Объединение факторов уверенности одинаковых результатов нескольких правил для удаления значения осуществляется по формулам:
Другие предметы Колледж Теория нечетких множеств интеллектуальные информационные системы ИИС колледж объединение факторов уверенности удаление значения правила ИИС формулы ИИС cfA cfB результаты ИИС анализ данных колледжа Новый
Для объединения факторов уверенности одинаковых результатов нескольких правил в интеллектуальных информационных системах (ИИС), мы можем использовать определенные формулы. Давайте разберем, как применяются эти формулы и что они означают.
Шаг 1: Понимание факторов уверенности
Фактор уверенности (confidence factor, cf) - это числовое значение, которое показывает, насколько уверены мы в истинности определенного результата или правила. Например, если у нас есть два правила A и B, каждое из которых имеет свой собственный фактор уверенности (cfA и cfB), то мы можем комбинировать их для получения общего фактора уверенности.
Шаг 2: Формулы для объединения факторов уверенности
Существует несколько формул для объединения факторов уверенности, и давайте рассмотрим их:
Шаг 3: Применение формул
Шаг 4: Пример
Допустим, у нас есть:
Теперь применим все три формулы:
Таким образом, в зависимости от контекста и значений cfA и cfB, вы можете выбрать подходящую формулу для комбинирования факторов уверенности.