不确定信息的认知结构表示、推理和学习

• 作者: 刘洁 范焱 蔡庆生 陈小平
• 来源期刊: 软件学报
• 学科: 工学
• 关键词: 不确定推理 认知结构 经验结构
• 年，卷（期）: 2002,（4）
• 页码范围: 649-651
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2141字
• 语种: 中文

摘要

提出了一个对不确定信息进行表示、推理和学习的统一框架.通过引入4-值认知结构刻画不确定性,提供了更强的度量能力和更高的推理效率,同时支持相关不确定信息的有效获取,从而更加接近实际应用的需要.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡庆生	中国科学技术大学计算机科学与技术系	115	2706	28.0	47.0
2	陈小平	中国科学技术大学计算机科学与技术系	94	783	15.0	22.0
3	刘洁	中国科学技术大学计算机科学与技术系	47	612	10.0	24.0
4	范焱	中国科学技术大学计算机科学与技术系	6	150	5.0	6.0