【摘 要】
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<正> 专家系统知识库中的知识分为两类:一类是有严密理论根据的理论性知识;一类是难于找到严密理论根据的经验性知识。在专家系统中,对于后一类知识一般采用不精确推理方法描
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<正> 专家系统知识库中的知识分为两类:一类是有严密理论根据的理论性知识;一类是难于找到严密理论根据的经验性知识。在专家系统中,对于后一类知识一般采用不精确推理方法描述。基于概率论的不精确推理方法目前有以下几种:MYCIN不精确推理模型,主观Bayes方法,模糊集理论,证据理论,发生率计算等等。这些方法的共同特点是为每一个公理赋予一个数值,意义为可信度并且为推理规则和逻辑连接赋予一个算术函数,以便能计算出从公理中推出定理的新的可信度。由此可见。目前研究的不精确推理的主要目的是为描述经验性知识并
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