基于语义网络表示的不确定性推理

前文我们已经了解了：

1.不确定与非单调推理的基本概念：不确定与非单调推理的基本概念-CSDN博客

2.不确定与非单调推理的概率方法：不确定与非单调推理的概率方法-CSDN博客

3.不确定与非单调推理的可信度方法：不确定与非单调推理的可信度方法-CSDN博客

4.不确定与非单调推理的证据理论：不确定与非单调推理的证据理论——D-S理论与应用模型-CSDN博客

5.不确定与非单调推理的模糊推理：不确定与非单调推理的模糊推理-CSDN博客
6.基于框架表示的不确定性推理：基于框架表示的不确定性推理-CSDN博客

        基于语义网络表示的不确定性推理与基于框架的不确定性推理有许多相似之处，有些处理方法（如关于不确定匹配等）可以移植过来。

一、不确定性知识的语义网络表示

        语义网络是一种用图结构表示知识的方法，节点表示概念或对象，边表示语义联系。当处理不确定性时，需对节点、联系及网络结构进行扩展，使其能够表达模糊性、概率性或不完备性。

        不确定性知识的语义网络表示部分，分为节点、语义联系和结构的不确定化。节点的不确定化可以用模糊集、概率、区间等方法，比如节点表示 “高体温” 时用模糊隶属度。语义联系的不确定化，比如 “hasSymptom” 联系可以有概率值，表示症状与疾病的关联强度。结构的不确定化可能涉及网络的动态变化或模糊的层次结构。

（一）节点的不确定化

        语义网络中的节点用于表示各种事物、概念、情况、状态及动作等，一般用框架或元组表示。为了让它表示不精确的、模糊的概念、事物等，可以应用前面讨论的各种表示不确定性知识的方法。特别当用框架表示节点时，包括属性或槽值可以用各种模糊数、模糊语言值、模糊动作等表示。

        节点的不确定化用于描述概念或对象的模糊性或概率性，常见方法包括：

1. 模糊节点（Fuzzy Node）

（1）表示形式：节点附加模糊隶属度函数，描述对象属于某概念的程度。 例：节点 “高烧” 定义为模糊集

（2）应用场景：医疗诊断中，症状节点（如 “头痛”“乏力”）常用模糊集表示。

2. 概率节点（Probabilistic Node）

（1）表示形式：节点附加概率分布，表示概念的可能状态及概率。 例：节点 “天气” 的状态为 {晴 (0.6), 多云 (0.3), 雨 (0.1)}，表示三种天气的发生概率。

（2）数学基础：基于概率论，适用于有统计数据支持的领域（如气象预测）。

3. 区间节点（Interval Node）

        表示形式：节点属性值用区间表示，描述不确定的数值范围。 例：节点 “年龄” 表示为 [25, 35]，“血压” 表示为 [120, 140]/[80, 90]（收缩压/舒张压）。

（二）语义联系的不确定化

        语义联系的不确定化用于描述节点间关系的强度或概率，常见类型包括：

1. 强度加权联系（Weighted Link）

（1）表示形式：联系边附加权重（0-1），表示关系的强弱。 例：“疾病-症状” 联系“感冒→咳嗽”的权重为0.8，表示80%的感冒患者会咳嗽。

（2）推理作用：权重在推理中作为证据传递的强度因子（如可信度传播）。

2. 概率联系（Probabilistic Link）

        表示形式：用条件概率 P(B|A) 表示联系强度，适用于贝叶斯推理。 例：“吸烟→肺癌”的联系标注为 P(肺癌|吸烟) = 0.05（非吸烟人群为 0.01）。