基于改进的主观Bayes推理分析

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中文摘要：在现实世界中，能够进行准确描述的问题往往只占一小部分，任何事物都存在着两面性：确定因素和不确定因素。对于不确定的推理，杜达(R.O.Duda)等人于1976年提出了一种模型---主观Bayes方法。随后，将可信度CF加入其中，但该模型随着人们深入的推理其可信度逐渐降低，误差逐渐增大。当推理达到某种不可预测的程度时，所推出的结论将不再可信。因此本文探究加入类概率函数来确保在一定范围内信任度的可靠程度。

作者：

柴芳

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作者单位：

河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡 453007

关键词：

人工智能主观Bayes模型可信度CF 类概率函数

出版年：

2015

科技致富向导

中国科学技术协会科普部,山东省科学技术协会

科技致富向导

影响因子：0.698

ISSN：1007-1547

年,卷(期)：2015.(4)

参考文献量2