【摘 要】
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定性概率是贝叶斯网的定性抽象,它以有向边上的定性影响代替贝叶斯网中的条件概率参数,描述了变量间增减的趋势,具有高效的推理机制。但定性概率网中信息丢失导致推理的过程
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定性概率是贝叶斯网的定性抽象,它以有向边上的定性影响代替贝叶斯网中的条件概率参数,描述了变量间增减的趋势,具有高效的推理机制。但定性概率网中信息丢失导致推理的过程中往往产生不确定信息,即推理结果产生冲突。以尽可能消除定性推理中的冲突为出发点,在构建定性概率网时,基于粗糙集属性依赖度理论求解出网中节点间的依赖度,以依赖度作为变量间定性影响的权重,并根据依赖度改进已有的定性概率网推理算法,从而解决定性概率网推理冲突。实例验证表明,该方法既保持了定性概率网高效推理的特性,又能有效解决冲突。
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