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文档简介

利用主观贝叶斯方法、主观Bayes方法解决可靠度E1，E2，先验概率条件下的后验概率吗？主观贝叶斯方法，概述现有贝叶斯公式需要先验概率P(H)和条件概率P(H/E)，在不考虑E不出现的影响的情况下，提出主观贝叶斯方法。贝叶斯规则：当H是N个互不相容事件的集合时，贝叶斯公式可以写成：主观贝叶斯方法，知识的不确定性表示：IF E THEN (LS，LN) H(P(H P)，其中LS符合性度量，LN表示规则强度。主观Bayes方法的不精确推理过程是利用证据E的概率P(E)、规则的LS和LN将结论H的先验概率P(H)更新为后验概率P (H|E)的过程。主观贝叶斯方法(知识的不确定性)，定义：LS是E为真时对H的影响，LS是规则的恰当性度量(规则成立的恰当性)。LN表示E为假时对H的影响，LN是规则的必需衡量标准(建立规则的必要性)。主观贝叶斯方法(知识的不确定性)，贝叶斯公式可以表示为：(概率函数)，主观贝叶斯方法(知识的不确定性)，概率函数O(X)，O(X)的特性O(X)；结论的后验概率O(H|E):根据主观贝叶斯方法(知识的不确定性)、Bayes公式和LS，LN的定义，概率函数和LN，LS的关系是O(H | E)=LS O(H)O LS，LN同时E出现时(即证据确实存在或确实不存在时):O(H|E)=LSO(H) O(H|E)=LNO(H

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