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主观贝叶斯实验报告学生姓名 程战战 专业/班级 计算机91 学 号 09055006 所在学院 电信学院 指导教师 鲍军鹏 提交日期 2012/4/26 1 实验目的根据初始证据E的概率P（E）及LS、LN的值，把H的先验概率P（H）更新为后验概率P（H/E）或者P(H/!E)。在证据不确定的情况下，用户观察到的证据具有不确定性，即0P(E/S) 1) ph_e = 1;peh = ls * (1 - ln) / (ls - ln);phe = peh * ph / pe;if (phe 1) phe = 1;public int eh() /采用eh方法计算bayes不确定性if (0 = pes & pes = pe) phs = ph_e + (ph - ph_e) * pes / pe;return 1;else if (pe = pes & pes = 1) phs = ph + (phe - ph) * (pes - pe) / (1 - pe);return 1;else return -1;public int cp() /采用cp方法计算bayes不确定性if (ces 0) phs = ph + (phe - ph) * ces / 5;return 1;else return -1;public static void main(String args) System.out.println(要使用bayes计算不确定性吗？输入1选择eh公式计算，输入2选择ces公式计算);System.out.println(注意：0=P(H),P(E),P(E/S)=0并且不能同时大于1或者小于1C(E/S)是取-5,5之间的整数);Scanner sc = new Scanner(System.in);int flag = sc.nextInt();Bayes baye = new Bayes();System.out.println(请输入ph);baye.ph = sc.nextFloat();System.out.println(请输入pe);baye.pe = sc.nextFloat();System.out.println(请输入ls);baye.ls = sc.nextFloat();System.out.println(请输入ln);baye.ln = sc.nextFloat();if (flag = 1) System.out.println(请输入pes);baye.pes = sc.nextFloat();baye.set();baye.eh();else System.out.println(请输入ces);baye.ces = sc.nextFloat();baye.set();baye.cp();Sy
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