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不确定信息的认知结构表示、推理和学习
被引:8
作者
:
刘 洁
论文数:
0
引用数:
0
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0
机构:
中国科学技术大学计算机科学与技术系
刘 洁
陈小平
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机构:
中国科学技术大学计算机科学与技术系
陈小平
蔡庆生
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机构:
中国科学技术大学计算机科学与技术系
蔡庆生
范焱
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机构:
中国科学技术大学计算机科学与技术系
范焱
机构
:
[1]
中国科学技术大学计算机科学与技术系
[2]
中国科学技术大学计算机科学与技术系 安徽 合肥
[3]
安徽 合肥
[4]
安徽 合肥
来源
:
软件学报
|
2002年
/ 04期
关键词
:
不确定推理;
认知结构;
经验结构;
D O I
:
10.13328/j.cnki.jos.2002.04.025
中图分类号
:
TP181 [自动推理、机器学习];
学科分类号
:
摘要
:
提出了一个对不确定信息进行表示、推理和学习的统一框架.通过引入4-值认知结构刻画不确定性,提供了更强的度量能力和更高的推理效率,同时支持相关不确定信息的有效获取,从而更加接近实际应用的需要.
引用
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[1]
The computational complexity of probabilistic inference on uncertainty. Copper,G.F. Artificial Intelligence . 1990
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