第4章 不确定性知识的表示与推理技术1.pptx

第4章 不确定性知识的表示与;内容;4.1不确定性知识表示与推理概;4.1不确定性知识表示与推理概;4.1不确定性知识表示与推理概;4.1.1 不确定性及其类型(;4.1.1 不确定性及其类型(;4.1.1 不确定性及其类型(;4.1.2 不确定性推理（1）;4.1.2 不确定性推理（2）;4.1.3 不确定性推理中的基;4.1.3 不确定性推理中的;4.1.3 不确定性推理中的;4.1.3 不确定性推理中的;4.2 概率方法;4.2 概率方法;4.3 概率方法;4.2 概率方法;4.2 概率方法;4.2 概率方法;4.2 概率方法;4.2 概率方法;例;4.2 概率方法;4.3可信度方法(确定性理论）;4.3.1知识的不确定性表示（;4.3.1知识的不确定性表示（;4.3.1知识的不确定性表示（;4.3.1知识的不确定性表示（;4.3.1知识的不确定性表示（;4.3.1知识的不确定性表示（;4.3.1知识的不确定性表示（;4.3.2证据的不确定性表示（;4.3.3不确定性的传播与计算;4.3.3不确定性的传播与计算;4.3.3不确定性的传播与计算;4.3.3不确定性的传播与计算;4.3.3不确定性的传播与计算;4.3.4 确定性理论的特点及;4.4主观贝叶斯方法（1）;4.4主观贝叶斯方法（1）;4.4主观贝叶斯方法（2）;4.4.1 知识的不确定性表示;4.4.1 知识的不确定性表示;PowerPoint 演示文稿;4.4.1 知识的不确定性表示;4.4.1 知识的不确定性表示;4.4.1 知识的不确定性表示;4.4.1 知识的不确定性表示;4.4.1 知识的不确定性表示;4.4.1 知识的不确定性表示;4.4.1 知识的不确定性表示;4.4.2 证据的不确定性表示;4.4.2 证据的不确定性表示;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.3不确定性的传播与计算;4.4.4 主观贝叶斯方法的特;4.5 基于贝叶斯网络的推理;PowerPoint 演示文稿;贝叶斯网络的基本概念;4.5.1 贝叶斯网络;条件概率表;PowerPoint 演示文稿;因果关系网的示例;贝叶斯网络;贝叶斯网络：报警网;PowerPoint 演示文稿;条件独立;条件独立断言有什么用呢？;贝叶斯网络隐含??哪些条件独立断;PowerPoint 演示文稿;PowerPoint 演示文稿;贝叶斯网络的条件独立关系;贝叶斯网络的条件独立关系的判定;分叉连接;汇聚连接;Explaining away;贝叶斯网络;例;例;例;贝叶斯网络的语义;例：报警网;贝叶斯网络的特点;例：报警网;贝叶斯网络;4.5.2贝叶斯网络推理;贝叶斯网络的精确推理;贝叶斯网络的精确推理实例;贝叶斯网络的精确推理实例(续);贝叶斯网络的精确推理实例(续);贝叶斯网络的精确推理实例(续);贝叶斯网络-汽车保险赔付网络;贝叶斯网络推理;贝叶斯网络推理;贝叶斯网络推理;贝叶斯网络推理;贝叶斯网络推理;贝叶斯网络推理;贝叶斯网络推理;贝叶斯网络推理;贝叶斯网络推理;贝叶斯网络推理;贝叶斯网络推理;贝叶斯网络推理;贝叶斯网络的近似推理;直接采样方法;采样样本与概率分布;采样过程举例;采样过程举例(1);采样过程举例(2);拒绝采样方法;一致的估计;似然加权方法(1);似然加权方法(2);马尔科夫链采样(1);马尔科夫链采样(2);The End！