【摘 要】
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随着不确定性研究的深入,世界的不确定性特征越来越得到学术界的普遍认可。人工智能中的不确定性主要是由随机性和模糊性引起的。人们用概率论和数理统计研究随机性,将＂随机性
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随着不确定性研究的深入,世界的不确定性特征越来越得到学术界的普遍认可。人工智能中的不确定性主要是由随机性和模糊性引起的。人们用概率论和数理统计研究随机性,将＂随机性＂用＂概率＂予以量化表示,而贝叶斯理论等就成为人工智能中处理不确定性的重要工具。对于模糊性,人们用模糊数学作为工具来研究,在经典模糊集合论中引入＂隶属度＂来更好地处理人工智能中的模糊性问题。近十几年来,在随机数学和模糊数学的基础上,亦提出了用云模型来统一刻画语言值中大量存在的随机性、模糊性以及两者之间的关联性。随着不确定性研究的深入,必将为人工
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