知识表示与不确定性处理

一种基于概率图模型的不确定性数据世系表示方法

为了克服现有作积形式不确定性度量方法的缺陷, 基于边界域提出一种用改进粗糙度和知识粒度求和形式的粗糙不确定性度量公式. 与现有方法相比, 它同时考虑了由边界域和知识粗糙性产生的不确定性, 从理论上证明

在粗糙集理论中,精度和粗糙度用于表征集合的不确定性,近似精度用于描述强分类的精度。 尽管这些措施是有效的,但当一个知识下的集合的上下近似等于另一知识下的下近似/上逼近时,它们会有一些限制。 为了克服这

为了使用反应堆中微子确定中微子质量层次，必须克服的挑战之一是非振荡反应堆中微子谱的理论不确定性：这是最近有人提出在反应堆中微子光谱附近增加一个探测器的原因之一。 JUNO实验。 将讨论频谱不确定性与模

随着同业及跨界竞争加剧,运营商4G DOU上涨,ARPU值下降, 剪刀差明显。但运营商为了保持市场竞争力,将持续进行较大的 资本开支,2020年后5G进入规模部署,预计各大运营商在网络 建设方面的投入

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石油石化行业中期投资策略：基于不确定性下的确定性机会分析原油市场波动加剧，行业面临挑战与机遇并存。 一方面，全球经济增长放缓、地缘政治风险上升等因素导致原油价格波动加剧，给石油石化行业的盈利能力和

针对不确定性的在线树进行实验脚本。 这是我们在在线随机森林的预测间隔期间使用的脚本的集合。 它旨在用作更大的可重复性回购的一部分,可。 我们分别描述每个文件。 实验自动化 是使实验自动化的python

不确定性的概念在机器学习中是非常重要的,并且构成了现代机器学习方法论的一个关键元素。近年来,由于机器学习与实际应用的相关性越来越大,它的重要性也越来越大,其中许多应用都伴随着安全要求。

通过语义分析, 提出一种修正的粗糙集不确定性度量公理化定义. 首先, 对该定义的数学特征进行分析, 提出两种基于条件概率的粗糙集不确定性度量方法; 然后, 证明它们满足所提出的公理化定义, 并导出相应