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刘洁,陈小平,蔡庆生,范焱.不确定信息的认知结构表示、推理和学习.软件学报,2002,13(4):649-651
不确定信息的认知结构表示、推理和学习
Recognition Structure of Uncertainty: a Unified Framework for Representation, Reasoning and Learning
投稿时间:2000-03-13  修订日期:2001-08-24
DOI:
中文关键词:  不确定推理  认知结构  经验结构
英文关键词:uncertain inference  recognition structure  experience structure
基金项目:国家自然科学基金资助项目(69875017);国家863高科技发展计划资助项目(2001AA422200)
作者单位
刘洁 中国科学技术大学,计算机科学与技术系,安徽,合肥,230027 
陈小平 中国科学技术大学,计算机科学与技术系,安徽,合肥,230027 
蔡庆生 中国科学技术大学,计算机科学与技术系,安徽,合肥,230027 
范焱 中国科学技术大学,计算机科学与技术系,安徽,合肥,230027 
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中文摘要:
      提出了一个对不确定信息进行表示、推理和学习的统一框架.通过引入4-值认知结构刻画不确定性,提供了更强的度量能力和更高的推理效率,同时支持相关不确定信息的有效获取,从而更加接近实际应用的需要.
英文摘要:
      In this paper a unified framework for representing, reasoning and learning of uncertain information is put forward. The 4-valued recognition structure is used to measure the uncertain degree of uncertain information and thus more powerful expressive capacity is attained. Moreover, the framework supports the efficient acquisition of the uncertain information. These features make the framework more practical than existing theories of reasoning about uncertainty.
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