已知如下一组规则：r1:if E3 and E4 or E5 then E1(0.8)r2:if E1 then H(0.6) r3:if E2 then H (0.7) r4:if E6 then H(0.8)已知CF(E3)=0.9，CF(E4)=0.8，CF(E5)=0.6，CF(E2)=0.6CF(E6)=0.4。用确定性理论求：CF(H)

根据确定性理论，我们可以使用以下公式计算出CF(H)：

CF(H) = min{1, ∑ CF(E) × w(E → H)}

其中，E表示所有能够推导出H的前提条件，w(E → H)表示条件E推导出H的权重。

首先，我们需要确定能够推导出H的前提条件。根据规则r2、r3和r4，E1、E2和E6都可以推导出H。因此，E={E1, E2, E6}。

接下来，我们需要计算每个条件推导出H的权重。

根据规则r2，如果E1成立，则H的置信度为0.6。因此，w(E1 → H) = 0.6。

根据规则r3，如果E2成立，则H的置信度为0.7。因此，w(E2 → H) = 0.7。

根据规则r4，如果E6成立，则H的置信度为0.8。因此，w(E6 → H) = 0.8。

对于规则r1，我们需要先计算出它的条件部分的置信度。根据规则r1，如果E3和E4都成立，或者E5成立，则E1的置信度为0.8。因此，我们需要计算出E3和E4的联合置信度，以及E5的置信度。

由于E3和E4是独立的，因此它们的联合置信度可以通过乘法原理计算：

CF(E3 ∧ E4) = CF(E3) × CF(E4) = 0.9 × 0.8 = 0.72

根据规则r1，如果E3和E4都成立，则E1的置信度为0.8。因此，w((E3 ∧ E4) → E1) = 0.8。

另外，如果E5成立，则E1的置信度也为0.8。因此，w(E5 → E1) = 0.8。

现在，我们可以计算出CF(H)：

CF(H) = min{1, CF(E1) × w(E1 → H) + CF(E2) × w(E2 → H) + CF(E6) × w(E6 → H) + (CF(E3 ∧ E4) + CF(E5)) × w((E3 ∧ E4) ∨ E5 → E1 → H)}

其中，CF(E1)是未知的，需要通过推理计算出来。根据规则r1，如果E3和E4都成立，或者E5成立，则E1的置信度为0.8。因此，我们可以使用最大值法计算出CF(E1)：

CF(E1) = max{CF(E3 ∧ E4) × 0.8, CF(E5) × 0.8} = max{0.576, 0.48} = 0.576

将所有的值代入公式中，得到：

CF(H) = min{1, 0.576 × 0.8 + 0.6 × 0.7 + 0.4 × 0.8 + (0.72 + 0.6) × 0.8} = min{1, 1.408} = 1

因此，CF(H)的值为1，表示对于H的置信度是完全确定的。