不确定性知识处理的基本理论与方法
内容简介
不确定性知识处理是人工智能领域最基本的研究问题。《不确定性知识处理的基本理论与方法》对知识表示和推理、不确定性知识处理（亦简称不确定性处理）的基本理论与方法进行了全面、系统的阐述，内容包括知识表示与推理方法、不确定性知识处理的经典理论与方法、贝叶斯网推理与学习方法、粗糙集理论等四部分。
《不确定性知识处理的基本理论与方法》一方面使读者能够透彻掌握主要的不确定性处理方法，另一方面也使读者能够掌握对不确定性处理开展科学研究及理论联系实际的方法。为此，《不确定性知识处理的基本理论与方法》在描述每个不确定性处理模型时，对模型的背景、模型的核心内容、概念的梳理与厘清、关键论点的证明、必要的算法、应用实例、模型的不足或困难等，都加以全面刻画。书中还融入了作者的研究成果，其中一些难题是应用领域专家提出的。
《不确定性知识处理的基本理论与方法》可供计算机、自动化等领域的科研与工程技术人员参考，也可作为高等院校计算机、自动化等相关专业教师、研究生的教材和教学参考书。
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