人工智能之不确定知识表示及推理
确定性与不确定性推理主要方法-人工智能导论
确定性与不确定性推理主要方法1.确定性推理：推理时所用的知识与证据都是确定的，推出的结论也是确定的，其真值或者为真或者为假。
2.不确定性推理：从不确定性的初始证据出发，通过运用不确定性的知识，最终推出具有一定程度的不确定性但却是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
3.演绎推理：如：人都是会死的（大前提）李四是人（小前提）所有李四会死（结论）4.归纳推理：从个别到一般：如：检测全部产品合格，因此该厂产品合格；检测个别产品合格，该厂产品合格。
5.默认推理：知识不完全的情况下假设某些条件已经具备所进行的推理；如：制作鱼缸，想到鱼要呼吸，鱼缸不能加盖。
6.不确定性推理中的基本问题：①不确定性的表示与量度：1)知识不确定性的表示2)证据不确定性的表示3)不确定性的量度②不确定性匹配算法及阈值的选择1)不确定性匹配算法：用来计算匹配双方相似程度的算法。
2)阈值：用来指出相似的“限度”。
③组合证据不确定性的算法最大最小方法、Hamacher方法、概率方法、有界方法、Einstein方法等。
④不确定性的传递算法1)在每一步推理中，如何把证据及知识的不确定性传递给结论。
2)在多步推理中，如何把初始证据的不确定性传递给最终结论。
⑤结论不确定性的合成6.可信度方法：在确定性理论的基础上，结合概率论等提出的一种不确定性推理方法。
其优点是：直观、简单，且效果好。
可信度：根据经验对一个事物或现象为真的相信程度。
可信度带有较大的主观性和经验性，其准确性难以把握。
C－F模型：基于可信度表示的不确定性推理的基本方法。
CF（H，E）的取值范围: [-1,1]。
若由于相应证据的出现增加结论 H 为真的可信度，则 CF（H，E）> 0，证据的出现越是支持 H 为真，就使CF（H，E) 的值越大。
反之，CF（H，E）< 0，证据的出现越是支持 H 为假，CF（H，E）的值就越小。
若证据的出现与否与 H 无关，则 CF（H，E）= 0。
人工智能中的知识表示与推理
人工智能中的知识表示与推理随着人工智能技术的快速发展，知识表示与推理也成为了人工智能领域中一个备受关注的话题。
知识表示是指如何将人类的知识以某种形式表示出来，从而让计算机可以理解并进行推理。
而推理则是指在已知的信息与规则的基础上，通过逻辑推演得出新的结论。
本文试图从以下几个方面探讨人工智能中的知识表示与推理。
一、知识表示与推理的基础知识表示与推理是人工智能领域的两个重要分支，二者之间有着密切的关系。
知识表示是推理的前提，是推理能够进行的基础，没有好的知识表示方式就无法进行有效的推理。
而推理则是在已经构建好的知识表示基础上进行的，可以根据已有的知识来得出新的信息。
因此，知识表示和推理的共同目标是让计算机能够像人类一样进行推理和判断。
二、知识表示的种类在人工智能中，有许多种知识表示的方式。
其中最常见的一种方式是基于逻辑的表示方法，它把事实和规则用逻辑的形式表示出来，可以用一些规则和推论来扩展知识库。
另外一种比较常见的方式是基于语义的表示方法，它使用自然语言或其他语言将知识装入计算机。
这种方法比较接近人的思维方式，但也更加复杂和困难。
三、推理的类型推理的类型主要有两种：一种是演绎推理，它是从已知的事实和规则中，通过精确的逻辑推理和规则运算，得出新的结论；另一种是归纳推理，它是尝试从现有的案例中找出规律，并推广到其他情况。
归纳推理有些类似于人类的学习方式，需要不断积累与总结。
四、知识表示与推理的应用领域知识表示与推理在人工智能领域中有着广泛的应用。
在机器学习领域，基于逻辑的表达和推理被用于将某个问题表示为一个可以求解的逻辑形式。
在自然语言处理领域，语义表示和推理可以帮助计算机更好地理解人类的语言。
在智能行为中，知识表示和推理可以帮助机器人根据不同的场景和任务自主决策。
在医疗诊断中，基于知识表示与推理的系统可以对患者病情进行诊断和推荐治疗方案。
五、知识表示与推理的未来发展方向知识表示和推理的发展方向是向着更加智能化和自主化的方向发展。
人工智能中的知识表示和推理
人工智能中的知识表示和推理随着机器学习和自然语言处理技术的不断发展，人工智能已经逐渐成为我们生活中的常态。
在这个领域内，知识表示和推理是一项极为重要的研究方向。
知识表示是指将自然语言或者其他形式的信息转换成计算机所能理解的语言，而推理则是在这个基础上进行的逻辑推断过程。
下面我们将从这两个方面来探讨人工智能中知识表示和推理的相关问题。
一、知识表示知识表示是人工智能领域中的一个基础问题，涉及到如何用计算机语言来表示人们日常生活中所使用的知识和信息。
对于这个问题，我们有多种不同的解决方法。
一种常见的方法是使用逻辑符号来表示知识，其中包括真假值、命题符号、连接符号等。
比如说，我们可以用如下的方式来表示一个简单的命题：a = "今天是周五"b = "明天是周六"c = "a ∧ b"其中“ ∧ ”表示“且”的逻辑关系。
这种方法虽然简单有效，但是缺乏灵活性，对于复杂的知识表示来说成本较高。
因此，近年来随着计算机领域的深度学习技术的不断发展，自然语言处理通过深度学习逐渐成为了新的知识表示方法。
与传统的知识表示方法相比，自然语言处理的优点在于可以自动提取文本中的特征，然后对其进行分析，得出想要的结果或者结论。
尤其是利用自然语言处理，可以通过整合网络上的数据来创建知识图谱，从而更好地实现知识的表示和推理。
二、推理知识表示与推理密不可分，它共同决定了人工智能在实际应用中的效果。
推理可以帮助计算机根据以前的学习和知识结合当前的环境和请求，做出正确的回应。
比如说，我们可以通过推理来回答一个问题，类似这样：Q：“凯文·鲍尔斯是金球奖的获得者，你知道他的作品是什么吗？”A：“凯文·鲍尔斯的作品有三部，分别是《兽行》、《殿后汉默尔》以及《迈克尔·克莱顿》。
”这个问题需要我们理解问题中的提问方式，然后根据已知的信息进行推导推理。
我们可以通过自然语言处理技术将问题转化为代码，然后再利用推理的方法对其进行处理。
人工智能中的知识表示与推理
人工智能中的知识表示与推理人工智能（Artificial Intelligence，AI）已经成为当今科技领域的热门话题，它迅速改变着我们的生活方式和工作方式。
而在AI的核心技术中，知识表示与推理是至关重要的一环。
本文将探讨人工智能中的知识表示与推理，以及它们在实际应用中的意义和挑战。
一、知识表示知识表示是指将知识以适合计算机理解和处理的形式进行表达。
在人工智能中，常用的知识表示方式有以下几种。
1.符号逻辑表示符号逻辑是指用逻辑符号和规则来表示和处理知识的方法。
它将事物和关系抽象成逻辑符号，通过逻辑推理来达成目的。
例如，利用一阶谓词逻辑可以表示“所有猫都喜欢鱼”，然后通过推理得出“Tom是猫，所以Tom喜欢鱼”。
2.网络表示网络表示使用图结构来表示和处理知识。
图的节点代表事物，边代表事物之间的关系。
例如，使用有向图可以表示“Tom是Jerry的朋友”，节点Tom指向节点Jerry，表示Tom是Jerry的朋友。
3.语义网络表示语义网络是一种特殊的网络表示方法，它将知识以概念和关系的形式进行表达。
概念节点代表事物，关系边代表事物之间的关系。
例如，利用语义网络可以表示“猫是哺乳动物”，节点猫和节点哺乳动物通过关系边连接。
二、推理推理是指根据已知的事实和规则，通过逻辑推导得出新的结论或解决问题的过程。
在人工智能中，常用的推理方法有以下几种。
1.前向推理前向推理是从已知的事实出发，应用规则和逻辑推理，逐步推导得出结论的过程。
它从已知事实出发，逐级扩展，直到无法再得到新结论为止。
2.后向推理后向推理是从目标出发，逐步向前推导，找出能够满足目标的事实和规则。
它逆向推理，直到得到满足目标的结论或无法再向前推导。
3.不确定推理不确定推理是指在处理不完全或不准确的信息时，通过概率推断得到结论的方法。
它可以用于处理模糊、不确定的情况，通过概率模型计算出结论的概率。
三、知识表示与推理的应用知识表示与推理在人工智能的各个领域都有广泛的应用，下面以几个典型的应用为例进行介绍。
人工智能中的知识表示与推理
人工智能中的知识表示与推理在人工智能领域中，知识表示和推理是两个核心概念。
知识表示是指将现实世界的信息以某种形式存储在计算机系统中，以便机器能够理解和处理这些信息。
推理则是指机器通过对已有知识进行逻辑推导和推理，从而得出新的结论或解决问题的方法。
本文将深入探讨人工智能中的知识表示与推理的关键技术和应用。
一、知识表示的方法1.1 逻辑表示法逻辑表示法是一种基于命题逻辑或谓词逻辑的知识表示方法。
它将知识以逻辑形式表示，并采用规则和推理机制进行推理和推断。
逻辑表示法的优势在于形式化严谨，容易理解和扩展。
但是，当知识变得复杂和庞大时，逻辑表示法的推理效率会受到限制。
1.2 语义网络表示法语义网络表示法是将知识以节点和边的形式构建成图谱，节点表示概念或实体，边表示概念之间的关系。
语义网络表示法可以灵活地表示知识的层次结构和关联关系，适用于知识表示和语义推理。
1.3 产生式规则表示法产生式规则表示法是一种基于规则的知识表示方法。
它将知识以条件-动作规则的形式表示，当满足某个条件时，执行相应的动作或推理过程。
产生式规则表示法适用于专家系统等领域，能够灵活地处理复杂的逻辑和推理过程。
二、推理技术2.1 基于逻辑的推理基于逻辑的推理是指通过逻辑规则和推理机制进行推理。
其中，前向推理是从已知的事实和规则出发，逐步推导得出结论或解决问题；后向推理是从目标或结论出发，逆向搜索已知的事实和规则，找到满足条件的解决方法。
基于逻辑的推理能够根据已有的知识和规则进行推导，但受限于知识的形式化和推理的效率。
2.2 基于概率的推理基于概率的推理是指通过概率模型和推理算法进行推理。
它利用概率论的方法处理不确定性和不完全信息，能够根据概率模型对事件进行预测和推断。
基于概率的推理在机器学习和数据挖掘领域得到广泛应用，能够处理大规模的数据集和复杂的推理任务。
2.3 基于模型的推理基于模型的推理是指通过构建和利用模型进行推理。
模型可以是统计模型、物理模型、认知模型等，通过建立模型与实际世界之间的映射关系，进行推理和预测。
人工智能中的知识表示和推理
人工智能中的知识表示和推理一、引言人工智能（AI）已经成为当今世界的重要研究领域。
知识表示和推理是人工智能的基础之一。
知识表示是将世界中存在的现实事物、事实、概念等用计算机可处理的方式表示出来的过程。
推理则是利用这些表示来做出新的判断和产生新的知识。
本文将围绕着知识表示和推理在人工智能中的应用展开讨论。
二、知识表示1. 知识表示的定义知识表示（Knowledge Representation, KR）是指将知识表示成计算机可以使用和处理的形式。
知识表示针对的是自然语言等不易于计算机处理的信息，将其转化为数学或逻辑等可计算的形式。
2. 常见的知识表示方式(1) 谓词逻辑表示法谓词逻辑表示法是将知识表示为一个谓词逻辑公式的形式。
这种方法可以很好的表示事实和关系等复杂性质。
(2) 规则表示法规则表示法将知识表示为一组规则或条件-动作对。
通过逐条规则的匹配来推理出结论。
(3) 语义网络表示法语义网络是一种树形结构，它可以把概念以节点的形式进行展示，节点之间的连线用于表示概念间的关系。
3. 知识表示应用知识表示在人工智能中广泛应用于自然语言处理、专家系统、智能搜索等领域。
以自然语言处理为例，当计算机接收到某些自然语言描述时，它可以通过知识表示的方式将这些描述转化为计算机可处理的形式，从而实现语义的理解。
三、推理1. 推理的定义推理是利用已知知识产生新的知识的过程。
在人工智能中，推理往往意味着解决一些类似于判断、决策等问题，是实现 AI 的重要手段。
2. 常见的推理方式(1) 基于逻辑的推理这种推理方式基于一些逻辑原则，通过对已有的知识进行推理来得出新的结论。
(2) 模型推理模型推理是基于某些已知模型来进行推理。
例如通过对图像进行识别可以得到某个物体的位置和类型。
3. 推理应用推理在人工智能中的应用非常广泛，例如在语音识别、机器翻译、机器人控制等领域中，推理都扮演着非常重要的角色。
四、结论本文简单介绍了知识表示和推理在人工智能中的应用。
人工智能中的知识表示与推理技术
人工智能中的知识表示与推理技术近年来，人工智能领域取得了长足的发展，其中知识表示与推理技术在该领域中起着至关重要的作用。
知识表示与推理技术是指将现实世界的知识转化为计算机能够理解和处理的形式，并基于这些知识进行推理和决策的一种方法。
本文将介绍人工智能中的知识表示与推理技术的基本原理和应用。
一、知识表示1. 逻辑表示法逻辑表示法是一种基于逻辑符号和规则的知识表示方法。
它使用命题逻辑、一阶逻辑或高阶逻辑来描述现实世界中事实之间的关系。
逻辑表示法能够准确地描述和推理复杂的逻辑关系，但在处理不确定性和模糊性方面存在困难。
2. 语义网络语义网络是一种将知识表示为节点和边的图结构的方法。
每个节点表示一个概念或对象，边表示它们之间的关系。
语义网络能够直观地表示知识之间的关联，但在处理大规模知识和复杂推理方面存在难题。
3. 本体论本体论是一种基于概念的知识表示方法。
本体是对一组相关概念及其之间关系的形式化描述。
本体论使用术语、属性和关系来表示概念之间的联系，能够处理领域的复杂知识，并支持推理和查询操作。
二、推理技术1. 逻辑推理逻辑推理是基于逻辑规则和公理的推理方法。
它通过应用逻辑运算和推理规则，从给定的前提中得出结论。
逻辑推理能够准确地推断出逻辑上的正确结论，但在处理复杂问题和处理不确定性方面存在一定局限性。
2. 机器学习机器学习是一种通过从数据中学习知识的方法。
它使用统计模型和算法来推断和预测，从而实现智能决策。
机器学习可以根据训练数据中的模式和规律进行推理，可以处理大规模和复杂的知识。
3. 知识图谱知识图谱是一种以图形结构组织知识的技术。
它将实体、属性和关系表示为节点和边，并使用语义标签对它们进行描述。
知识图谱能够提供语义丰富的知识表示和推理，支持深入查询和推理。
三、知识表示与推理技术的应用1. 自然语言处理知识表示与推理技术在自然语言处理中起着重要作用。
通过将自然语言转化为机器可理解的形式，可以实现对文本的深入理解和语义分析，从而提高机器对自然语言的处理能力。
人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究
人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究智能制造是指基于人工智能技术实现的智能化生产制造系统。
在智能制造中，知识表示与推理是核心要素之一，它们为智能制造系统的决策和推理提供支持。
本文将介绍人工智能在智能制造中的知识表示与推理研究。
一、知识表示知识表示是将领域知识转化为计算机可处理的形式，以便进行推理和决策。
在智能制造中，知识表示需要充分考虑生产制造领域的特点，如工艺流程、设备参数等。
目前，常用的知识表示方法包括逻辑表示、本体表示和图模型表示等。
逻辑表示是一种基于逻辑语言的知识表示方法，常用的有一阶逻辑和描述逻辑等。
通过逻辑表示，可以将领域知识转化为一系列的逻辑公式，以进行逻辑推理和推断。
逻辑表示具有形式化、精确性强的优点，能够准确地表达领域知识。
本体表示是一种基于本体论的知识表示方法，常用的有OWL和RDF等。
本体表示可以将领域知识组织为一种形式化的本体结构，其中包含实体、关系和属性等。
本体表示能够充分利用本体的推理能力，提供更加丰富的知识表达和推理功能。
图模型表示是一种基于图形结构的知识表示方法，常用的有贝叶斯网络和马尔可夫网络等。
图模型表示可以将领域知识表示为一张有向图或无向图，其中节点表示实体或变量，边表示实体之间的关系或变量之间的依赖。
图模型表示能够有效地处理不确定性和复杂性问题。
二、推理方法推理是基于已有知识进行推断和决策的过程，在智能制造中起着重要的作用。
常用的推理方法包括基于规则的推理、基于逻辑的推理和基于概率的推理等。
基于规则的推理是一种基于规则库进行推断的方法，常用的有产生式规则和逆向推理等。
基于规则的推理通过匹配规则库中的规则，推导出新的事实或结论。
规则库中的规则可以由领域专家提供，也可以通过机器学习方法自动生成。
基于逻辑的推理是一种基于逻辑关系进行推断的方法，常用的有前向推理和后向推理等。
基于逻辑的推理通过逻辑公式之间的推理规则，推导出新的逻辑公式。
逻辑推理具有精确性强、形式化程度高等优点，在智能制造中得到广泛应用。
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在确定一种量度方法及其范围时，应注意以下几点： ✓ 量度要能充分表达相应的知识和证据的不确定性程度。 ✓ 量度范围的指定应便于领域专家及用户对不确定性的估计。 ✓ 量度要便于对不确定性的更新进行计算，而且对结论算出 的不确定性量度不能超出量度的范围 ✓ 量度的确定应当是直观的，同时应有相应的理论依据。
如果E为初始事实，则C(E)由用户给出。
如果E为推理过程中产生的中间结果，则C(E)可以通过不确定 性的更新算法来计算。
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规则：IF E THEN H
规则是知识，E是规则的前提即证据，H是该规则的结论，也可 以是其他规则的证据。
C(E)
f(E,H)
C(H)
E
H
规则的不确定性通常用一个数值f(E,H)表示，称为规则强度。
求：P(H1 | E1E2), P(H2 | E1E2), P(H3 | E1E2)
人工智能之不确定知识 表示及推理
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2020/4/15
内容 1.1 概述 1.2 概率模型 1.3 主观Bayes方法 1.4 可信度方法
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1.1 概述
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需要解决的问题：
所谓不确定性推理就是从不确定性的初始事实（证据）出发， 通过运用不确定的知识，最终推出具有一定程度的不确定性却 是合理或者近乎合理的结论的思维过程。
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1.2 概率方法
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一、基础 1、全概率公式
设事件满足：
①两两互不相容，即当ij时，有
②P(Ai)>0；
③
，D为必然事件
则对任何事件B有下式成立：
提供了一种计算P(B)的方法。
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2、Bayes公式
定理：设事件满足上述定理的条件，则对任何事件B有： 该定理称为Bayes定理，上式称为Bayes公式。
假设H1,H2,Hn 之间互不相容
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如果一个证据E支持多个假设H1,H2,Hn，即：IF E THEN Hi 并已知P(Hi)和P(E | Hi)，则
如果有多个证据E1,E2,Em和多个结论H1,H2,Hn，则：
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举例
设已知：P(H1)=0.4, P(H2)=0.3, P(H3)=0.3 P(E1|H1)=0.5, P(E1|H2)=0.6, P(E1|H3)=0.3 P(E2|H1)=0.7, P(E2|H2)=0.9, P(E2|H3)=0.1
C(E1E2) = min{ C(E1), C(E2) } C(E1E2) = max{ C(E1), C(E2) }
✓ 概率方法 ✓ 有界方法
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✓C(EE2) = C(E1) C(E2) C(EE2)=C(E1)＋C(E2)－C(E1) C(E2)
C(E1E2)=max{ 0, C(E1)+C(E2)－1 } C(E1E2)=min{ 1, C(E1)+C(E2) }
即在推理过程中如何考虑知识不确定性的动态积累和传递。
1、已知规则前提的不确定性C(E)和规则的强度f(E,H)，如何求 假设H的不确定性C(H)。
即定义算法g1，使C(H)=g1[C(E), f(E,H)]
2、 并行规则算法
C(E1) E1
f(E1,H)
C(H) H
C(E2) E2
f(E2,H)
C(H) H
②由A1和A2析取的不确定性C(A1 A2)和规则R1的规则强度f1 根据算法1求出A5的不确定性C(A5)。
③由证据A3和A4的不确定性C(A3)和C(A4) 根据算法3求出A3和A4合取的不确定性C(A3 A4)。
④由A3和A4合取的不确定性C(A3 A4)和规则R2的规则强度f2， 根据算法1求出A6的不确定性C(A6)。
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二、不确定性的匹配算法
设计一个数用来计算匹配双方相似的程度，另外再指定一个相 似的限度(称为阈值) ，用来衡量匹配双方相似的程度是否落在 指定的限度内。 如果落在指定的限度内，就称它们是可匹配的，相应的知识可 被应用。 否则就称它们是不可匹配的，相应的知识不可应用。
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三、不确定性的更新算法
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⑤由A5的不确定性C(A5)和规则R3的规则强度f3 根据算法1求出A7的其中一个不确定性C(A7)。 ⑥由A6的不确定性C(A6)和规则R4的规则强度f4 根据算法1求出A7的另外一个不确定性C(A7)。 ⑦由A7的两个根据独立证据分别求出的不确定性C(A7)和C(A7) 根据算法2求成A7最后的不确定性C (A7)。
不确定性的表示 不确定性的匹配 不确定性的更新算法
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一、不确定性的表示
✓ 证据的不确定性
✓ 知识的不确定性
证据通常有两类：
一类为初始事实。这一类证据多来源于观察，因而通常具有不 确定性；
另一类为推理过程中产生的中间结果。
证据不确定性用C(E)表示，它代表相应证据的不确定性程度， 即表示证据E为真的程度。
定义算法g2：C(H)=g2[C1(H), C2(H)]
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3、证据合取的不确定性算法
C(E1 E2) = g3[ C(E1), C(E2) ]
4、证据析取的不确定性算法
C(E1 E2)=g4[C(E1), C(E2)]
合取和析取的不确定性算法统称为组合证据的不确定性算法。
✓ 最大最小法
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如果把全概率公式代入Bayes公式中，就可得到： 即：
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二、概率推理模型
IF E THEN H Bayes方法用于不精确推理的条件是已知：P(E)，P(H) ，P(E | H) 对于一般的不精确推理网络，必须做如下约定： ①若一组证据E1,E2,En同时支持假设H时，则：
对于H，E1,E2,En之间相互独立 ②当一个证据E支持多个假设H1,H2,Hn时， 则：
举例
设A1、A2、A3、A4为原始证据，不确定性分别为： C(A1)、C(A2)、C(A3)、C(A4)
求A5、A6、A7的不确定性。
R3
A7 R4
A5
f3
f4
A6
R1 f1
R2 f2
OR
AND
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A1
A2
A3
A4
①由证据A1和A2的不确定性C(A1)和C(A2) 根据算法4求出A1和A2析取的不确定性C(A1 A2)。