Для представления знаний с неопределенностью необходимы как математический формализм, позволяющий описывать и обрабатывать неопределенность, так и теоретико-компьютерные модели, ограничивающие требования такового представления и обработки к памяти и времени. В работе рассмотрены основные меры истинности, используемые в искусственном интелекте для представления неопределенности, в первую очередь вероятностная мера, а также вероятностные графические модели, которые за счет локализации вычислений позволяют ограничить рост сложности алгоритмов обработки и требований к памяти для представления знаний с неопределенностью.
1 - 1 из 1 результатов