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不确定性描述不确定性如何传播,2022/10/14,华北电力大学,7,概述,不确定性推理的研究发展:
概率论是解决不确定性问题的主要理论基础之一贝叶斯网络方法受到多方面关注DURA等人与1976年在PROSPECTOR基础上给出了同属概率推理的主观贝叶斯方法Shortliffe等人与1975年结合MYCIN系统建立了确定性理论,2022/10/14,华北电力大学,8,概述,DempsterShaferter同年也提出了证据理论Zadeh提出可能性理论,1983年提出了模糊逻辑这一系列的系统推进了不确定性推理的研究发展,2022/10/14,华北电力大学,9,概述,总结:
不确定性推理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,最终推出即保持一定不确定性,又合理或基本合理的结论的推理过程,2022/10/14,华北电力大学,10,概述不确定性,不精确思维并非专家的习惯或爱好所至,而是客观现实的要求很多原因导致同一结果推理所需的信息不完备背景知识不足信息描述模糊信息中含有噪声规划是模糊的推理能力不足解题方案不唯一以上其实是不确定性推理方法研究产生的原因,2022/10/14,华北电力大学,11,概述不确定性,不确定性产生的原因是多方面的,其表现形式多种多样。
其主要性质有:
随机性指由于不确定性推理所处理的事件的真实性是不完全肯定的,含有一定的可能性,只能给出一个估计值模糊性主要指命题中出现的表达形式是不明确的不完全性产生于信息的不充分、不全面由于种种的不确定因素,及其在推理过程中的累计,导致了一些结论的不一致性,2022/10/14,华北电力大学,12,概述不确定性,在不确定性推理中,规则前件、后件以及规则本身在某种程度上都是不确定的证据的不确定性主要表现在歧义性、不完全性、不精确性、模糊性、可信性、随机性和不一致性上歧义性:
证据中含有多种意义明显不同的解释,如果离开具体的上下文和环境,往往难以判断其明确含义不完全性:
对于某事物来说,对于它的知识还不全面、不完整、不充分,2022/10/14,华北电力大学,13,概述不确定性,不精确性:
证据的观测值与真实值存在一定的差别模糊性:
命题中的词语从概念上讲不明确,无明确的内涵和外延可信性:
专家主观上对证据可靠性不能完全确定随机性:
命题的事实的真假性不能完全肯定,而只能对其真伪给出一个估计不一致性:
在推理过程中发生了前后不相容的结论,或者随着时间的推移或范围的扩大,原来成立的命题变得不成立了,2022/10/14,华北电力大学,14,概述不确定性,规则一般是经验知识,存在着不确定性因素不确定性因素主要有证据的组合的不确定性、规则自身的不确定性以及规则结论的不确定性证据的组合的不确定性:
一些规则有若干证据作为前提条件,或几个证据都可以激活某一规则。
此时,组合起来的证据到底有多大程度符合前提条件,其中包含某些不确定的主观度量,2022/10/14,华北电力大学,15,概述不确定性,规则自身的不确定性:
有时领域专家对规则持有某种信任程度,即专家有时也没有十足把握某种前提下得到结果必为真的结论,只能给出一个发生可能性及可能性的度量规则结论的不确定性:
包含各种不确定性的前提条件,运用不确定的规则,引出的结论或动作不可避免的含有不确定性因素,2022/10/14,华北电力大学,16,概述不确定性,从系统高层看,规则的不确定性还源于各个规则之间的冲突,来源于单个规则、规则间的冲突消解和规则后件的不相容知识工程的目的就是要尽可能减少或消减这些不确定性P161图5.1-单个规则产生不确定性的原因,2022/10/14,华北电力大学,17,单个规则产生不确定性的原因,参数:
描述不确定性的参数,其设定来自专家经验,有误差,2022/10/14,华北电力大学,18,概述不确定性,推理的不确定性是由于知识不确定性的动态累计和传播过程所造成的为此,整个过程要通过某种不确定度量,寻找尽可能符合客观世界的计算,最终得到结论的不确定性度量,2022/10/14,华北电力大学,19,概述-不确定性推理的基本问题,在不确定性推理中,除了解决在确定性推理过程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、不确定性的传递算法以及不确定性的合成等问题将不确定性问题用确定的数学公式表示出来,是不确定性推理研究的基础,2022/10/14,华北电力大学,20,概述-不确定性推理的基本问题,
(1)不确定性的表示不确定性包括证据的不确定性和知识的不确定性,它们都求有相应的表示方法证据通常有两类初始事实医疗诊断中的症状、化验结果等数据来源于观察,具有不确定性推理过程中产生的中间结果,因为初始事实具有不确定性,推理中所使用的知识也具有不确定性,所以推出的中间结果同样带有不确定性证据的不确定性用C(E)表示在规则中,E是规则的前提即证据,H是该规则的结论,也可以是其它规则的证据规则的不确定性用一个数值f(E,H)表示,称为规则强度,2022/10/14,华北电力大学,21,概述-不确定性推理的基本问题,
(1)不确定性的表示在进行不确定性的表示时,还需考虑不确定性的量度和数值的取值范围如C(E)和f(E,H)的取值范围为多大,只有这样每个数据才会有确定的意义在确定一量度方法及其范围时,应注意:
量度要能充分表达相应的知识和证据的不确定性程度量度范围的指定应便于领域专家及用户对不确定性的估计量度要便于对不确定性的更新进行计算,而且对结论算出的不确定性量度不能超出量度规定的范围量度的确定应当是直观的,同时应有相应的理论依据,2022/10/14,华北电力大学,22,概述-不确定性推理的基本问题,
(2)不确定性的匹配算法推理中,为了找到所需的知识,需要用知识的前提条件与已知证据进行匹配,只有匹配成功的知识才有可能被应用在确定性推理中,知识是否匹配成功很容易确定的在不精确推理中,由于知识和证据都具有不确定性,而且知识所要求的不确定性程度与证据实际具有的不确定性程度不一定相同,因而就出现了“怎样才算匹配成功?
”的问题,2022/10/14,华北电力大学,23,概述-不确定性推理的基本问题,
(2)不确定性的匹配算法对怎样才算匹配成功?
,常用的解决方法:
设计一个算法用来计算匹配双方相似的程度,另外再指定一个相似的限度,用来衡量匹配双方相似的程度是否落在指定的限度内。
如果落在指定的限度内,就称它们是可匹配的,相应的知识可被应用,否则就称它们是不可匹配的,相应的知识不可应用用来计算匹配双方相似程度的算法称为不确定性匹配算法,用来指出相似的限度称为阈值,2022/10/14,华北电力大学,24,概述-不确定性推理的基本问题,(3)不确定性的更新算法不精确推理的根本目的是根据用户提供的初始证据,通过运用不确定性知识,最终推出不确定性的结论,并推算出结论为确定性的程度不确定性的更新问题在推理过程中如何考虑知识不确定性的动态积累和传递,2022/10/14,华北电力大学,25,概述-不确定性推理的基本问题,3方面问题表示问题:
如何描述不确定性计算问题:
不确定性的传播和更新语义问题:
如何解释表示和计算的含义,2022/10/14,华北电力大学,26,概述-不确定性推理的基本问题,表示问题:
指用什么方法描述不确定性,是解决不确定推理的关键一步通常的方法有:
数值表示方法,如CH(A)非数值表示的语义表示方法,如“很可能”,2022/10/14,华北电力大学,27,概述-不确定性推理的基本问题,计算问题:
不确定性的传播和更新。
也是获取新信息的过程如:
已知证据A的不确定性度量P(A),规则AB,规则的可信度度量P(B,A),如何计算结论的可信度度量P(B)从一个规则得到A的可信度度量P1(A),又从另一个规则得到A的另一个可信度度量P2(A),如何从两个规则合成最终的可信度度量P(A)如何由P(A1)、P(A2)来计算P(A1A2),P(A1A2),2022/10/14,华北电力大学,28,不确定性推理例子,初始命题的不确定性度量的获得也是非常重要的,一般由领域内的专家从经验得出推理过程可以用推理树直观的表示出来。
例如,对于如下的推理过程:
R1:
A1A2B1R2:
A2A3B2R3:
B1BR4:
B2B用推理树可以表示如下:
2022/10/14,华北电力大学,29,推理树结果图,最下层的是初始证据经过一些“与”和“或”的组合,形成推理中的临时证据,由这些临时证据推导出最终的结论Ri所表示的是推理弧上所使用的规则,fi表示证据或规则的不确定度量值,2022/10/14,华北电力大学,30,概述-不确定性推理的基本问题,语义问题:
将各个公式解释清楚。
如何解释表示和计算的含义,目前多用概率方法。
如:
P(B,A)可理解为当前提A为真时结论B为真的一种影响程度P(A)可理解为A为真的程度对于规则,特别关心P(B,A)的特殊值的意义:
1)A(T)B(T),P(B,A)=?
2)A(T)B(F),P(B,A)=?
3)B独立于A,P(B,A)=?
2022/10/14,华北电力大学,31,概述-不确定性推理的基本问题,对证据的可信度度量P(A)关心的也是一些特殊状态下的意义:
1)A为TRUE,P(A)?
2)A为FALSE,P(A)?
T:
True,F:
False,2022/10/14,华北电力大学,32,概述-不确定性推理的基本问题,总结:
任何一个AI系统中,都必须较好的解决这三个问题表示问题解决如何表示知识,以便于计算和推理计算问题是在一定的知识表示方式下进行数学运算上述的两个步骤都必须有合理的语义解释,也即表示、计算推理所代表的知识含义,2022/10/14,华北电力大学,33,概述-分类
(1),不确定性推理方法可分为形式化方法和非形式化方法形式化方法有逻辑法:
逻辑法是非数值方法,采用多值逻辑和非单调逻辑来处理不确定性。
传统的有基于概率理论的贝叶斯网络等新计算法:
新计算法认为概率法不足以描述不确定性,从而出现了证据理论(也叫DempsterShafter,D-S方法),确定性方法(CF法)以及模糊逻辑方法新概率法:
试图在传统的概率论框架内,采用新的计算方法以适应不确定性描述非形式化方法是指启发性方法,对不确定性没有给出明确的概念,2022/10/14,华北电力大学,34,概述-分类
(2),另外一种观点,把不确定推理方法分为工程方法、控制方法和并行确定性法工程法是将问题简化为忽略哪些不确定性因素控制法是利用控制策略来消除不确定性的影响,如启发式的搜索方法并行确定性法是把不确定性的推理分解为两个相对独立的过程:
一个过程不计不确定性采用标准逻辑进行推理;
另一过程是对第一个过程的结论加以不确定性的度量。
前一过程决定信任什么,后一过程决定对它的信任程度,2022/10/14,华北电力大学,35,第五章不确定性推理方法,概述概率论基础确定性方法主观Bayes方法,2022/10/14,华北电力大学,3
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