自然世界是復(fù)雜的和不確定的,它并不像決定論所描述的那樣是確定有序的,嚴(yán)格遵循自然規(guī)律。在表征的意義上,決定論的世界相對較易表征,非決定論世界中的不確定性現(xiàn)象或事件如何表征卻是我們面臨的一個難題。在人工智能中,不確定性往往表現(xiàn)為統(tǒng)計性和概率性,概率表征就自然成為一種常見方式,如貝葉斯網(wǎng)表征�？赡苁澜缱鳛橐环N不確定性的表達(dá),可由相關(guān)概率模型、基于邏輯規(guī)則方法、D-S方法和模糊集-模糊邏輯方法表征。除了這些靜態(tài)表征方式,不確定性也可通過動力學(xué)概率表征。 

【文章來源】：上海師范大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版). 2020,49(04)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：17 頁

【部分圖文】：

風(fēng)濕的貝葉斯網(wǎng)表征

圖1 風(fēng)濕的貝葉斯網(wǎng)表征對于復(fù)雜世界,貝葉斯網(wǎng)也更復(fù)雜些。例如你家安裝了自動防盜鈴,它在偵探盜竊方面非�？煽�,但偶爾對小地震也很靈敏。假如你有兩個鄰居張三和李四,他們承諾當(dāng)聽到警報鈴聲時叫醒你;張三聽到警報鈴聲時幾乎總是叫你,但有時聽到電話鈴聲也會叫你。李四特別喜歡聽響亮的音樂,通常錯過警報鈴聲。如果給定誰沒有叫你的證據(jù),我們可能預(yù)測盜竊發(fā)生的概率。這個不確定情形由盜竊、地震、報警鈴聲、張三和李四這五個變量構(gòu)成,用貝葉斯網(wǎng)表征其結(jié)構(gòu)如圖2所示。

一個讀者推薦一本書的貝葉斯網(wǎng)表征


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