专家系统中不确定性知识表示与学习推理

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本文提出在专家系统中不确定性知识表示方法和基于不确定性知识的学习推理模型。第一,建立软关系库;第二,详细说明解释性数据库的主要组成;第三,阐述询问的可能性测量和SELECT操作中比较子句的各种实用形式。最后以简单例子说明推理过程。 In this paper, we present a method of indefinite knowledge representation and a model of learning reasoning based on knowledge of uncertainty in an expert system. First, to establish a soft-relation database; second, to elaborate on the main components of an interpretative database; and third, to elaborate on the possibilities for interrogation. Various practical forms of comparison clauses in measurement and SELECT operations. Finally, a simple example of the reasoning process.
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