(1)纯概率方法有严密的理论体系；要求给出事件的先验概
率和条件概率（应用受到限制） (2)在概率论的基础上， 发展了一些新的处理不确定性方法： 可信度方法、主观 Bayes 方法、证据理论方法。
于观察本身的不确定性，由此所得的初始证据具有不确定性）（2）在推理过程中利用前面 ； 推理出的结论作为新的推理证据（由于在前面推理中，所使用的初始证据的不确定性，以及 在推理过程中所利用知识的不确定性，都导致了所推结果的不确定性） 。 证据不确定性的表示通常为一个数值； 初始证据的值一般由用户或专家给出； 用前面推 理出的结论作为新的推理证据，其值由推理中的不确定性传递算法计算得到。
不确定型多属性决策理论与方法研究
不确定型多属性决策理论与方法研究多属性决策是一种极为复杂的行政管理过程,其实质是从一组可行的备选方案中找到最优的方案,这可能涉及到一些相互冲突和不可公度的属性。
随着社会和经济的不断发展,决策环境发生巨大变化,有时单个决策者只考虑问题的单一方面,可能会忽略问题的其他方面,在这种情况下,决策问题需要进一步扩展到多属性群决策,而多属性群决策是我们日常生活中最重要的活动之一。
在现有的很多研究成果中,多属性群决策问题中的决策信息通常用实数形式表示,然而,随着群决策系统越来越复杂,造成决策问题中所涉及到的知识或数据缺乏,使得决策者可能会为备选方案提供不完整的、定性的或不精确的偏好信息,导致在多属性群决策问题中属性值以不确定变量的形式给出,如区间数,直觉模糊数或区间直觉模糊数等。
因此,对不确定多属性群决策问题的研究具有很强的理论意义。
本文研究的主要内容包括：(1)基于效用函数提出一类新的集结算子,该类算子在信息集结过程中能够包含决策者的风险态度。
首先,在一般效用函数框架下,提出两种新的集结算子,分别称为广义有序加权效用平均算子和广义有序加权效用比例平均算子,研究了它们的性质。
然后,基于双曲绝对风险规避效用函数,提出另外两个新的集结算子,分别称为广义有序加权效用平均-双曲绝对风险规避算子和广义有序加权效用比例平均-双曲绝对风险规避算子,并将这两种算子进行推广。
为了确定广义有序加权效用平均-双曲绝对风险规避算子和广义有序加权效用比例平均-双曲绝对风险规避算子的权重,提出它们的orness测度,并构建新的优化模型来确定最优权重。
最后,基于这两个算子,分别提出一种多属性群决策方法并用于实证分析研究。
(2)在区间数不确定环境下,提出两类新的集结算子,这两类算子在信息集结过程中能够包含决策者的风险态度。
首先,在一般效用函数框架下,提出不确定广义有序加权效用平均算子,探讨了该算子的性质；然后,基于双曲绝对风险规避效用函数,提出不确定广义有序加权双曲绝对风险规避效用平均算子,并研究了该算子一些特殊形式。
不确定性量化导论阅读札记
《不确定性量化导论》阅读札记目录一、内容描述 (2)1. 不确定性的重要性 (3)2. 本书的目的和结构 (4)二、不确定性基本概念 (5)1. 不确定性的定义 (6)2. 不确定性的分类 (7)3. 常见的不确定性度量方法 (7)三、概率论与统计学基础 (9)1. 概率的基本概念 (10)2. 统计学的基本概念 (11)四、随机变量及其分布 (11)1. 随机变量的分类 (13)2. 常见随机变量的分布 (14)五、假设检验 (15)1. 假设检验的基本原理 (16)2. 常用统计假设检验方法 (17)六、贝叶斯分析 (18)1. 贝叶斯定理 (20)2. 贝叶斯推断 (21)七、风险度量和决策理论 (22)1. 风险度量方法 (23)2. 决策理论基础 (24)八、应用案例分析 (25)1. 投资决策 (27)2. 医学诊断 (27)九、结论与展望 (28)1. 本书内容总结 (29)2. 不确定性研究的未来趋势 (30)一、内容描述《不确定性量化导论》是一本关于概率论和统计学在实际问题中的应用的著作。
本书主要介绍了不确定性量化的基本概念、原理和方法，以及如何将这些方法应用于各种实际问题中。
作者通过丰富的实例和详细的解析，帮助读者理解不确定性量化的重要性和实用性。
在阅读本书的过程中，我们首先了解了概率论和统计学的基本概念，如概率分布、期望值、方差等。
我们学习了如何用数学公式表示不确定性，以及如何计算概率密度函数、累积分布函数等重要函数。
我们还学习了如何利用贝叶斯定理进行概率推理，以及如何使用极大似然估计和贝叶斯参数估计等方法进行参数推断。
在掌握了基本概念和方法后，作者还通过一系列实际案例，向我们展示了如何在金融、生物医学、环境科学等领域应用不确定性量化。
这些案例包括股票价格预测、疾病诊断、气候变化研究等，使我们对不确定性量化的实际应用有了更深入的了解。
《不确定性量化导论》是一本内容丰富、实用性强的教材，适合作为概率论和统计学专业入门课程的教材，也适合对概率论和统计学感兴趣的读者阅读。
不确定性分析方法
基于数学的不确定理论方法综述：不确定性是人们认识世界的局限性导致的，它是人们根据现有知识的基础上对世界以及事物的看法、决定。
由于认识的局限性，就会导致对事物的看法存在不可预知性。
不确定性存在于生活的方方面面，大到人文系统，小到零件检测，如何更加准确的了解事物，不确定理论的发展起了重要的作用。
不确定性理论就是为了能够在现有知识的基础上来找出其规律，以求得到更合适的方法解决问题的途径。
不确定性理论用于数据融合中，有效的促进了信息融合理论的发展，相反，同样也促进了不确定性理论的发展。
自从上世纪统计力学的发展，不确定性理论随之出现并得到了学者重视。
曾经较长一段时间认为概率论为处理不确定信息的唯一方法和理论，但是随着应用的加深和人们对不确定性信息处理的更高要求，概率论在很多方面表现出它的局限性和不可描述性。
最近的几十年来，随着研究的深入，处理不确定信息方法也取得了较大的发展，主要有Zadeh的模糊集对经典集合论的推广，Choquet在容度理论中的单调测度论对经典测度论的推广等。
研究的成果不仅涉及到数学、物理等基础性理论，还拓展到了信息学科、航天技术等高科技领域。
基于不确定性智能芯片的开发是不确定性理论发展的见证，在工业领域已大量应用。
对于不确定性理论的研究，首先应该了解不确定测度(Uncertainty Measure)和不确定度(Measure of Uncertainty)的区别。
不确定测度是对事物本身不确定程度的描述，而不确定度是对不确定度的度量。
比如：一杯水加糖的概率是1/2和有1/2的概率这杯水加了糖，这个性质是不一样的，它反映了不确定测度和不确定度的关系。
不确定度的度量主要有熵的方法，如Information Shannon就提供了一个数量上的量度，即为一种典型的不确定度的度量。
为了能够很好地解释各种不确定性理论，对不确定性理论进行分类也是众多学者比较关注的问题。
从理论基础上讲不确定性理论分两大类：一类是基于数学的，另一类是基于逻辑学的，本章只介绍基于数学的一类不确定性理论，包括Bayes概率论、可能性理论,Dempster-Shafer理论，以使更好的了解不确定性问题。
测量不确定度基础知识
测量不确定度
表明赋予被测量之值的分散性，是一个区间 按是否用统计方法求得，分为A类和B类，都是标准 不确定度 按实验、资料、经验评定，实验方差是总体方差的 无偏估计 为正值，当由方差求得时取其正平方根 当各分量彼此独立时为方和根，必要时加入协方差 不能用不确定度对结果进行修正，在已修正结果的 不确定度中应考虑修正不完善引入的分量 合理赋予被测量的任一个值，均具有相同的分散性 来源于合理赋予的被测量之值，表示同一观测列中 任一个估计值的标准不确定度 可作为不确定度评定是否可靠的指标 当了解分布时，可按置信概率给出置信区间
测量不确定度的概念
定义： 测量结果相关联的一个参数，用以表征合 定义：与测量结果相关联的一个参数，用以表征合 相关联的一个参数 理地赋予被测量之值的分散性。 赋予被测量之值 理地赋予被测量之值的分散性。 标准不确定度：用标准[偏 差表示的测量不确定度 差表示的测量不确定度， 标准不确定度：用标准 偏]差表示的测量不确定度， 称为标准不确定度， 表示。 称为标准不确定度，以u表示。 表示 标准不确定度一般分量是 用测量列结果的统计分布评定，并用标准差表示； 用测量列结果的统计分布评定，并用标准差表示； 另一些分量则是基于经验或其它信息而判定的(主 另一些分量则是基于经验或其它信息而判定的 主 观的或先验的)概率分布评定 也以标准差表示。 概率分布评定， 观的或先验的 概率分布评定，也以标准差表示。 用标准偏差的倍数或说明了置信水准的区间的半宽 倍数或说明了置信水准的区间的 用标准偏差的倍数或说明了置信水准的区间的半宽 表示的测量不确定度，称为扩展不确定度， 表示的测量不确定度，称为扩展不确定度，通常用 符号U表示 表示。 符号 表示。
测量不确定度应用实例
温度测量中的应用； 温度测量中的应用； 功率测量中的应用； 功率测量中的应用； 冷水机组测试中的测量不确定度； 冷水机组测试中的测量不确定度； 我单位已经开展制冷空调测量不确定度的多 项工作，包括冷水机组测试、焓差测试、 项工作，包括冷水机组测试、焓差测试、压 缩机测试等。 缩机测试等。
《人工智能基础》课后习题及答案
1．什么是智能？智能有什么特征？答：智能可以理解为知识与智力的总和。
其中，知识是一切智能行为的基础，而智力是获取知识并运用知识求解问题的能力，即在任意给定的环境和目标的条件下，正确制订决策和实现目标的能力，它来自于人脑的思维活动。
智能具有下述特征：（1）具有感知能力（系统输入）。
（2）具有记忆与思维的能力。
（3）具有学习及自适应能力。
（4）具有行为能力（系统输出）。
2．人工智能有哪些学派？他们各自核心的观点有哪些？答：根据研究的理论、方法及侧重点的不同，目前人工智能主要有符号主义、联结主义和行为主义三个学派。
符号主义认为知识可用逻辑符号表达，认知过程是符号运算过程。
人和计算机都是物理符号系统，且可以用计算机的符号来模拟人的认知过程。
他们认为人工智能的核心问题是知识表示和知识推理，都可用符号来实现，所有认知活动都基于一个统一的体系结构。
联结主义原理主要是神经网络及神经网络间的连接机制与学习算法。
他们认为人的思维基元是神经元，而不是符号运算。
认为人脑不同于电脑，不能用符号运算来模拟大脑的工作模式。
行为主义原理为控制论及“感知—动作”型控制系统。
该学派认为智能取决于感知和行动，提出智能行为的“感知—动作”模式，他们认为知识不需要表示，不需要推理。
智能研究采用一种可增长的方式，它依赖于通过感知和行动来与外部世界联系和作用。
3．人工智能研究的近期目标和远期目标是什么？它们之间有什么样的关系？答：人工智能的近期目标是实现机器智能，即主要研究如何使现有的计算机更聪明，使它能够运用知识去处理问题，能够模拟人类的智能行为。
人工智能的远期目标是要制造智能机器。
即揭示人类智能的根本机理，用智能机器去模拟、延伸和扩展人类的智能。
人工智能的近期目标与远期目标之间并无严格的界限，二者相辅相成。
远期目标为近期目标指明了方向，近期目标则为远期目标奠定了理论和技术基础。
4．人工智能的研究途径有哪些？答：人工智能的研究途径主要有：（１）心理模拟，符号推演；（２）生理模拟，神经计算；（３）行为模拟，控制进化论。
不确定性推理PPT课件
不确定性及其类型 不确定性推理概念
2.不确定性推理中的基本问题
表示问题 计算问题
3.不确定性推理方法分类 4.经典的不确定性推理模型
可信度方法
主观贝叶斯方法
2024/5/6
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不确定性：由于客观世界的复杂、多变性和人类 自身认识的局限、主观性，致使我们所获得、所 处理的信息和知识中，往往含有不肯定、不准确、 不完全甚至不一致的成分。
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一、知识的不确定性表示 知识不确定性的表示方式是与不确定性推理方
法密切相关的一个问题。在选择知识的不确定性表 示时，通常需要考虑以下两个方面的因素：
▪ 要能够比较准确地描述问题本身的不确定性 ▪ 便于推理过程中不确定性的计算
2024/5/6
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（1）狭义不确定性知识的表示
我们只讨论随机性产生式规则的表示。对于狭义不确定 性，一般采用信度（或称可信度）来刻划。一个命题的信
2024/5/6
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-1 ≤ CF(H, E) ≤ 1 CF(B, A)的特殊值：
CF(B, A) = 1，前提真，结论必真 CF(B, A) = -1，前提真，结论必假 CF(B, A) = 0 ， 前提真假与结论无关
实际应用中CF(B, A)的值由专家确定，并不是由P(B|A), P(B)计算得到的。
2024/5/6
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不确定性推理泛指除精确推理以外的其它各 种推理问题。包括不完备、不精确知识的推理， 模糊知识的推理，非单调性推理等。
不确定性推理过程实际上是一种从不确定的 初始证据出发，通过运用不确定性知识，最终推 出具有一定不确定性但却又是合理或基本合理的 结论的思维过程。
2024/5/6
CF(H)1＋CF(H)2－CF(H)1·CF(H)2 ， 当CF(H)1≥0，且CF(H)2≥0
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形式概念分析是德国数学家Wille于1982年提出的一种形式化描述概念及其层次结构,进而获取知识的理论方法.作为有效的知识发现工具,形式概念分析被广泛的应用于计算机网络、机器学习、中医药分析及专家系统等领域.形式背景与形式概念作为形式概念分析中两个最基本也是最重要的概念,是利用形式概念分析获取知识的基础.基于不同的背景可以处理不同的问题,利用不同的概念可以获取不同的知识.本文主要研究了不确定数据的概念知识获取理论与方法.基于数据随机性的不同来源以及不同背景上的不同概念,给出了反映随机信息的概率形式背景,并讨论了此背景下的概念获取方法;研究了反映不一致信息的三支概念格的四种属性约简;分析了不完备形式背景下部分已知概念的结构和关系,并讨论了部分已知概念与经典形式概念之间的关系;基于相似性度量,提出了抽象原型角度下概念的形式化描述方法.具体工作及创新点如下:(1)针对随机数据,提出了概率形式背景,并基于最大似然估计给出了概率形式背景的获取方法.定义了概率形式背景上的概率概念.通过加入决策属性提出了概率决策形式背景,并且基于条件和决策概率概念格给出规则的获取方法.(2)简化不一致数据的概念知识表示.分别从保持格结构不变,保持交、并不可约元外延不变,保持粒不变的角度提出了三支概念格的四种属性约简,并且给出不同约简之间的关系.进一步,基于差别矩阵与不同约简之间的关系,给出了四种不同约简的计算方法.(3)针对不完备数据,研究了不完备形式背景上部分已知概念的结构,定义了部分已知概念间的偏序关系以及上、下确界,证明了部分已知概念组成的集合为完备格.讨论了三种部分已知概念之间的关系,以及三种部分已知概念与完备化背景上的经典形式概念之间的关系.(4)基于相似性度量,给出了原型角度下概念的形式化表达,称为k-截概念.讨论了k-截概念的性质,并说明了k-截概念可以被视为经典形式概念和基于k-阶关系的近似概念的扩展.同时,我们还在粒计算的角度下研究了k-截概念的粒结构.最后,给出了k-截概念的获取算法.