可信度推理实例python代码

以下是一个简单的可信度推理实例的 Python 代码：

# 定义基本事实
facts = {
    'Alice是个好学生': 0.9,
    'Bob是个好学生': 0.8,
    'Alice是个努力学习的人': 0.7,
    'Bob是个努力学习的人': 0.6,
    'Alice在考试中取得了好成绩': 0.8,
    'Bob在考试中取得了好成绩': 0.7
}

# 定义规则
rules = {
    '如果一个人是个好学生，那么他有可能在考试中取得好成绩': ('(X是个好学生)', '(X在考试中取得了好成绩)', 0.8),
    '如果一个人是个努力学习的人，那么他有可能成为好学生': ('(X是个努力学习的人)', '(X是个好学生)', 0.7),
    '如果一个人在考试中取得了好成绩，那么他有可能是个好学生': ('(X在考试中取得了好成绩)', '(X是个好学生)', 0.6),
}

# 定义函数进行推理
def infer(facts, rules, query):
    # 如果查询已经在事实中，则直接返回事实中的可信度
    if query in facts:
        return facts[query]

    # 遍历规则
    max_confidence = 0
    for rule, (premise, conclusion, confidence) in rules.items():
        # 如果查询符合规则结论，则计算结论可信度
        if conclusion == query:
            premise_facts = premise.split(' ')
            # 检查前提事实是否都在已知事实中
            if all(f in facts for f in premise_facts):
                # 计算结论可信度
                rule_confidence = confidence
                for f in premise_facts:
                    rule_confidence *= facts[f]
                # 更新最大可信度
                max_confidence = max(max_confidence, rule_confidence)

    return max_confidence

# 进行查询
print(infer(facts, rules, 'Alice是个好学生'))

在此示例中，我们定义了一些基本事实和规则，然后定义了一个函数 `infer` 来根据这些事实和规则进行推理。我们的查询是 'Alice是个好学生'，我们将使用 `infer` 函数来确定该查询的可信度。

在 `infer` 函数中，我们首先检查查询是否已经在事实中。如果是，则直接返回查询的可信度。如果查询不在已知事实中，则遍历规则以查找包含查询的结论。如果找到规则，则检查前提事实是否都在已知事实中。如果是，则计算结论的可信度，并更新最大可信度。最终，我们返回最大可信度。

在此示例中，我们查询 'Alice是个好学生'，它在已知事实中，因此结果为 0.9（根据事实定义）。