不确定性推理的定义及意义 定义： 也称“不精确性推理” 从不确定性的初始证据（即已知事实）出发； 运用不确定性的知识（或规则）； 推出具有一定程度的不确定性但却是合理或近乎合理的结论。 意义 使计算机对人类思维的模拟更接近于人类的真实思维过程。

关于证据的不确定性 （1）不确定性的表示 　　一般通过对事实赋于一个介于0和1之间的系数来表示事实的不确定性。1代表完全确定，0代表完全不确定。这个系数被称为置信度。 （2）不确定性的处理 　　当规则具有一个以上的条件时，就需要根据各条件的置信度来求得总条件部分的置信度。已有的方法有两类： 　　① 以模糊集理论为基础的方法 　　按这种方法，把所有条件中最小的置信度作为总条件的置信度。这种方法类似于当把几根绳子连接起来使用时，总的绳子强度与强度最差的绳子的相同。 ② 以概率为基础的方法 　　这种方法同样赋予每个证据以置信度。但当把单独条件的置信度结合起来求取总的置信度时，它取决于各置信度的乘积。

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给定特征多项式的系数，创建并打印 Routh-Hurwitz 数组。 此外，该方法显示了与系统稳定性相关的阵列的一些结果。

提出了基于可信度因子和可信度区间的不确定性推理模型，并用改进的BP神经网络实现其推理过程，最后利用MATLAB神经网络工具箱给出仿真示例。改进的BP神经网络在实现不确定性推理方面有效避免了沿用传统方法所带来的规则数激增及推理缓慢等缺陷，并提高了网络的泛化能力。仿真示例表明，它不仅可以自动学习和模拟专家的典型经验，而且还可以将专家的典型经验推广应用到一般情形。

基于可信度的不确定性推理的研究与应用，杨阿琴，，本文将基于可信度的不确定性推理其运用到民航机务维修差错预警专家系统中进行研究中，并在Jess推理引擎的基础上，研究了具体的知��

这用于根据美国农业部土壤质地三角形确定土壤质地。

1. 实验内容 每一个正规集都可以由一个状态数最少的DFA所识别，这个DFA是唯一的（不考虑同构的情况）。任意给定的一个DFA，根据以下算法设计一个C程序，将该DFA 化简为与之等价的最简DFA。 2. 实验设计分析 2.1 实验设计思路 根据实验指导书和书本上的相关知识，实现算法。 2.2 实验算法 （1）构造具有两个组的状态集合的初始划分I：接受状态组 F 和非接受状态组 Non-F。 （2）对I采用下面所述的过程来构造新的划分I-new. For I 中每个组G do Begin 当且仅当对任意输入符号a,状态s和读入a后转换到I的同一组中； /*最坏情况下，一个状态就可能成为一个组*/ 用所有新形成的小组集代替I-new中的G; end （3）如果I-new=I，令I-final=I,再执行第（4）步，否则令I=I=new,重复步骤（2）。 （4）在划分I-final的每个状态组中选一个状态作为该组的代表。这些代表构成了化简后的DFA　M＇状态。令s是一个代表状态，而且假设：在DFA M中，输入为a时有从s到t转换。令t所在组的代表是r,那么在M’中有一个从s到r的转换，标记为a。令包含s0的状态组的代表是M’的开始状态，并令M’的接受状态是那些属于F的状态所在组的代表。注意,I-final的每个组或者仅含F中的状态，或者不含F中的状态。 （5）如果M’含有死状态（即一个对所有输入符号都有刀自身的转换的非接受状态d）,则从M’中去掉它；删除从开始状态不可到达的状态；取消从任何其他状态到死状态的转换。 。。。。。。

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在给定的迭代次数中，位于格子中的一组代理与他们的邻居一起玩“囚徒困境”。 在每次迭代中，智能体根据环境中最成功的参与者选择的策略选择合作或背叛。 该模型是一个二维元胞自动机，其转换规则取决于代理与邻居玩囚徒困境时的累积收益。 在许多情况下，游戏的动态会产生复杂的混乱模式。