基于不确定性推理的既有结构可靠性评定(姚继涛著)思维导图
华中科技大学人工智能 第五章不确定性推理
第五章 不确定性推理
பைடு நூலகம்
5.1概率方法
基于概率的推理方法
随机事件A的概率P(A)表示A发生的可能性 因而可用它来表示事件A的确定性程度。 由条件概率的定义及Bayes定理可得出：
在一·个事件发生的条件下另一个事件发生的概率
这可用于基于产生式规则的不确定性推理，其 中有两种简单的不确定性推理方法：
O(H/E) = LS×O(H)
证据肯定不存在的情况：
O(H/~E) = LN×O(H)
证据既非为真又非为假的情况：
需要使用杜达等人给出的公式:
P(H/S)＝ P(H/E) ×P(E/S)+ P(H/~E)×P(~E/S) 分三种情况讨论：
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第五章 不确定性推理
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第五章 不确定性推理
5.2主观Bayes方法
用可信度C(E／S)近似计算概率 ／ 近似计算概率 近似计算概率P(E／S) 用可信度 ／
可信度C(E／S)与概率P(E／S)的对应关系如下：
C(E/S)＝-5，表示在观察S下证据E肯定不存在，即P(E/S)＝0 C(E/S)＝0，表不S与E无关，即P(E/S)=P(E) C(E/5)＝5，表示在观察S下证据E肯定存在，即P(E/S)＝1 C(E/S)为其它数时与P(E/S)的对应关系，可通过对上述三点进 C(E/S) P(E/S) 行分段线性插值得到 P(E/S) 1 P(E) -5
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第五章 不确定性推理
证据不确定性的表示
证据有两种：
一种是求解问题时所提供的初始证据 另一种是在推理中得出的中间结果
证据的不确定性表示应该与知识的不确定 性表示保持一致，以便推理过程能对不确 定性进行统一处理。
第8章不确定性知识的表示与推理
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8.1.3不确切性知识的表示与推理（6）
（4） 程度语义网
含有程度语言值的语义网称为程度语义网。 例8.4 下面是一个描述狗的程度语义网。
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8.1.3不确切性知识的表示与推理（7）
（5）程度规则
含有程度语言值的规则称为程度规则。其一般形式为
∧(Oi ,Fi ,(LVi, xi))→(O,F,(LV,D(x1,x2,…,xn))) 其中，Oi ，O表示对象，Fi ， F表示特征，LVi， LV表示语言特征值，x,
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8.1.3不确切性知识的表示与推理（4）
（2）程度谓词 形式： Pd 或 dP 其中，P 表示谓词，d 表示程度；Pd为下标 表示法，dP 为乘法表示法。
例8.2 采用程度谓词，则 ① 命题“雪是白的”可表示为 white1.0(雪) 或 1.0white(雪) ② 命题“张三和李四是好朋友”可表示为 friends1.15(张三，李四) 或 1.15 friends(张三，李四)
“小王是高个子。” “张三和李四是好朋友。” 把涵义不确切的言词所代表的概念称为软概念。
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8.1.1不确定性及其类型(3)
对于不确定性知识，其表示的关键是如何描述 不确定性，一般的做法是把不确定性用量化的 方法加以描述。 对于不同的不确定性，有不同的表示方法和推 理方法。
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8.2几种经典的不确定性推理模型
8.2.1确定性理论 8.2.2主观贝叶斯方法 8.2.3证据理论
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8.2.1确定性理论（1）
1. 不确定性度量
【2024版】《结构思考力》(思维导图)
《结构思考力》什么是结构思考力？意义（WHY)所有人都需要具备的核心技能通过统一标准，提升整个组织的工作效率对于全民素质的提升有着非凡的意义“先总后分”的思考方式（WHAT)强调“先总后分”的立体化思考方式金字塔结构是有效的训练工具横向与纵向相结合的立体化思维结构思考力的应用（HOW)适用于思考和表达结构的构建五个步骤构建思考结构明确理念打基础基于目标定主题纵向结构分层次横向结构选顺序形象表达做演示本书以结构思考力的方法作为框架构建思考力的五个步骤明确理念打基础结构思考力四个基本特点“论”结论先行一次表达只支持一个思想，并且开头要出现“证”以上统下任何一个层次上的思想必须是其下一层次思想的总结概括“类”归类分组每组思想必须属于同一个范畴“比”逻辑递进每组思想必须按照逻辑顺序排列结构化接收信息的三个步骤识别信息中的事实、理由及结论找出事实和观点的对应关系画出结构图一句话概括主题句基于目标定主题确定目标提前设定表达场景确认目标前先设定好场景时间、地点、人物，你是谁，他是谁等场景越具体越好目标是希望对方有哪些行为A（actor）受众C（condition）条件在....条件下B（behavior）行为完成...的任务／表现....的行为D（degree）程度达到...的标准或水平设定主题确定结论：一个为目标服务的结论包装主题：一个打动人心的主题运用选题矩阵选出最优主题三个基本原则简单准确利益设计序言初步设计：SCQA讲故事法S－情景C－冲突Q－疑问A－回答解决方案优选完善：根据需求选择不同模式标准式情境-冲突-解决方案（S-C-A)开门见山式解决方案-情境冲突（A-S-C)突出忧虑式冲突-情境-解决方案（C-S-A)突出信心式疑问-情境-冲突-解决方案（Q-S-C-A)纵向结构分层次自上而下-疑问回答做分解两个步骤设想问题，从对方角度出发以对方需求为中心通过5W2H全面要盖问题5WWhatWhyWhoWhenWhere2HHowHow much掌握2W1H简便方法是什么（what)为什么（why)如何做（how)从2W1H到1-2-3简易结构思考力模型一个中心思想2W1H理由回答问题，提前想好答案你的回答必须是结论每个层级都需要是结论回答时需要“旧瓶换新药”对方最关心的问题要放到关键位置上自下而上-概括总结做聚合三个步骤收集信息分类概括总结概括总结：杜绝没有中心思想的主题句寻找共性，通过共同点概括结论情景想象，面对面你会跟对方说什么善用修饰，提出可以感动人心的结论实践案例分享上下结合-两种方式不可分目标待别明确用自上而下没有目标时用自下而上两种方法同时使用横向结构选顺序选择演绎-说服更有力标准式大前提、小前提、结论常见式原因、现象、结论注意事项注意区分现急和原因各组思想要完全遵循结构化选择归纳-清晰罗列要点三种顺序任选其一归纳中的三种形式时间顺序：逐一进行结构顺序：化整为零重要性顺序：水平比较每组思想选择一种分类方式运用MECE方法分清、分尽养成MECE的习惯确认每组思想是否符合MECE原则掌握创建MECE的简便方法：2*2矩阵运用现有结构进行思考分析因需而动-两种顺序选一演绎法适用于需要说服对方时归纳法适用于对方关注解决方案时形象表达做演示卖点包装-让观点容易记类比：运用形急或行为类比的方式进行包装引用：引用广告、歌曲或名言的方式进行包装整合：对色彩、词语、数字的整合进行包装形象表达-让演示更有效构思时远禽电脑将完整的金字塔结构放入PPT中每一页PPT都是一个金字塔结构符合结构思考力的四个基本特点运用图像进行形急化演示。
【高考政治】答题技巧与模板构建：选择性必修3《逻辑与思维》(思维导图+核心考点+易混易错)
选择性必修三 《逻辑与思维》思维导图逻辑与思维树立科学思维观念提高创新思维能力遵循逻辑思维规则运用辩证思维方法思维把握逻辑要义科学思维概念肯定与否定质量互变辩证思维分析与综合联想思维创新思维判断认识发展的历程超前思维逆向思维发散与聚合思维推理含义、特征形态与实践的关系分类同一律 基本要求排中律矛盾律含义 基本条件特征意义客观基础 必要性 含义特征整体性动态性发展与诡辩论的根本区别分析综合含义方法基本特征全同关系交叉关系种属和属种关系不相容关系矛盾关系反对关系明确内涵的方法明确外延的方法含义 基本特征和语句的关系重要性分类复合简单性质关系假言选言联言含义、构成、分类标准形式结构种类类比归纳演绎含义 条件 作用换质位 三段论联言选言假言方法关系质变量变辩证关系适度原则渐进性与飞跃性连续性与间断性度掌握适度原则含义对立统一辩证否定观感性具体思维抽象 关系思维具体含义客观基础与其他思维方式的关系基本 思路多向性特征 步骤跨越性结果独特性新的表现含义、特征途径方法 迁移 想象 意义发散聚合 二者关系特点、方法应当“合理”与正向思维的关系含义、特征方法意义核心考点第一单元树立科学思维观念第一课走进思维世界【基础知识过关】思维的相关知识1、思维的含义(1)思维有广义和狭义之分。
广义的思维与意识同义，狭义的思维与理性认识同义。
(2)“逻辑与思维”中所说的“思维”主要是从狭义角度来讲的，指认识的高级阶段，是对事物的本质及其规律的反映。
【拓展延伸】全面理解感性认识与理性认识的辩证关系2、思维特征：间接性、概括性、能动性。
3、思维的基本形态第二课把握逻辑要义逻辑的相关知识1、、狭义逻辑学与广义逻辑学①含义：人们把研究思维形式结构及其规律的形式逻辑视为狭义的逻辑学，而把含有狭义的逻辑学和研究辩证思维中的规律、规则与方法的辩证逻辑等视为广义的逻辑学。
②形式逻辑的核心任务：形式逻辑特别关注推理问题。
其核心任务是要把握从真前提推导出真结论的规律和规则。
不确定性推理
知识的不确定性通常是用一个数值来描述的，该数值表示相应知识的确定性程度，也称为知识的静态强度。知识的静态强度可以是该知识在应用中成功的概率，也可以是该知识的可信程度等。如果用概率来表示静态强度，则其取值范围为［0，1］，该值越接近于1，说明该知识越接近于“真”；其值越接近于0，说明该知识越接近于“假”。如果用可信度来表示静态强度，则其取值范围一般为［−1，1］。当该值大于0时，值越大，说明知识越接近于“真”；当其值小于0时，值越小，说明知识越接近于“假”。在实际应用中，知识的不确定性是由领域专家给出的。
6.1.2 不确定性推理的基本问题
在不确定性推理中，除了需要解决在确定性推理中所提到的推理方向、推理方法、控制策略等基本问题外，一般还需要解决不确定性的表示与度量、不确定性的匹配、不确定性的合成和不确定性的更新等问题。
1．不确定性的表示
不确定性的表示包括知识的不确定性表示和证据的不确定性表示。
1．知识不确定性的表示
在CF模型中，知识是用产生式规则表示的，其一般形式为
IF E THEN H (CF(H,E))
其中，E是知识的前提证据；H是知识的结论；CF(H,E)是知识的可信度。对它们简单说明如下。
（1）前提证据E可以是一个简单条件，也可以是由合取和析取构成的复合条件。例如
（3）多种原因导致同一结论。所谓多种原因导致同一结论是指知识的前提条件不同而结论相同。在现实世界中，可由多种不同原因导出同一结论的情况有很多。例如，引起人体低烧的原因至少有几十种，如果每种原因都作为一条知识，那就可以形成几十条前提条件不同而结论相同的知识。当然，在不确定性推理中，这些知识的静态强度可能是不同的。
《不确定性推理》PPT课件
2020/11/2
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不确定性推理中的基本问题
• 要实现对不确定性知识的处理，必须要解决不确定知识的表示问题，不确定信息的计 算问题，以及不确定性表示和计算的语义解释问题。
1．表示问题 2. 计算问题
表达要清楚。表示方法规则不仅 仅是数，还要有语义描述。
不确定性的传播和更新。也是获取
新信息的过程。
3. 语义问题
个事件发生）的可能性程度是0.9。
• 在实际应用2020中/11，/2 知识的不确定性是由领域专家给出的。 8
知识的不确定性表示
（2）不确切性知识的表示
•
对于不确切性，一般采用程度或集合来刻划。所谓
程度就是一个命题中所描述的事物的属性、状态和关系等的
强度。
• 例如，我们用三元组（张三，体型，(胖，0.9）)表示命题 “张三比较胖”，其中的0.9就代替“比较”而刻划了张三 “胖”的程度。
不确定性推理
• 现实世界中的大多数问题是不精确、非完备的。对于这些问题，若采用精确性推理方 法显然是无法解决的。为此，人工智能需要研究不精确性的推理方法，以满足客观问 题的需求。
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本章内容
1.不确定性推理概论
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
• 概率方法： P(A1∧A2)＝ P(A1)×P (A2)
P(A1∨A2)＝ P(A1)+ P(A2)- P(A1)×P (A2)
• 有界方法：20P20(/A111/∧2 A2)＝max(0，P(A1)+P (A2)-1)
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P(A1∨A2)＝min(1，P(A1)+P (A2))
第四章不确定性推理-精选文档93页
(4.4.1)
P(H/E) LSP(H) (LS1)P(H)1
(4.4.2)
这是把先验概率P(H)更新为后验概率P(H|E)的计算公式。
4.4 主观Bayes方法
2．证据肯定不存在的情况
在证据E肯定不存在时，把先验几率O(H)更新为后验 几率O(H|﹁E)的计算公式为
是：
0 当A为假时
O(A)1PP (A()A)0 ,当A介 当 于 A为 真真 假时 之间时
4.4 主观Bayes方法
4.4.3 不确定性的传递算法
1．证据肯定存在的情况
在证据E 肯定存在时，把先验几率O(H)更新为后验 几率O(H|E)的计算公式为
O (H /E )L S O (H )
成立时前提条件E 所对应的证据出现的条件概率P(E|Hi)，就可以用上
式求出相应证据出现时结论Hi 的条件概率P(Hi|E)。
4.3 概率方法
例子: 求P(肺炎|咳嗽)可能比较困难，但统计P(咳嗽|肺炎)可能
比较容易(因为要上医院)
假设P(肺炎)=1|10000，而P(咳嗽)=1|10，90%的肺炎患 者都咳嗽， P(咳嗽|肺炎)=0.9, 则 P(肺炎|咳嗽)= P (咳|P 肺 嗽 (咳 ) )炎 P 嗽 (肺) 炎 0.9 0 0 .1 .000 0.01009
1．表示问题
1、知识不确定性的表示 2、证据的不确定性表示
2. 计算问题
1、不确定性的传递算法 2、结论不确定性的合成 3、组合证据的不确定性算法
3. 语义问题
1、知识的不确定性度量 2、证据的不确定性度量
4.2 不确定性推理方法分类
1、模型方法 特点:把不确定的证据和不确定的知识分别与某
人工智能 课件 第十二讲 不确定性推理-可信度方法
基本概念
－－ 一些基本问题
b.
证据的不确定性的表示 证据来源于用户在求解问题时提供的初始 证据或者在推理中用前面推出的结论作为 当前推理的证据。证据的不确定性称为动 态强度。 不管怎么表示，通常证据的不确定性表示 方法与知识的不确定性表示方法保持一致， 以便于推理过程中对不确定性进行统一的 处理。
可信度方法
－－带有阈值限度的不确定性推理
2.
3.
证据不确定性的表示 证据可信度的取值范围也作了改变： 0≤CF(E)≤1 CF(E)=0时，表示该证据可信度无法得 知。 组合证据不确定性的算法 与C-F模型一样。
可信度方法
－－带有阈值限度的不确定性推理
4.
不确定性的传递算法 当CF(E)≥λ时，结论H的可信度CF(H)由下式计 算得到： CF(H)=CF(H,E)×CF(E) 注：由于CF(E)≥0,所以用CF(E)与CF(H,E)“相 乘”，而不是max{0,CF(E)}；并且这里的“×” 既可为“相乘”运算，也可为“取极小”或其 他运算，要按实际情况定。（后面出现的“×” 号均表示这个意思，不再赘述）
可信度方法
－－带有阈值限度的不确定性推理
加权求和法： CF(H,Ei)被看作权值 III. 有限和法： 各结论H的可信度和不能大于1，否则CF(H)取1
II.
可信度方法
－－带有阈值限度的不确定性推理
上式是加权求和法 下式是有限和法
可信度方法
－－带有阈值限度的不确定性推理
IV.
递推计算法： 从CF1(H)开始，按知识被应用的顺序逐步进行 递推。可用以下两条公式表示： 令 C1 = CF(H,E1)×CF(E1) 对任意的k>1,
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
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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
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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。
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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