不确定性知识的定性表示推理及其应用定性概率网研究综述

摘要:贝叶斯网是不确定性知识表不和推理的有效框架，定性概率网是贝叶斯网的抽象表不，它简化了不 确定性知识的表不，加速了不确定性知识的推理.近年来，定性概率网成为了不确定人工智能和知识发现领域 的一个重要研究方向.分析总结了日前定性概率网的挑战和研究成果，卞要包括定性概率网的知识表不、推理 及应用3个方而.表不方而，概括了定性影响、定性加协作、定性乘协作和原因间影响，并探讨了定性概率网表 不机制存在的问题及卞要解决方法;推理方而，描述了推理算法，探讨了定性概率网推理冲突问题，分析比较了 解决推理冲突的卞要方法;应用方而，概括了基十定性概率网的知识发现和决策支持的卞要方法.此外，基十对 现有研究成