基于论据系统的带权定性概率推理机

定性概率推理是不确定性推理领域的一种重要方法。将定性概率推理的论据系统方法和抽象系统方法二者合而为一,在定性概率推理机(QPR)的基础上提出基于论据系统的带权定性概率推理机(WQPR)。首先扩展了带权定性概率网的定义,讨论了带权定性影响的对称性;其次将带权定性概率推理融入到论据系统中,提出WQPR推理系统,相比QPR能够在更精确的尺度进行不确定性推理,并证明了系统的正确性与完备性。

不确定性知识的定性表示、推理及其应用——定性概率网研究综述

贝叶斯网是不确定性知识表示和推理的有效框架,定性概率网是贝叶斯网的抽象表示,它简化了不确定性知识的表示,加速了不确定性知识的推理.近年来,定性概率网成为了不确定人工智能和知识发现领域的一个重要研究方向.分析总结了目前定性概率网的挑战和研究成果,主要包括定性概率网的知识表示、推理及应用3个方面.表示方面,概括了定性影响、定性加协作、定性乘协作和原因间影响,并探讨了定性概率网表示机制存在的问题及主要解决方法;推理方面,描述了推理算法,探讨了定性概率网推理冲突问题,分析比较了解决推理冲突的主要方法;应用方面,概括了基于定性概率网的知识发现和决策支持的主要方法.此外,基于对现有研究成果的分析总结,也指出了定性概率网相关方面进一步研究的问题及重点.