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本文对MYCIN医疗诊断专家系统的不精确推理机制的某些局限性进行评价。
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模糊推理是广泛应用在人工智能AI中的一种不精确推理方法,本文采用MAX-⊙复合运算和模糊关系Rb,依据J。
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本文讨论了在知识工程中用来处理不确定性的各种模糊度量方法,并分析了它们之间的关系。这对于理解以及如何选用一个合适的不精确推理模型是十分有益的。
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提出了证据和规则的数值区间描述的概念,并且在经典的MYCIN不精确推理模型基础上,提出了适应于数值区间的不精确推理模型。
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An important extension of an evidence theory-based inexact reasoning model
对一种基于证据理论的不确定性处理模型的重要扩充
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证据理论作为一种不精确推理理论,不仅有处理未知信息的特性,而且其主要特点满足比贝叶斯概率论更弱的条件,具有直接表达不确定和不知道的能力。
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最后给出了一个生成匹配事实的最大模糊包含演绎树的算法,并用实例说明采用模糊产生式规则进行不精确推理的方法。
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本文分析了文[1]中的不确定性处理模型中存在的问题,提出了有序命题概念,并针对有序命题的情况,给出了一种新的组合不确定性值的综合函数。
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提出对系统采用交互式知识获取途径、双向推理控制策略,对不精确推理和不确定性推理的传播算法作了一定的研究,成功地将其应用到马铃薯专家系统的构建之中;
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系统根据蔬菜栽培知识的内容不同分别采用了树形层次语义网络和因果网络模型两种知识表示形式,并运用了不精确混合推理策略,使得系统推理更快更准确。
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Inexact Reasoning Involved with Numerical Intervals-An Improvement of MYCIN Reasoning Model
涉及数值区间的不精确推理&MYCIN推理模型的一种改进
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