模糊逻辑与不确定性推理在森林培育专家系统中的应用

"不确定性推理在森林培育专家系统中的应用 (2014年)" 这篇论文探讨了如何在森林培育专家系统中处理由于知识不完整性和模糊性导致的推理不确定性问题。不确定性推理是解决这类问题的关键技术，它允许系统在面对不精确或模糊信息时做出合理的决策。论文中提到了一种采用模糊逻辑的方法，该方法使用多个逻辑值来表达确定性和不确定性的知识。 在规则可信度计算中，论文提出将专家提供的特定规则视为确定性知识，赋予其最高的可信度1。对于专家给出的不确定规则，论文建议通过这些规则在历史数据中的出现频率来动态计算它们的权重和可信度，这反映了规则在实际应用中的有效性。此外，当用户在交互过程中做出不确定的选择时，论文引入了模糊层次分析法(AHP)来评估这些选择对应的规则可信度，AHP是一种用于处理多准则决策分析的工具，能够处理模糊和不完整的信息。 论文的核心贡献在于设计了一种推理机算法，该算法能够根据用户前一次的回答智能地决定下一个问题，从而逐步引导用户完成决策过程。基于用户的反馈，系统可以为特定的立地条件推荐合适的造林树种或造林模式，并提供相应的可信度评估。这种方法增强了专家系统的适应性和用户友好性，使得非专业用户也能有效地利用系统进行决策。 关键词涵盖了可信度、推理机算法、专家系统和不确定性推理，表明该研究关注的是在不确定条件下如何构建和优化森林培育的决策支持工具。通过应用这些技术，森林培育专家系统能更好地应对现实世界的复杂性和不确定性，提高决策的准确性和可靠性。 这篇论文属于自然科学领域，特别是林业科学和技术信息科学的交叉，对于开发更智能、更适应不确定性环境的森林管理决策系统具有重要的理论和实践价值。文献标志码"A"表示这是一篇原创性的研究论文，具有较高的学术价值。文章编号则标识了该论文在《北京林业大学学报》的具体位置，方便后续引用和检索。