有如下推理规则： R1:IF E1 AND E2 THEN A={a1，a2} CF={0.3,0.5} R2:IF E3 THEN H={h1,h2} CF={0.4,0.2} R3:IF A TH...

这是一个基于规则的推理系统，其中包含三条规则：

R1: 如果条件E1和E2同时满足，则结论A为{a1，a2}，并且置信度为0.3和0.5。

R2: 如果条件E3满足，则结论H为{h1，h2}，并且置信度为0.4和0.2。

R3: 如果结论A为{a1，a2}，则结论B为{b1，b2，b3}，并且置信度为0.6、0.3和0.1；如果结论H为{h1，h2}，则结论B为{b2，b3，b4}，并且置信度为0.2、0.5和0.3。

该系统的推理过程如下：

1. 给定条件E1、E2、E3，根据规则R1和R2，得到结论A为{a1，a2}，H为{h1，h2}，并且它们的置信度分别为0.3、0.5、0.4和0.2。

2. 根据规则R3，结论A为{a1，a2}，得到结论B为{b1，b2，b3}，并且置信度为0.6、0.3和0.1。

3. 根据规则R3，结论H为{h1，h2}，得到结论B为{b2，b3，b4}，并且置信度为0.2、0.5和0.3。

因此，根据上述推理过程，可以得到结论B为{b1，b2，b3，b4}，并且它们的置信度分别为0.18、0.45、0.27和0.05。

相关问题

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。

一、不确定性知识系统。 1、CF可信度模型推理。设有如下一组推理规则： r1: IF E1 AND E2 THEN E3 (1.0) r2: IF E3 OR E4 THEN E5 (0.8) r3: IF E5 THEN H (0.8) r4: IF E6 THEN H (0.9) 已知CF(E1) = 0.7，CF(E2) = 0.5，CF(E4) = 0.4，CF(E6) = 0.8，求CF(H)。 提示：首先观察哪个CF(E)题目中没有直接给出，则根据题目中的某条知识和相关公式求出缺少的CF(E)；然后找到和H有关的几条知识，根据公式求出所有的CFn(H)，最后根据CFn(H)的值通过合成公式求出CF(H)。

根据推理规则和相应的可信度值，我们可以列出以下表格：

| 推理规则 | 前提条件 | CF值 |
| -------- | -------- | ---- |
| r1 | E1 ∧ E2 | 0.5 |
| r2 | E3 ∨ E4 | 0.64 |
| r3 | E5 | 0.8 |
| r4 | E6 | 0.9 |

其中，CF(E1 ∧ E2) 的计算方法为：CF(E1 ∧ E2) = min(CF(E1), CF(E2)) = min(0.7, 0.5) = 0.5。

CF(E3 ∨ E4) 的计算方法为：CF(E3 ∨ E4) = CF(E3) + CF(E4) - CF(E3) × CF(E4) = 1.0 + 0.4 - 1.0 × 0.4 = 0.64。

接下来，我们需要计算 CFn(H)。根据推理规则，H 可以由 E5 或 E6 推导得出，因此：

CF1(H) = CF(E5) × CF(r3) = 0.8 × 0.8 = 0.64

CF2(H) = CF(E6) × CF(r4) = 0.8 × 0.9 = 0.72

最后，我们可以使用合成公式计算 CF(H)：

CF(H) = CF1(H) + CF2(H) - CF1(H) × CF2(H) = 0.64 + 0.72 - 0.64 × 0.72 = 0.90432

因此，CF(H) 的值为 0.90432。