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摘要 由于人工智能主要关注知识表示和推理，它必然要处理各种处理不确定性的框架：概率论，以及更新的方法：可能性理论、证据理论和不精确概率。本章的目的是提供一个介绍性的概述，揭示表示不确定性的两个基本框架的具体特征：概率论和可能性理论，同时强调表示不确定性的任务所面临的主要问题。这一目的还提供了定位相关主题的机会，例如粗糙集和模糊集，它们分别受到考虑语言选择引起的表示粒度和自然语言谓词的渐进性的驱动。此外，本概述还简要介绍了其他理论表示框架，例如形式概念分析、条件事件和排名函数，以及可能性逻辑，与此处讨论的不确定性框架有关。本卷的下一章将讨论更复杂的框架：信念函数和不精确概率。
人工智能中不确定性的表示
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