人工智能原理教案03章 不确定性推理方法323证据理论

人工智能课件之不确定性处理

使用加权全最小二乘算法解决了将直线拟合到两个坐标均具有不确定性的数据的问题。 参数从通常的斜率/y 轴相交对转换为斜率角度和到原点的距离。 这样做的优点是 a) 确保全局收敛 b) 即使对于垂直线也能找到解决方案。 确定完整的不确定性矩阵（即拟合参数的方差和协方差）。 对于非垂直直线，还给出了通常的参数（斜率/y 轴相交）及其不确定性矩阵。 该算法对于精确测量特别有用，在这种测量中必须了解完整的不确定度矩阵。 该算法由德国 Physikalisch-Technische Bundesanstalt Braunschweig 的 M.Krystek 和 M.Anton 在 Measurement Science and Technology 18 (2007) pp3438-3442 中发表。 名为 pearson_york_tetdata.m 的附加脚本包含该问题的标准统计测试数据集（参见

不确定性量化分析工具箱（ The Framework for Uncertainty Quantification），由苏黎世联邦理工学院学者研发。虽然官方已经开源，但亲测下载安装注册时总是难以成功，故上传此安装包（Matlab版本）。亲测不确定性量化分析的效率大大提高。

目前基于深度学习模型的预测在真实场景中具有不确定性和不可解释性，给人工智能应用的落地带来了不可避免的风险。首先阐述了风险分析的必要性以及其需要具备的3个基本特征：可量化、可解释、可学习。接着，分析了风险分析的研究现状，并重点介绍了笔者最近提出的一个可量化、可解释和可学习的风险分析技术框架。最后，讨论风险分析的现有以及潜在的应用，并展望其未来的研究方向。

针对随机测量矩阵元素随机产生、不易于硬件实现的缺点,利用有限域上准循环低密度奇偶校验(QCLDPC)码奇偶校验矩阵的构造方法,设计了一种确定性的结构化稀疏测量矩阵。由于QC-LDPC码的信道编解码性能较好,故以此为基础构造压缩感知(CS)测量矩阵预计有较好的性能。分别用一维和二维信号的CS重建实验验证新矩阵的性能,结果表明,与常用的测量矩阵相比,在相同的重建算法和压缩比条件下,新矩阵对应的重建误差较低,在峰值信噪比(PSNR)的评价指标上有所提高(0.5~1 dB)。特别地,所提的确定性测量矩阵在结构上具有对称特性和准循环特性,如将其应用于硬件实现,可降低物理内存的需求量与硬件实现的复杂度。

不确定性环境下NIS安全风险评估模型，冯楠，解晶，如何在不确定性条件下进行风险辨识以及风险概率估计是网络信息系统安全风险评估中亟待解决的关键问题之一。本文提出了一种基于遗

Q-learning with epsilon-greedy explore Algorithm for Deterministic Cleaning Robot V1 确定性清洁机器人 MDP 清洁机器人必须收集用过的罐子也必须为其充电电池。 状态描述了机器人的位置和动作描述运动的方向。 机器人可以向左移动或向左移动正确的。 第一个 (1) 和最后 (6) 个状态是终端状态。 目标是找到最大化回报的最优策略从任何初始状态。 这里是 Q-learning epsilon-greedy 探索使用算法（在强化学习中）。 算法 2-3，来自： @book{busoniu2010reinforcement, title={使用函数逼近器的强化学习和动态规划}， 作者={Busoniu，Lucian 和 Babuska，Robert 和 De Schutter，Bart 和 Ernst，Damien

锁步RTS引擎 基于Unity版本的最新版本：2019.2.1f1 Lockstep RTS Engine（LRE）是为具有锁步模拟功能的3d RTS游戏设计的引擎。 它包括确定性2D物理引擎，寻路，行为系统等。 LRE与Unity集成在一起，但是可以抽象出来。 特别感谢John Pan（ ）在Lockstep Framework（ ）中的辛勤工作和奉献精神。 也向Elgar Storm提供了他为开发RTS游戏而创建的精彩教程（ ）。 正在由mrdav30（ ）开发。 产品特点 确定性数学库和仿真逻辑 XZ平面上的2D物理引擎。 个体代理和全球行为系统 锁步变量-知道何时何地