设有如下一组带有加权的推理规则： r1: IF E1(0.7) AND E2(0.3) THEN H1(0.9 0.6) r2: IF E1(0.4) AND E3(0.6) THEN H2(0.7 0.5) r3: IF E2(0.5) AND E3(0.5) THEN H3(0.8 0.6) r4: IF H1(0.7) AND H2(0.3) THEN H(1.0 0.7) r5: IF H1(0.4) AND H3(0.6) THEN H(0.9 0.5) 已知：CF(E1)=0.8, CF(E2)=0.6, CF(E3)=0.9 请用加权不确定性推理方法求出CF(H )的值。

根据加权不确定性推理方法，可以按照以下步骤计算 CF(H)：

1. 对于每个规则，计算其前提条件的置信度和不确定性因子的乘积，以及结论的置信度和不确定性因子的乘积。例如对于 r1，有：

- 前提条件 E1 的置信度和不确定性因子的乘积为 0.8 * (1 - 0.7) = 0.24；
- 前提条件 E2 的置信度和不确定性因子的乘积为 0.6 * (1 - 0.3) = 0.42；
- 结论 H1 的置信度和不确定性因子的乘积为 0.9 * (1 - 0.6) * 0.6 = 0.216。

2. 对于每个结论，计算所有前提条件的置信度和不确定性因子的乘积之和。例如对于 H1，有：

- r1 的前提条件 E1 和 E2 的置信度和不确定性因子的乘积之和为 0.24 + 0.42 = 0.66。

3. 对于每个结论，计算其置信度和不确定性因子的乘积之和。例如对于 H1，有：

- r1 的结论 H1 的置信度和不确定性因子的乘积为 0.216；
- r4 的前提条件 H1 的置信度和不确定性因子的乘积为 0.66 * (1 - 0.7) = 0.198；
- r4 的结论 H 的置信度和不确定性因子的乘积为 1.0 * (1 - 0.7) * 0.7 = 0.21。

4. 对于所有结论的置信度和不确定性因子的乘积之和，进行加权平均，得到 CF(H) 的值。例如对于 H，有：

- 所有结论的置信度和不确定性因子的乘积之和为 0.216 + 0.21 + 0.45 = 0.876；
- 加权平均为 (0.216 / 0.876) * 0.9 + (0.21 / 0.876) * 0.7 + (0.45 / 0.876) * 0.5 = 0.567。

因此，CF(H) 的值为 0.567。