人工智能第四章-不确定性推理课件

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解：(1)先由r1求CF(E2)CF(E2)=0.6×max{0,CF(E1)}=0.6×max{0,0.5}=0.3(2)再由r2求CF(E4)CF(E4)=0.7×max{0,min{CF(E2),CF(E3)}}=0.7×max{0,min{0.3,0.6}}=0.216.8设有如下一组推理规则:(3)再由r3求CF1(H)CF1(H)=0.8×max{0,CF(E4)}=0.8×max{0,0.21)}=0.168(4)再由r4求CF2(H)CF2(H)=0.9×max{0,CF(E5)}=0.9×max{0,0.7)}=0.63(5)最后对CF1(H)和CF2(H)进行合成，求出CF(H)CF(H)=CF1(H)+CF2(H)+CF1(H)×CF2(H)=0.692(3)再由r3求CF1(H)人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件4.9设有一组带加权因子的推理规则：R1:IFE1(0.6)ANDE2(0.4)THENH1(0.9)R2:IFE3(0.3)ANDE4(0.3)ANDE5(0.4)THENH2(0.8)R3:IFE6(0.5)ANDH1(0.3)ANDH2(0.2)THENH(0.7)且已知F(E1)=0.9,CF(E2)=0.8,CF(E3)=0.7,CF(E4)=0.7,CF(E5)=0.8,CF(E6)=0.9。请用带加权因子的可信度推理方法求CF（H)4.9设有一组带加权因子的推理规则：4.5 模糊推理4.5.1：模糊理论1．模糊集定义4.4设U是论域，μA是把任意u∈U映射为[0，1]上某个值的函数，即则称μA为定义在U上的一个隶属函数。由μA(u)(u∈U)所构成的集合A={μA(u),u∈U}称为U上的一个模糊集，μA(u)称为u对A的隶属度，μA称为模糊集A的隶属函数。4.5 模糊推理4.5.1：模糊理论若论域离散且有限，则模糊集A可表示为：A={μA(u1),μA(u2),…,μA(un)}也可写为：A=μA(u1)/u1+μA(u2)/u2+…+μA(un)/un或者：A={μA(u1)/u1,μA(u2)/u2,…,μA(un)/un}A={(μA(u1),u1),(μA(u2),u2),…,(μA(un),un)}隶属度为0的元素可以不写。若论域离散且有限，则模糊集A可表示为：例如，在论域U={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}上，以下形式都可以用来表示模糊集“大”：大={0,0.2,0.3,0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9,1}大=0/0+0.2/1+0.3/2+0.4/3+0.5/4+0.6/5+0.7/6+0.8/7+0.9/8+1/9大={0/0,0.2/1,0.3/2,0.4/3,0.5/4,0.6/5,0.7/6,0.8/7,0.9/8,1/9}大={0.2/1,0.3/2,0.4/3,0.5/4,0.6/5,0.7/6,0.8/7,0.9/8,1/9}例如，在论域U={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9}上无论论域U有限还是无限，离散还是连续，扎德用如下记号作为模糊集A的一般表示形式:U上的全体模糊集记为：F(U)={A|μA:U→[0,1]}或F(U)={μA|μA:U→[0,1]}无论论域U有限还是无限，离散还是连续，扎德用如下记号作为模糊4.17设某小组有5个同学，分别为S1,S2,S3,S4,S5。若对每个同学的“学习好”程度打分：

S1:95S2:85S3:80S4:70S5:90这样就确定了一个模糊集F，它表示该小组同学对“学习好”这一模糊概念的隶属程度，请写出该模糊集。解：对模糊集为F，可表示为：

F=95/S1+85/S2+80/S3+70/S4+90/S5或F={95/S1,85/S2,80/S3,70/S4,90/S5}4.17设某小组有5个同学，分别为S1,S2,S3,S4人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件复习复习人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能第四章-不确定性推理课件人工智能