A Methodology for Uncertainty in Knowledge-Based Systems: 419 (Lecture Notes in Computer Science, 419) - Tapa blanda
Sinopsis
In this book the consequent use of probability theory is proposed for handling uncertainty in expert systems. It is shown that methods violating this suggestion may have dangerous consequences (e.g., the Dempster-Shafer rule and the method used in MYCIN). The necessity of some requirements for a correct combining of uncertain information in expert systems is demonstrated and suitable rules are provided. The possibility is taken into account that interval estimates are given instead of exact information about probabilities. For combining information containing interval estimates rules are provided which are useful in many cases.
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Reseña del editor
In this book the consequent use of probability theory is proposed for handling uncertainty in expert systems. It is shown that methods violating this suggestion may have dangerous consequences (e.g., the Dempster-Shafer rule and the method used in MYCIN). The necessity of some requirements for a correct combining of uncertain information in expert systems is demonstrated and suitable rules are provided. The possibility is taken into account that interval estimates are given instead of exact information about probabilities. For combining information containing interval estimates rules are provided which are useful in many cases.
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A Methodology for Uncertainty in Knowledge-Based Systems. (= Lecture Notes in Computer Science, Band 419)
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Taschenbuch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -The superiority of consequent probabilistic methods for handling and combining uncertainty in expert systems, compared with well known rules like the Dempster-Shafer rule or the MYCIN rule, is demonstrated, even in the case of interval valued probability estimates.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 148 pp. Englisch. Nº de ref. del artículo: 9783540523369
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