下载文档原格式
关于不确定性推理理论与知识发现的研究共3篇关于不确定性推理理论与知识发现的研究1不确定性推理理论与知识发现在人工智能和机器学习中，不确定性一直是一个重要的话题。
不确定性是指我们不能准确地预测结果或结果的不完全属性。
例如，在医学诊断中，医生可能需要查看许多不同的因素，如症状、体征和医疗记录，才能确定一个患者的诊断。
在这种情况下，医生可能无法确定某些因素是否与诊断有关，这就是不确定性存在的地方。
不确定性推理是一种处理这种未知信息的技术。
它可以让我们在不完整的信息情况下做出决策。
不确定性推理包括许多技术，如模糊逻辑、贝叶斯网络、概率推理和模糊关联规则挖掘。
模糊逻辑是一种模糊集合理论的应用，它允许我们考虑模糊和不确定性的情况。
模糊逻辑的一个重要应用是在控制系统中，以便它们可以处理感性输入。
贝叶斯网络是一种基于概率的图模型，它可以处理多个变量之间的不确定性关系。
这种技术可以用于决策支持、诊断和预测，以及其他的情况下，需要考虑不确定性的因素。
概率推理是一种根据已知条件推出未知条件的技术。
它可以在信仰网络和贝叶斯网络的基础上进行。
概率推理可以应用于各种上下文中，如自然语言处理、图像识别和语音识别。
模糊关联规则挖掘是一种通过将模糊逻辑和关联规则挖掘相结合的方法，可以处理模糊数据和不确定性问题。
这种方法常常被用于市场分析、客户行为模型和生产预测，在不确定性的情况下找出模式。
知识发现则是通过从大量数据中提取有价值的信息来发现新的知识。
它主要包括数据挖掘、机器学习、统计学等技术。
数据挖掘是一种在大量数据中发现隐藏模式和知识的技术。
它的应用之一是在电子商务中挖掘客户行为，以识别客户的购买习惯和需求。
数据挖掘也可以分析社交网络或互联网上的数据，以预测趋势或事件。
机器学习是一种基于数据和统计学的技术，可以将数据用于训练机器，以便它可以从过去的经验中学习并做出决策。
机器学习在很多领域都有应用，如自然语言处理、计算机视觉和广告定向。
2022机器学习专项测试试题及答案1. 机器学习的流程包括:分析案例、数据获取、________和模型验证这四个过程。
（）A、数据清洗B、数据分析C、模型训练(正确答案)D、模型搭建2. 机器翻译属于下列哪个领域的应用?（） *A. 自然语言系统(正确答案)B. 机器学习C. 专家系统D. 人类感官模拟3. 为了解决如何模拟人类的感性思维，例如视觉理解、直觉思维、悟性等，研究者找到一个重要的信息处理的机制是（）。
*A.专家系统B.人工神经网络(正确答案)C.模式识别D.智能代理4. 要想让机器具有智能，必须让机器具有知识。
因此，在人工智能中有一个研究领域，主要研究计算机如何自动获取知识和技能，实现自我完善，这门研究分支学科叫（）。
*A．专家系统B．机器学习(正确答案)C．神经网络D．模式识别5. 如下属于机器学习应用的包括（）。
*A．自动计算，通过编程计算 456*457*458*459 的值(正确答案)B．文字识别，如通过 OCR 快速获得的图像中出汉字，保存为文本C．语音输入，通过话筒将讲话内容转成文本D．麦克风阵列，如利用灵云该技术实现远场语音交互的电视6. 对于神经网络模型，当样本足够多时，少量输入样本中带有较大的误差甚至个别错误对模型的输入-输出映射关系影响很小，这属于（）。
*A．泛化能力B．容错能力(正确答案)C．搜索能力D．非线性映射能力7. 下列选项不属于机器学习研究内容的是（） *A．学习机理B．自动控制(正确答案)C．学习方法D．计算机存储系统8. 机器学习的经典定义是: （） *A. 利用技术进步改善系统自身性能B. 利用技术进步改善人的能力C. 利用经验改善系统自身的性能(正确答案)D. 利用经验改善人的能力9. 研究某超市销售记录数据后发现，买啤酒的人很大概率也会购买尿布，这种属于数据挖掘的那类问题（）。
*A. 关联规则发现(正确答案)B. 聚类C. 分类D. 自然语言处理10. 传統的机器学习方法包括监督学习、无监督学习和半监督学习,其中监督学习是学习给定标签的数据集。
《关于不确定性的主题文献综述》小组成员:李德艳1112038李慧敏1112040李文达1112044目录一。
概念界定，内涵阐述 (3)二。
工作中会涉及到不确定性的人员 (3)三.不确定性分类 (3)四．不确定性分析 (4)五．雇佣关系中不确定性可以从哪几个角度体现 (5)六．综述 (6)1.Hofstede (6)2.Gelet kanycz (7)3。
奈特(Knight) (7)4.科斯的不确定性理论 (9)5.威廉姆森的不确定性理论 (10)6。
我们的想法 (10)一.概念界定，内涵阐述（1）经济学中：不确定性指经济行为者在事先不能准确地知道自己的某种决策的结果。
或者说，只要经济行为者的一种决策的可能结果不止一种，就会产生不确定性。
(2）量子力学：在量子力学中，不确定性指测量物理量的不确定性，由于在一定条件下,一些力学量只能处在它的本征态上,所表现出来的值是分立的，因此在不同的时间测量，就有可能得到不同的值，就会出现不确定值,也就是说，当你测量它时，可能得到这个值，可能得到那个值，得到的值是不确定的。
只有在这个力学量的本征态上测量它,才能得到确切的值。
（3）信息论：在信息论中，不确定性是表征某随机变量的发生有多么可靠的物理量。
一般用熵来计算这个物理量，记作H(X）,X是随机变量。
当H(X)=0的时候，X是十分确定的,也即X这时就是一个确定的数值。
当H(X）=1时,X非常不确定，即X 的取值非常不确定是哪一个数值。
二．工作中会涉及到不确定性的人员（1）刚刚涉足定量政策分析并且想要培养良好技能和习惯的学生;（2）不太可能亲自做太多分析但是想要更透彻地弄明白现有技巧,以便知道要求什么以及如何鉴定结果的管理人员和决策者;（3）那些在日常工作中处理这一问题且人数日益壮大的娴熟的分析人员。
三.不确定性分类按照层次的区分,不确定性可以分为一般不确定性和深度不确定性。
四．不确定性分析在一般情况下，诸如产量、价格、成本、收入、支出等参数都是随机变量，他们与将来实际发生的情况,可能有相当大的出入,这就产生了不确定因素，造成不确定性或奉献的主要原因如下：1、项目数据的统计偏差2、通货膨胀3、技术进步4、市场供求结构的变化5、其他外部影响因素不确定分析是分析不确定性因素对经济评价指标的影响程度，来估计项目可能承担不确定性的风险及其承受能力，确定项目在经济上的可靠性.一般包含不确定性分析和风险分析，其方法有盈亏平衡分析、敏感性分析和概率分析，其中盈亏平衡分析之能用于财务评价。
一、填空题1．智能控制是一门新兴的学科，它具有非常广泛的应用领域，例如、、和。
1、交叉学科在机器人控制中的应用在过程控制中的应用飞行器控制2．传统控制包括和。
2、经典反馈控制现代理论控制3．一个理想的智能控制系统应具备的基本功能是、、和。
3 、学习功能适应功能自组织功能优化能力4．智能控制中的三元论指的是：、和。
4、运筹学，人工智能，自动控制5．近年来，进化论、、和等各门学科的发展给智能控制注入了巨大的活力，并由此产生了各种智能控制方法。
5、神经网络模糊数学专家系统6．智能控制方法比传统的控制方法更能适应对象的、和。
6、时变性非线性不确定性7．傅京逊首次提出智能控制的概念，并归纳出的3种类型智能控制系统是、和。
7、人作为控制器的控制系统、人机结合作为控制器的控制系统、无人参与的自主控制系统8、智能控制主要解决传统控制难以解决的复杂系统的控制问题，其研究的对象具备的3个特点为、和。
8、不确定性、高度的非线性、复杂的任务要求9．智能控制系统的主要类型有、、、、和。
9、分级递阶控制系统，专家控制系统，神经控制系统，模糊控制系统，学习控制系统，集成或者（复合）混合控制系统10．智能控制的不确定性的模型包括两类：(1) ；(2) 。
10、(1)模型未知或知之甚少；(2)模型的结构和参数可能在很大范围内变化。
11．控制论的三要素是：信息、反馈和控制。
12．建立一个实用的专家系统的步骤包括三个方面的设计，它们分别是、和。
知识库的设计推理机的设计人机接口的设计13．专家系统的核心组成部分为和。
知识库、推理机14．专家系统中的知识库包括了3类知识，它们分别为、、和。
判断性规则控制性规则数据15．专家系统的推理机可采用的3种推理方式为推理、和推理。
15、正向推理、反向推理和双向推理16．根据专家控制器在控制系统中的功能，其可分为和。
16、直接型专家控制器、间接型专家控制器17．普通集合可用 函数表示,模糊集合可用 函数表示。
智能决策研究综述1、序言智能决策支持系统是人工智能（AI，Artificial Intelligence）和DSS相结合，应用专家系统（ES，Expert System）技术，使DSS能够更充分地应用人类的知识，如关于决策问题的描述性知识，决策过程中的过程性知识，求解问题的推理性知识，通过逻辑推理来帮助解决复杂的决策问题的辅助决策系统。
IDSS的概念最早由美国学者波恩切克（Bonczek）等人于80年代提出，它的功能是，既能处理定量问题，又能处理定性问题。
IDSS的核心思想是将AI与其它相关科学成果相结合，使DSS具有人工智能。
智能决策理论和方法建立在信息科学、管理科学、系统科学、行为科学、数学、人工智能以及社会学、心理学、经济学等领域科学的基础上, 在政治、经济、军事、科技、文化等方面具有广泛的指导意义和应用价值。
从单人决策到群体决策[1]、从单目标决策到多目标决策[2]、从静态决策到动态决策[3]，智能决策理论和方法已经发生了巨大的变化. 随着决策者获取的决策信息的特征不断变化, 决策环境已经由确定型向不确定型转变, 决策过程正在由结构化向非结构化过渡, 而相应的决策支持系统也从集中式向分布式发展[4]。
日益复杂且不断变化的决策环境正在不断地影响着决策问题的描述。
决策过程的求解以及决策支持系统的构建等多个方面。
云计算(Cloudy computing) 环境是近年来在互联网基础上建立的一种新型信息服务环境. 目前, 关于云计算并没有统一的定义, 但总的说来, 云计算是一种通过互联网络将虚拟化的数据中心和智能的用户终端有机地联系起来, 提供便捷服务的信息服务环境[5] . 云计算提供了方便按需的网络接入模式和多种可配置的服务资源共享池, 能够通过较少地管理工作或者较少地与服务者的交互实现对资源的快速定制与释放.然而, 需要指出的是, 云计算并不是凭空出现的, 也不是名词的炒作, 它是在现有虚拟化技术、互联网技术以及信息终端技术等多类信息技术以及决策科学、服务科学、管理科学等多门学科的基础上发展而形成的, 所以云计算有着其自身的理论和技术基础. 但是, 另一方面, 云计算又不是上述理论和技术的简单组合, 而是提供了一种新型的计算服务环境和商业服务环境, 所以云计算又与以往的服务环境、决策环境等存在着本质的区别.云计算环境下的智能决策就是针对云计算环境下决策问题的新特点和新要求, 综合运用系统理论、信息技术、运筹方法等多种理论、技术和方法, 研究智能决策中的决策过程、准则、类型以及方法. 决策环境的开放性、决策资源的虚拟化、决策问题的非结构化以及问题求解的协作性使得云计算环境下的智能决策呈现出了与传统智能决策以及分布式智能决策所不同的特征.云计算环境不仅能够通过云端为决策过程提供了大量的原始信息, 而且能够通过云计算中心为存储和管理决策过程中的这些信息提供了庞大的存储空间和强大的计算能力. 同时, 云计算环境下海量的信息服务和决策资源还能够为智能决策过程提供有效的支持, 根据决策者的需求与偏好选择合适的资源进行服务.因此, 云计算环境不仅改变了复杂决策问题的求解方式和过程, 而且改变了相应的智能决策支持系统的体系与结构, 云计算环境下的智能决策研究已经成为当前智能决策理论与方法中的重要科学问题之一。
第一部分绪论（基本概念）1、信息定义（判断）是用于消除随机不确定性的东西。
2、信息的本体论和认识论层次3、信息的性质（选择，判断，案例分析，会用来分析问题）1)普遍性 2)客观性 3)动态性 4)可识别性 5)可传递性 6)可处理性（变换性） 7)可度量性 8)可共享性 9)依附性 10)时效性 11)转化性 12)可伪性13)无限性 14)层次性 15 ）相对性 16）知识性 17 ）转移性4、知识定义：P287知识是经过人得思维整理过程的信息、数据、形象、意象、价值标准以及社会的其他符号化产物5、知识的基本特征P287（7+3 增值性、非遗传性、依附性）1 ）隐含性6）复杂性2 ）实体性7）变化性3 ）共享性8 ）增值性4）主观性9 ）非遗传性5 ）价值性10）依附性6、知识的分类（按载体）：显性知识和隐性知识7、资源定义：窄派定义：自然资源，即自然界存在的天然物质资源。
宽派定义：在自然界和人类社会生活中一种可以用来创造物质财富和精神财富，并且具有一定量积累的客观存在形式。
8、资源的分类（分类准则很多）从资源在人类社会生产中所起的作用划分（1 ）物质资源：向人类提供材料（类比人的体质）（ 2 ）能量资源：向人类提供动力（类比人的体力）（3 ）信息资源：向人类提供知识和智慧（类比人的智力）9、信息资源（广义，简答）一是狭义的理解，认为信息资源是指人类社会活动中经过加工处理的、有序化并大量积累的有用信息的集合，如科技信息、社会文化信息、市场信息等。
二是广义的理解，认为信息资源是人类社会信息活动中积累起来的信息的集合、信息生产者的集合、信息技术的集合。
10、信息资源的特征(3+6个)（简答、选择）P7-111 ）作为生产要素的人类需求性2 ）稀缺性3 ）使用方向的可选择性4 ）共享性5 ）时效性6 ）生产和使用中的不可分性7 ）不同一性 8）驾驭型9 ）累积性与再生性11、简述信息资源管理产生背景（1 ）信息经济的崛起（2 ）信息观念的转变（3 ）信息技术的发展（4 ）企业的根本转变12、信息资源管理（概念 P15 ）是指管理者（如中央或地方政府部分、企业或事业单位）为达到预定的目标，运用现代化的管理手段和管理方法来研究信息资源在经济活动和其他活动中利用的规律，并依据这些规律对信息资源进行组织、规划、协调、配置和控制的活动。
必修一数据与计算（知识点归纳）第一单元数据与信息一、核心概念1.数据：是对客观事物属性的描述，是上来的可以识别的符号。
在计算机科学中，数据是批所有能输入到计算机中并能被计算机处理的符号的总称。
数据类型：文本、声音、图形、图像、视频等。
2.信息：是数据中所包含的意义，是对数据进行加工的结果。
把数据有组织、有规律地采集在一起就形成了信息。
数据一方面承载着信息，另一方面也产生着信息。
3.知识：是人们在改造世界的实践活动中所获得的可用于指导实践的认识、规律和经验，是归纳提炼出来的有价值的信息。
4.大数据：是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
5.编码：是指用预先规定的方法将文字、数字或其他对象转换成规定的符号组合，或将信息、数据转换为规定的脉冲电信号。
在计算机中，编码一般是指用预先规定的方法将数字、文字、图像、声音、视频等对象编成二进制代码的过程。
二、知识链接1.数据与信息不同特征（1）数据的载体性与信息的依附性数据是信息的符号表示，是信息的载体；信息是数据的含义、解释，信息必须依附于某种载体，相同的信息可以领队于不同的载体。
（2）数据的孤立性与信息的联系性数据是最原始的记录，没有建立联系之前是分散和孤立的；只有对数据进行加工处理，与其他数据建立联系，才能形成形成针对特定问题的信息。
（3）数据的客观性与信息的主观性数据具有客观性，信息具有主观性。
2.数据与信息的共同特征普遍性、可处理性、传递性、共享性、价值相对性、时效性。
3.大数据的特征（1）数据量：规模大（2）处理速度：增长快，要求处理快、效能高（3）多样性：来源多样、种类和格式丰富（4）真实性：可信性、有效性、信誉高、真伪性等4.数制（1）生活中常用的是十进制数，计算机中广泛采用的是二进制数（还有八进制、十六进制）。
（2）数值数据转换（整数） 例：(37)10＝(100101)2 方法：除2反向取余（3）数值数据的编码分为原码、反码和补码。
空间不确定性研究综述摘要：介绍了空间不确定性的概念，对空间不确定性的研究内容进行阐述说明并归纳总结其研究方法，对不确定性研究的发展趋势进行分析。
关键词：空间数据；不确定性；GIS；研究1 空间不确定性问题概述空间数据质量的不确定性研究伴随着GIS 的问世而开始，由于人类测量与表达能力的局限性，描述数据的模型只能是对客观实体的一种近似，此外各种空间操作、处理等又会引入新的误差和不确定性，可以说误差的存在是各类观测与分析数据的基本特征。
这往往导致空间特征和空间过程很难被准确确定，从而直接关系到对GIS产品的质量控制，影响了空间数据的反演、多尺度和多角度数据分析和应用建模的效果，影响决策结果的质量。
因此，在GIS初步形成和产品化时，就提出了空间数据的不确定性问题，且被国际上列为地理信息科学界重大基础理论研究课题之一。
在不确定性理论提出的早期，不确定性与误差是近义词，二者在多数情况下可以相互通用。
误差指统计意义下的偏差或错误，而数据不确定性主要指数据“真实值”不能被肯定的程度。
从这个意义看，数据不确定性可以看作是一种更广义与抽象的误差，它既包含随机误差，也包含系统误差和粗差；既包含可度量的误差，又包含不可度量的误差以及数值上和概念上的误差。
不确定性可划分为四类，分别是随机性、模糊性、未确定性和灰色性。
随机性的特点是可重复观察，在观察之前知道所有可能的结果，但不知道到底哪一种结果会出现。
模糊性是指事物的概念本身是模糊的，即一个对象是否符合这个概念难以确定。
就像“一粒”和“一堆”是有区别的两个概念，它们的区别是渐变的，两者之间并不存在明确的界限，这种不确定性就是模糊性。
未确定性是指纯主观上的、认识上的不确定性。
灰色性是指由于事物的复杂性和噪声干扰，人们只能把握部分信息或信息的大致范围，而不知其全部信息或确切的信息量。
2 不确定性的研究内容空间数据不确定性的产生来源十分复杂，空间对象本身可能具有不稳定性，在空间数据的获取、存储、传输、分析等过程中会引入更多复杂的不确定性。
基于不确定性数据的统计分析与建模研究随着社会的不断发展和科技的不断进步，数据正在成为每个领域的重要资源。
然而，很多情况下我们只能获取到不确定性的数据，这也给数据的处理和分析带来了挑战。
本文将讨论基于不确定性数据的统计分析与建模研究。
一、背景介绍在实际生活和工作中，我们经常遇到不确定性的数据，比如测量数据的误差，统计数据的标准差等等。
不确定性数据的获取和分析是一个重要的研究方向。
二、基础知识不确定性数据的处理需要一些基础知识，比如概率分布和统计量等。
概率分布是描述随机变量取值可能性的函数，常用的概率分布包括正态分布、泊松分布、指数分布等。
统计量是从概率分布中得到的一些数值，比如均值、方差、标准差等。
这些基础知识可以帮助我们更好地理解和处理不确定性数据。
三、不确定性数据的分析方法对于不确定性数据，我们需要选择合适的分析方法。
常见的方法包括Monte Carlo方法、贝叶斯统计方法和模糊数学方法等。
1. Monte Carlo方法Monte Carlo方法是一种随机模拟方法，其主要思想是通过随机数生成来模拟实验和分析，最终得到目标结果的概率分布。
Monte Carlo方法适用于复杂的随机系统分析和模拟。
2. 贝叶斯统计方法贝叶斯统计方法是一种基于概率论的统计方法，它能够从不确定性数据中获取最大的信息。
贝叶斯统计方法主要通过先验概率和后验概率来描述数据。
3. 模糊数学方法模糊数学方法是一种处理不确定性数据的方法，它可以用数学方法把未知量模糊化，然后通过计算多种可能性下的结果来确定最终结果。
模糊数学方法适用于处理模糊、不精确和不确定的数据。
四、不确定性数据的建模不确定性数据的建模是指将不确定性数据转化为可以使用的模型。
常见的建模方法包括统计建模、机器学习建模和神经网络建模等。
1. 统计建模统计建模是一种基于统计学原理的建模方法，其主要思想是通过数据分析和建模，推断出变量之间的关系。
常用的统计建模方法包括线性回归、逻辑回归、典型相关分析等。
