不確定性推理

不確定性可以理解為在缺少足夠信息的情況下做出判斷，是智能問題的本質特徵；推理是人類的思維過程，它是從已知事實出發，通過運用相關的知識逐步推出某個結論的過程。所謂不確定性推理就是從不確定性初始證據出發，通過運用不確定性的知識，最終推出具有一定程度的不確定性但卻是合理或者近乎合理的結論的思維過程。

不確定推理解決的基本問題

• 表示問題：採用什麼方法描述不確定性
  1. 數值表示
  2. 非數值語義表示
• 計算問題：不確定性的傳播與更新，即獲得新信息的過程

在領域專家給出的規則強度和用戶給出的原始證據的不確定性的基礎上，定義一組函數，求出結論的不確定性度量。它包括如下幾個方面：

1.不確定性的傳遞算法

在每一步推理中，如何把證據及知識的不確定性傳遞給結論

在多步推理中，如何把初始證據的不確定性傳遞給結論

2.結論不確定性合成

3.組合證據的不確定性算法：最大最小法，概率方法，有界方法

• 語義問題：指出表示和計算的含義