不确定性中的随机性和模糊性

摘要

随着不确定性研究的深入,世界的不确定性特征越来越得到学术界的普遍认可.人工智能中的不确定性主要是由随机性和模糊性引起的.人们用概率论和数理统计研究随机性,将"随机性"用"概率"予以量化表示,而贝叶斯理论等就成为人工智能中处理不确定性的重要工具.对于模糊性,人们用模糊数学作为工具来研究,在经典模糊集合论中引入"隶属度"来更好地处理人工智能中的模糊性问题.近十几年来,在随机数学和模糊数学的基础上,亦提出了用云模型来统一刻画语言值中大量存在的随机性、模糊性以及两者之间的关联性.随着不确定性研究的深入.必将为人工智能的应用提供更广阔的空间.