人工智能205资料
人工智能知识点概述
人工智能知识点概述人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，致力于使计算机可以模拟和模仿人类智能的思维和行为。
它通过使用算法和大量的数据，使计算机具备自主学习、推理、识别图像和语音、自然语言处理等能力。
在现代社会中，人工智能已经广泛应用于各个领域，对我们的生活产生了深远的影响。
人工智能领域涵盖了多个重要的知识点。
本文将对人工智能的核心概念、常见算法和应用领域进行概述，帮助读者初步了解人工智能的基本知识。
一、核心概念1. 机器学习（Machine Learning）：机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过训练模型，使计算机能够从数据中学习并自动改进性能。
机器学习分为监督学习、无监督学习和强化学习等多个子领域，常用算法包括决策树、支持向量机和神经网络等。
2. 深度学习（Deep Learning）：深度学习是机器学习的一个分支，模拟人类神经网络的工作方式，通过多层次的神经网络结构进行模式识别和特征提取。
深度学习在图像识别、语音识别和自然语言处理等领域取得了显著成果。
3. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：自然语言处理是研究计算机如何理解和处理人类自然语言的技术。
它包括语音识别、文本理解、机器翻译等任务，被广泛应用于智能助理、智能客服和机器翻译等场景。
4. 计算机视觉（Computer Vision）：计算机视觉致力于使计算机能够理解和解释图像和视频。
它包括目标检测、图像分类、人脸识别等任务，广泛应用于智能监控、自动驾驶和医学图像分析等领域。
二、常见算法1. 决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树状结构的分类器，通过一系列的判断条件对数据进行分类。
它简单易懂，可解释性强，常用于数据挖掘和模式识别任务。
2. 支持向量机（Support Vector Machine，简称SVM）：支持向量机是一种二分类模型，通过在特征空间中找到一个最优的超平面来实现分类。
人工智能技术资料
人工智能技术资料人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考和行动的科学。
随着科技的不断进步，人工智能技术在各个领域得到了广泛应用，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉等。
本文将介绍人工智能技术的一些基本概念和应用领域。
一、人工智能的基本概念人工智能是一门涉及多学科的科学，它包括机器学习、知识表示、推理、规划、自然语言处理等多个领域。
其中，机器学习是人工智能的核心技术之一，它通过让计算机从大量数据中学习并改进自己的算法，从而实现智能化的功能。
二、人工智能的应用领域1. 机器学习机器学习是人工智能的重要分支，它通过让计算机从数据中学习并改进自己的算法，从而实现智能化的功能。
机器学习可以应用于各个领域，如金融、医疗、交通等，用于数据分析、预测和决策支持等方面。
2. 自然语言处理自然语言处理是人工智能的一个重要研究方向，它涉及将人类语言转化为计算机能够理解和处理的形式。
自然语言处理可以应用于机器翻译、语音识别、智能客服等领域，提高人机交互的效率和质量。
3. 计算机视觉计算机视觉是人工智能的一个重要研究方向，它涉及让计算机能够理解和分析图像和视频。
计算机视觉可以应用于人脸识别、图像搜索、无人驾驶等领域，提高图像和视频处理的自动化水平。
4. 智能机器人智能机器人是人工智能的一个重要应用领域，它涉及让机器人具备感知、理解和决策的能力。
智能机器人可以应用于工业制造、医疗护理、服务行业等领域，提高生产效率和服务质量。
5. 数据挖掘数据挖掘是人工智能的一个重要应用领域，它涉及从大量数据中发现有用的信息和模式。
数据挖掘可以应用于市场营销、风险评估、个性化推荐等领域，帮助企业做出更准确的决策。
三、人工智能技术的挑战和发展趋势虽然人工智能技术在各个领域取得了一定的进展，但仍然面临一些挑战。
其中，数据质量和隐私保护是人工智能发展的重要问题，需要通过合理的数据采集和隐私保护机制来解决。
人工智能技术介绍人工智能概述围棋人工智能等
20世纪70年代，经历“ 十年冷落”，提出“知 识工程”概念。
20世纪80年代，平稳发 展，提出“方法学派” 和“工程学派”。
20世纪90年代中期开始 ，进入商业运作阶段。
2006年至今，基于神经 网络的深度学习算法取 得突破性进展。
人工智能的分类
• 按智能程度分类：弱人工智能、强人工智能与超强人工智能。 • 弱人工智能：只具备某一方面或几方面的能力，如人脸识别、语音识别、翻译等。 • 强人工智能：具备相当程度的人类智慧，如理解能力、分析能力、创新能力等。 • 超强人工智能：在所有方面都超过人类智慧水平，具备全面的感知能力、记忆能力、学习能力、推理能力
理解
人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质 ，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智 能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、 自然语言处理和专家系统等。
人工智能的历史和发展
起步发展
反思发展
平稳发展
蓬勃发展
深度学习阶段
20世纪50年代起步， 1956年首次提出“人工 智能”。
人工智能技术介绍
xx年xx月xx日
contents
目录
• 人工智能概述 • 人工智能技术 • 围棋人工智能 • AI应用案例 • AI未来展望
01
人工智能概述
人工智能的定义
定义
人工智能（Artificial Intelligence，简称 AI）是研究、开发 用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用 系统的一门新的技术科学。
社交应用
社交应用可以利用人脸识 别技术进行好友推荐、人 脸滤镜等功能，提高用户 体验。
推荐系统
电商推荐
根据用户的购买历史、浏览记 录等信息，推荐相似的商品或
人工智能知识介绍及相关领域应用
人工智能知识介绍及相关领域应用
一、什么是人工智能
人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并制造出一种模拟智能的机器，使机器具有智能。
为了支持这一目标，人工智能做出了多种有力的技术，包括机器学习、人工神经网络、机器人技术和智能自主系统。
二、人工智能历史
人工智能的研究可以追溯到古代。
在现代以前，人类尝试研究和模拟智能的主要工作是在20世纪50年代初期展开的，当时计算机已经发展至可以解决复杂问题的水平。
这场研究的第一次重大进展出现在1956年，当时John McCarthy在美国麻省理工学院召开了一次研讨会，他与其他数位科学家一起商讨了有关人工智能的研究。
此后，人工智能的发展出现了突破性的进展，其中有早期的机器学习算法，包括决策树和聚类，以及最先进的深度学习算法。
在后来的几十年中，这些算法一直处于发展之中，并取得了广泛的应用。
三、人工智能领域的应用
人工智能技术在诸多领域的应用已经越来越广泛。
其中包括：
1、图像识别：AI可以用来对图像进行识别，从而帮助识别特定的对象或场景。
最先进的AI系统可以识别特定领域的物体，如医学领域的细菌和癌症，或者在交通领域的行人和交通工具。
人工智能概述及其应用领域
人工智能概述及其应用领域人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指模拟人类智能的机器系统，主要通过计算机程序实现。
人工智能的发展与应用，已经逐渐渗透到我们生活和工作的方方面面。
它的应用领域广泛，包括医疗健康、金融、交通、教育、娱乐等等。
本文将对人工智能的概述和应用领域进行详细介绍。
一、人工智能的概述人工智能的概念源于20世纪50年代，当时科学家们开始尝试用计算机来模拟人类智能。
人工智能是计算机科学的一个重要分支，它研究和开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法、技术和应用系统，以实现机器对人类行为的模拟和应对。
人工智能主要包括以下几个重要的技术和方法：1. 机器学习（Machine Learning）：通过让计算机从数据中进行自主学习，使计算机具备自主学习并适应新情况的能力。
机器学习包括监督学习、无监督学习和强化学习等方法。
2. 自然语言处理（Natural Language Processing，简称NLP）：通过计算机对自然语言（人类日常使用的语言）的处理和分析，使计算机能够理解、处理和生成自然语言。
3. 计算机视觉（Computer Vision）：使计算机能够理解和解释图片和视频中的内容。
计算机视觉可以应用于图像识别、目标检测、人脸识别等领域。
4. 专家系统（Expert System）：通过利用专家知识和规则来解决特定领域的问题，使计算机具备类似专家的决策和推理能力。
5. 智能控制（Intelligent Control）：通过使用人工智能技术和方法来实现自动控制系统的智能化，使系统能够自主决策和调整。
二、人工智能的应用领域1. 医疗健康领域人工智能在医疗健康领域的应用非常广泛，包括疾病早期预测、药物研发、医学图像识别、辅助诊断、智能健康监测设备等。
例如，机器学习技术可以通过分析大量的医疗数据，提供个体化的疾病预测和治疗方案；计算机视觉可以帮助医生更准确地识别和分析医学图像，提高诊断的准确性。
人工智能技术资料整理
人工智能技术资料整理人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一种前沿的科技领域，正以惊人的速度发展和应用于各行各业。
为了更好地理解和应用人工智能技术，对相关资料进行整理和归纳是非常必要的。
本文将从人工智能技术的基础概念、发展历程、应用领域以及未来发展趋势等方面进行全面的资料整理，以帮助读者更好地了解人工智能技术。
一、基础概念人工智能是一种模拟人类智能的技术，通过计算机系统实现对复杂问题的分析、判断和决策。
它涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个领域，旨在使计算机具备类似人类的思维和智能能力。
二、发展历程人工智能技术的发展可以追溯到上世纪50年代，随着计算机性能的提升和算法的不断改进，人工智能逐渐成为研究热点。
20世纪80年代，专家系统和机器学习成为人工智能的两大支柱，为后续的发展奠定了基础。
近年来，深度学习和大数据的兴起，使得人工智能技术取得了巨大突破，应用领域也不断扩展。
三、应用领域人工智能技术在各个领域都有广泛的应用。
在医疗领域，人工智能可以通过分析海量的医疗数据，提供精准的诊断和治疗方案；在金融领域，人工智能可以通过风险预测和智能投资等方式，提高金融机构的效益和风险控制能力；在交通领域，人工智能可以通过智能交通系统和自动驾驶技术，提高交通效率和安全性。
此外，人工智能还在教育、农业、制造业等领域得到了广泛应用。
四、未来发展趋势人工智能技术的发展前景广阔。
随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，人工智能将在医疗、金融、交通等领域发挥更大的作用。
同时，人工智能还将与物联网、大数据、区块链等技术相结合，形成更加强大的智能系统。
未来，人工智能有望实现更高级的智能，如情感识别、自主学习等，为人类社会带来更多的便利和创新。
综上所述，人工智能技术的资料整理对于加深对该领域的理解和应用具有重要意义。
通过对基础概念、发展历程、应用领域和未来发展趋势等方面的整理，可以帮助读者更好地把握人工智能的核心概念和关键技术，为其在实际应用中发挥更大的作用提供参考和指导。
人工智能的基本知识
人工智能的基本知识人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门研究、开发、实现和应用智能的科学技术，旨在使计算机和机器具备一定程度的人类智能，以便执行某些复杂的任务，甚至超越人类的智能水平。
以下是人工智能的一些基本知识：1.定义与发展：人工智能是一门涉及多个学科的交叉领域，包括计算机科学、数学、控制论、语言学、心理学等。
它的发展经历了符号主义、连接主义和行为主义等多个阶段，目前正朝着更加智能化、自主化和普惠化的方向发展。
2.技术与应用：人工智能技术包括机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、知识图谱等。
这些技术被广泛应用于各个领域，如智能机器人、智能家居、自动驾驶、医疗诊断、金融风控等，为人类社会带来了巨大的变革和发展机遇。
3.机器学习：机器学习是人工智能的一个重要分支，它利用统计学和计算机科学的方法，让计算机从数据中学习并改进性能。
机器学习的主要任务包括分类、回归、聚类等，常见的算法有决策树、神经网络、支持向量机等。
4.深度学习：深度学习是机器学习的一种，它利用深度神经网络来模拟人脑的学习过程。
深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得了显著的成果，如图像识别、语音识别、自然语言生成等。
5.自然语言处理：自然语言处理是研究计算机如何理解和生成人类语言的技术。
它涉及词法分析、句法分析、语义理解等多个层面，是实现人机交互、智能问答、机器翻译等应用的关键技术。
6.计算机视觉：计算机视觉是研究如何让计算机从图像或视频中获取信息、理解内容并作出决策的技术。
它涉及图像识别、目标检测、图像生成等多个方面，是实现智能监控、自动驾驶、增强现实等应用的重要基础。
7.挑战与前景：尽管人工智能已经取得了显著的进展，但仍面临着许多挑战，如数据稀疏性、计算复杂性、可解释性等问题。
未来，人工智能将继续朝着更加智能化、自主化和普惠化的方向发展，为人类社会带来更多的便利和福祉。
以上内容仅供参考，如需更多信息，建议查阅相关文献或咨询人工智能领域的专家。
人工智能的基本内容
人工智能的基本内容人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是指通过计算机或其他智能设备模拟人类智能行为的技术和方法。
它涵盖了很多领域，包括机器学习、自然语言处理、计算机视觉、专家系统等。
本文将介绍人工智能的基本概念、应用和发展现状。
一、人工智能的定义和分类人工智能定义为计算机模拟人类智能行为的能力。
根据其能力和应用范围的不同，可以将人工智能分为弱人工智能和强人工智能两类。
弱人工智能专注于某个特定任务的实现，如语音识别、图像识别等；而强人工智能则具备与人类相近的智能水平，能够进行复杂的思维和判断。
二、人工智能技术的应用领域人工智能技术在各个领域都有广泛应用。
其中，机器学习是人工智能的核心技术之一，通过让计算机从数据中学习和改进，可以实现很多任务，如预测、分类、聚类等。
自然语言处理技术则可以使计算机能够理解和处理人类语言，如语音识别、机器翻译等。
计算机视觉技术使计算机能够理解和分析图像信息，应用于图像识别、人脸识别等。
此外，专家系统、智能机器人等也是人工智能技术的应用领域。
三、人工智能的发展历程人工智能的发展可以追溯到20世纪50年代，那时诞生了第一个能够模拟人类思维的程序——逻辑理论机。
随着计算能力和数据量的增加，人工智能的研究和应用逐渐得到推进。
20世纪80年代至90年代，机器学习和专家系统等技术的发展使得人工智能进入了一个新的阶段。
近年来，大数据和深度学习的兴起，为人工智能的快速发展提供了极大的支持。
四、人工智能的挑战和未来发展尽管人工智能在各个领域都有广泛应用，但依然存在一些挑战。
其中之一是数据隐私和安全性的问题。
人工智能需要大量的数据进行学习和优化，但如何保护数据的隐私成为一个亟待解决的问题。
另外，人工智能的道德和伦理问题也备受关注，如自动驾驶车辆的道德判断等。
未来，人工智能有望在医疗、交通、教育等领域发挥更大的作用。
同时，人工智能也需要与人类协同工作，实现人机共生的目标。
人工智能基础知识
人工智能基础知识人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是一门研究如何使计算机能够像人一样思考、学习和做出决策的科学。
它使得计算机可以通过模拟人类的智能行为来解决复杂的问题，并能够不断从经验中学习和改进。
人工智能有着广泛的应用领域，如语音识别、机器翻译、图像识别、智能推荐等。
一、人工智能的历史人工智能的起源可以追溯到20世纪50年代，当时学者们开始探索如何使计算机能够模拟人类的思维过程。
在20世纪60年代和70年代，人工智能进入了一个快速发展的阶段，出现了许多经典的人工智能算法和模型，如专家系统、机器学习等。
然而，在20世纪80年代和90年代，人工智能遭遇了一次低谷，许多早期的人工智能项目失败了，研究热情也有所减退。
直到近年来，人工智能以更高的计算能力和海量数据的支持，再次成为了热门的研究领域。
二、人工智能的基本原理人工智能的基本原理包括：感知、推理和学习。
感知是指模拟人类的观察和感知过程，通过传感器和摄像头等设备，使计算机能够获取外界的信息。
推理是指根据已有的知识和规则，进行逻辑推理和推断，从而得出结论。
学习是指计算机通过分析和处理大量的数据，不断优化和改进自身的性能。
三、人工智能的常见应用1. 语音识别：人工智能可以通过识别和理解人类语言，实现语音的转换和理解。
这一技术广泛应用于智能助手的开发、语音控制和语音翻译等领域。
2. 图像识别：人工智能可以通过分析图像的特征和内容，实现图像的自动识别和分类。
这一技术广泛应用于人脸识别、车辆跟踪和智能安防等领域。
3. 智能推荐：人工智能可以通过分析用户的兴趣和行为，实现个性化的推荐服务。
这一技术广泛应用于电商平台、在线视频和音乐推荐等领域。
4. 自动驾驶：人工智能可以通过感知和推理，实现车辆的自主导航和行驶。
这一技术正在逐渐应用于无人驾驶汽车的研发与实践。
5. 机器翻译：人工智能可以通过分析和学习多种语言的语法和词汇，实现文本的自动翻译和理解。
人工智能PPT课件
人工智能的发展将改变就业结构，部分传统岗位可能消失或被
替代，同时将催生新的就业机会。
数据隐私和安全
02
随着人工智能应用的普及，数据隐私和安全问题将更加突出，
需要加强数据保护和安全措施。
技术伦理和法律责任
03
人工智能的发展将带来技术伦理和法律责任问题，需要建立健
全相关法规和规范。
06
结论
人工智能的潜力和价值
商业价值
人工智能技术能够提高企业的生 产效率，降低成本，提升产品和 服务的质量，从而为企业创造更
大的商业价值。
社会价值
人工智能在医疗、教育、交通等 领域的应用，能够提高社会服务 水平，改善人们的生活质量，为
社会创造巨大的价值。
创新价值
人工智能的发展推动了科技创新 ，促进了各行业的数字化转型， 为人类社会带来了前所未有的变
03
人工智能的实际应用
智能家居
智能家居利用人工智能技术，通 过智能设备、传感器和自动化系 统，实现家庭环境的智能化控制
和管理。
智能家居能够提供便利的生活体 验，如语音助手控制家电、自动 调节室内温度和湿度、智能照明
和安全监控等。
智能家居还可以通过数据分析， 为用户提供更个性化的服务，如
定制化的音乐、电影推荐等。
人工智能 PPT 课件
汇报人：可编辑 2023-12-25
• 人工智能简介 • 人工智能技术 • 人工智能的实际应用 • 人工智能的挑战与伦理问题 • 未来的人工智能发展 • 结论
01 人工智能简介
人工智能的定义
人工智能
指通过计算机程序和算法，使机器能够模拟人类的智能行为 ，实现人机交互、自主策、学习和推理等功能的技术。
驶。
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2019/6/17
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这几个命题中就含有不确切性, 因为其中的言词“高”、 “好朋友”、“稍倾”等的涵义都是不确切的。我们无妨称 这 种 涵 义 不 确 切 的 言 词 所 代 表 的 概 念 为 软 概 念 (soft concept)。
专题五 不精确推理
课程的基本内容及要求：
1．基本内容 （1）不确定性的表示、不确定性的匹配算法、 不确定性的更新算法； （2）模糊推理等
2．要求 了解一些不精确推理和模糊推理的一些概念
2019/6/17
1
第五章 不精确推理
5．1 概述
不精确推理是建立在非经典逻辑基础上的一种推理 是基于不确定性知识的推理
2019/6/17
6
3.
不完全性就是对某事物来说, 关于它的信息或知识还不 全面、不完整、不充分。例如,在破案的过程中, 警方所掌握 的关于罪犯的有关信息, 往往就是不完全的。但就是在这种 情况下, 办案人员仍能通过分析、 推理等手段而最终破案。
2019/6/17
7
4.
不一致性就是在推理过程中发生了前后不相容的结论; 或者随着时间的推移或者范围的扩大, 原来一些成立的命题 变得不成立、 不适合了。例如, 牛顿定律对于宏观世界是正 确的, 但对于微观世界和宇观世界却是不适合的。
机性
2. 推理过程中产生的中间结果，因为初始事实具有 不确定性，推理中所使用的知识也具有不确定性， 所以推出的中间结果同样带有不确定性
知识就是知识库中的知识，是进行推理的基础
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第五章 不精确推理
(1)不确定性的表示
5．1 概述
在规则中，E是规则的前提即证据，H是该规则的结论，也 可以是其它规则的证据
有些是经验性知识，有些甚至是直觉——主要使用不精确推理
实际上，人工智能系统的智能主要反映在求解不 确定性问题的能力上。因此，不精确推理模型是 人工智能和专家系统的一个核心研究问题
2019/6/17
3
不确定性及其类型
1. (狭义) 不确定性(uncertainty)就是一个命题(亦即所表示的事件)的 真实性不能完全肯定, 而只能对其为真的可能性给出某种估计。 例如:
语义问题: 指的是上述表示和计算的含义 是什么,如何进行解释.
2019/6/17
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第五章 不精确推理
(1) 不确定性的表示
5．1 概述
不确定性包括证据的不确定性和知识的不确定性， 它们都要求有相应的表示方法
证据通常有两类
1. 初始事实 医疗诊断中的症状、化验结果等数据 来源于观察，
具有不确定性;证据的不确定性主要表现——歧义 性、不完全性、不精确性、模糊性、可信性和随
(1)不确定性的表示
5．1 概述
E的不确定性用C(E)表示，表示证据E为真的程度。 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
规则的假设（结论）H也可作为其它规则的证据， 其不确定性用C(H)表示。但C(H)必须通过不确定 性的更新算法来计算
③ 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规定的范围
如，在规则中，根据C(E)和f(E，H)算出的C(H)不能超出证 据不确定性量度规定的范围
④ 量度的确定应当是直观的，同时应有相应的理论依据
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第五章 不精确推理
（2）不确定性的匹配算法
5．1 概述
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2
第五章 不精确推理
逻辑推理方法即归结反演和基于规则的演绎 推理，以数理逻辑为基础，所处理的事实与结论
之间存在着确定的因果关系，同时，事实也是确定 的，所以得出的结论是确定的——精确推理
现实世界中的事物以及事物之间的关系是极其复杂 的，在人类知识中，有相当一部分是不精确的、模 糊的 特别：专家系统——领域知识很难表示成确定的因果关系，
如果乌云密布并且电闪雷鸣, 则很可能要下暴雨。 如果头痛发烧, 则大概是患了感冒。
就是两个含有不确定性的命题。 当然, 它们描述的是人们的经验性知识。
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4
2. 不确切性(模糊性) 不确切性(imprecision)就是一个命题中所出现的某些言 词其涵义不够确切, 从概念角度讲, 也就是其代表的概念的内 涵没有硬性的标准或条件, 其外延没有硬性的边界, 即边界是 软的或者说是不明确的。 例如,
2019/6/17
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不确定性推理的基本问题:
表示问题:即采用什么方法描述不确定性.
计算问题:主要指不确定性的传播和更新, 也即获得新信息的过程.主要包括:
• 已知C(A), AB f(B,A),如何计算C(B) • 已知C1(A),又得到C2(A),如何确定C(A)
• 如何由C(A1),C(A2)计算C(A1A2), C(A1A2)
规则的不确定性——用一个数值f(E，H)表示，称为规则
强度 规则强度可以是该规则在应用中成功的概率，也可 以是该条规则的可信度或其它，其值的大小范围因其意义 与使用方法的不同而不同
证据的不确定性（一数值）——相应证据的不确定性程度
C(E)
C(H)
f(E,H)
E
H
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第五章 不精确推理
在进行不确定性的表示时，还需考虑不确定性的
量度和数值的取值范围 如C(E)和f(E,H)的取值范围为多
大，只有这样每个数据才会有确定的意义
2019/6/17
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第五章 不精确推理
(1)不确定性的表示
5．1 概述
在确定一量度方法及其范围时，应注意：
① 量度要能充分表达相应的知识和证据的不确定性程度
② 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
不精确推理就是从不确定性的初始事实（证据）出 发，通过运用不确定性的知识，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
在不精确推理中，知识难度。它除 了必须解决推理方向、推理方法和控制策略等基本 问题外，一般还需要解决不确定性的表示、不确 定性的匹配和不确定性的更新算法等问题
推理是一个不断运用知识的过程。在这一过程中， 为了找到所需的知识，需要用知识的前提条件与 已知证据进行匹配，只有匹配成功的知识才有可 能被应用。