《不确定推理方法》课件.ppt

*******************不确定推理方法不确定推理方法在人工智能和机器学习领域起着至关重要的作用。它处理现实世界中的不确定性，帮助计算机做出更准确的决策。课程目标理解不确定性掌握各种不确定性推理方法，理解其原理和适用范围。模型构建能够根据实际问题选择合适的模型，进行模型参数的估计和优化。应用实践将不确定性推理方法应用于实际问题，解决现实世界中的不确定性问题。不确定性的本质现实世界中存在大量不确定因素，例如天气、交通状况、经济形势等。这些因素会影响我们的决策和行动，也给机器学习和人工智能带来了挑战。不确定性是知识的不完备性，包括随机性、模糊性和不精确性等多种形式。在处理不确定性问题时，需要采用合适的推理方法来对不确定的信息进行分析和处理。不确定性的分类随机不确定性随机不确定性是由于随机事件引起的，其结果在事先无法确定。模糊不确定性模糊不确定性是由于概念的模糊性引起的，其边界难以界定。认知不确定性认知不确定性是由于缺乏知识或信息引起的，其结果难以预测。主观不确定性主观不确定性是由于个体的主观判断和信念引起的，其结果可能因人而异。概率论基础基本概念概率论是研究随机现象的数学分支，它为不确定性事件提供量化描述。随机事件随机事件指在特定条件下，结果无法预先确定但可重复出现的事件，例如掷骰子得到6点。概率分布概率分布描述随机事件发生的可能性大小，例如正态分布、泊松分布等。数学工具概率论利用数学工具，例如集合论、微积分，来分析和计算随机事件的概率。概率分布与期望概率分布描述随机变量取值的可能性，揭示了随机现象的规律性。期望值代表随机变量的平均值，反映了随机现象的中心趋势。1离散型伯努利分布、二项分布、泊松分布2连续型正态分布、指数分布、均匀分布3期望衡量随机变量的平均值4方差度量随机变量取值分散程度贝叶斯理论11.先验概率在观测到任何新证据之前，对事件发生的概率的估计。22.后验概率观测到新证据后，对事件发生的概率的修正估计。33.似然度新证据的发生概率，假设事件已经发生。44.贝叶斯公式将先验概率、似然度和证据联系起来，计算后验概率。贝叶斯网络贝叶斯网络是一种图形模型，用于表示和推理概率关系。它使用有向无环图(DAG)来表示变量之间的依赖关系，节点表示变量，边表示变量之间的概率依赖关系。贝叶斯网络在机器学习、人工智能等领域有着广泛的应用。模糊集合理论模糊集概念处理不确定性，模糊集合理论引入隶属度函数，用数值表示元素属于集合的程度。模糊集允许元素部分属于集合，用隶属度值表示程度。模糊集合的运算定义了模糊集合的并、交、补等运算，类似于经典集合论。模糊集合运算反映模糊概念之间的关系，例如交集代表共同特征。模糊逻辑推理1推理规则模糊关系，模糊规则2模糊集隶属度函数，模糊化3模糊化语言变量，模糊集合4问题定义知识库，模糊化模糊逻辑推理通过使用模糊集合、模糊关系和模糊规则来处理不确定性问题，并得出模糊结论。模糊推理通常包含模糊化、推理规则和去模糊化三个步骤。模糊决策系统决策过程模糊决策系统将模糊逻辑应用于决策问题，以处理不确定性和复杂性。数据分析它通过对模糊集和模糊规则进行运算，得出最佳决策方案。应用领域模糊决策系统广泛应用于医疗诊断、金融预测、控制系统等领域。神经网络基础神经元模型神经网络的基本单元是神经元，它模拟了生物神经元的结构和功能。激活函数激活函数将神经元的输入转换为输出，通常采用非线性函数，例如sigmoid函数或ReLU函数。网络结构神经网络由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层，层之间通过连接权重进行连接。学习算法神经网络通过训练数据调整连接权重，常用的学习算法包括反向传播算法。神经网络结构神经网络通常由多个层组成，包括输入层、隐藏层和输出层。每层包含多个神经元，神经元之间通过连接权重连接。数据在网络中流动，通过激活函数进行处理，最终生成输出结果。神经网络结构可根据问题类型和数据特点进行设计，以提高预测精度。神经网络的训练数据预处理清洗和规范化数据，确保数据质量和一致性。网络初始化随机初始化权重和偏置，为训练过程奠定基础。前向传播输入数据通过神经网络层层传递，计算出输出结果。反向传播根据输出结果与目标值的误差，调整权重和偏置。模型评估使用测试集评估模型的性能，判断是否需要进一步训练。神经网络的优缺点强大的学习能力神经网络可以从大量数据中学习复杂的模式和关系，并进行准确的预测和分类。高度的适应性神经网络可以适应不同的数据类型和任务