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在随机推理模型中,系统可以从一个给定状态转换到多个状态,这样从给定状态转换到下一个状态的概率之和严格为 1。另一方面,在模糊推理系统中,从给定状态转换到下一个状态的成员值之和可能大于或等于 1。信念网络模型会更新分配给网络中嵌入事实的随机/模糊信念,直到达到平衡条件,此后信念将不再发生变化。最近,模糊工具和技术已应用于称为模糊 Petri 网的专门信念网络,以通过统一方法处理数据的不精确性和知识的不确定性

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