Luận văn Hệ thống các độ đo gần đúng và lập luận xấp xỉ

Trong các hệ chuyên gia, các cơ sở lập luận dạng and/or được trình bày thường có thể là không chắc chắn hoặc không chính xác. Trong một thời gian dài, lý thuyết xác suất là cách tiếp cận số duy nhất đối với vấn đề suy luận không chắc chắn. Thời gian gần đây, một vài mô hình toán học không chắc chắn, khác biệt rõ rệt với lý thuyết xác suất đã được đưa ra, đặc biệt là lý thuyết các hàm tin tưởng (belief) của Shafervà lý thuyết khả năng. Các nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo thấy rằng cần thiết thay thế mô hình Bayesian chuẩn và đưa ra các mô hình kinh nghiệm. Chương này trình bày cách nhìn tổng quát hơn về một số cơ sở lý thuyết, không hoàn toàn dựa trên xác suất, và các cách tiếp cận suy diễn không hoàn toàn là xác suất. Phần đầu, chúng ta làm việc với các mô hình không chính xác và sự không chắc chắn khác nhau, trong đó đưa ra các khái niệm xác suất và khả năng. Sau đó, trong hai phần kếtiếp, chúng ta xem xét cách xử lý của hai kỹ thuật suy luận cơbản cần thiết trong các hệ chuyên gia là kết luận suy diễn và sự tổ hợp dữ liệu lấy từ các nguồn khác nhau, trong ngữ cảnh các tiền đề không chắc chắn hoặc không chính xác.

Trong các hệ chuyên gia, các cơ sở lập luận dạng and/or được trình bày

thường có thể là không chắc chắn hoặc không chính xác.

Trong một thời gian dài, lý thuyết xác suất là cách tiếp cận số duy nhất

đối với vấn đề suy luận không chắc chắn. Thời gian gần đây, một vài mô hình

toán học không chắc chắn, khác biệt rõ rệt với lý thuyết xác suất đã được đưa

ra, đặc biệt là lý thuyết các hàm tin tưởng (belief) của Shafervà lý thuyết khả

năng. Các nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo thấy rằng cần thiết thay thế mô

hình Bayesian chuẩn và đưa ra các mô hình kinh nghiệm.

Chương này trình bày cách nhìn tổng quát hơn về một số cơ sở lý

thuyết, không hoàn toàn dựa trên xác suất, và các cách tiếp cận suy diễn

không hoàn toàn là xác suất. Phần đầu, chúng ta làm việc với các mô hình

không chính xác và sự không chắc chắn khác nhau, trong đó đưa ra các khái

niệm xác suất và khả năng. Sau đó, trong hai phần kếtiếp, chúng ta xem xét

cách xử lý của hai kỹ thuật suy luận cơbản cần thiết trong các hệ chuyên gia

là kết luận suy diễn và sự tổ hợp dữ liệu lấy từ các nguồn khác nhau, trong ngữ

cảnh các tiền đề không chắc chắn hoặc không chính xác.