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摘要:
不确定性知识表示及推理是人工智能研究领域的重要内容之一.通过对不确定性知识表示及推理的问题的探讨,提出了不确定性知识程度(Uncertainty Knowledge Degree,UKD)的表示法,为提高不确定性推理结果的可信度提出了一些新的技术和方法,并通过实例验证了本方法的可行性和有效性.
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内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于产生式系统的不确定性知识表示及推理研究
来源期刊 云南师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 产生式系统 不确定性知识程度 推理 专家系统
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 计算机科学及应用
研究方向 页码范围 16-20
页数 5页 分类号 TP182
字数 4862字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-9793.2007.02.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 夏幼明 云南师范大学计算机科学与信息技术学院 71 475 10.0 19.0
2 朱林立 云南师范大学计算机科学与信息技术学院 2 12 2.0 2.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
产生式系统
不确定性知识程度
推理
专家系统
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
云南师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1007-9793
53-1046/N
大16开
云南昆明市一二一大街298号
64-74
1958
chi
出版文献量(篇)
2229
总下载数(次)
5
总被引数(次)
10561
相关基金
云南省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:面上项目
学科类型:
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