摘要：为了克服主、客观单一评价方法的片面性和局限性,从不确定信息推理的角度,提出结合主、客观评价证据源进行信息融合的汽车前脸形态审美评价模型.依据人类视觉审美原理与计算美学方法,构建汽车前脸美度指标体系及指标计算公式.运用两极递进排序法调查,获得审美评价值;依据用户的审美偏好进行审美群体分类,运用灰关联分析法计算指标权重,得到各群体主观评价的证据.运用熵值法和相关性定权法计算指标权重,得到2种客观审美评价的证据.基于Dempster-Shafer证据理论对主、客观证据信息的可信度进行融合推理,实现汽车前脸形态审美评价.经实验验证,该方法能较好地平衡审美主体的主观意愿与客体的客观反映,具有较好的合理性与可靠性.

摘要：提出了在进行机械零件设计过程中 ,使用基于 D- S证据理论实现模糊性与不确定性的推理 ,在实际构成设计专家系统时 ,引入信任函数、似然函数和类概率函数 ,使用证据理论建立不确定推理模型以及模糊集 ,可以实现一般机械设计系统决策。在本文中 ,将该理论应用于齿轮箱设计过程的设计参数、选型和几何参数的专家决策中 。

摘要：介绍了不确定性推理技术中几种主要方法,根据不同医学诊断的特点,设计了基于动态模糊逻辑和加权模糊逻辑相结合的计算机辅助医学诊断系统,最后通过一个实例说明了该方法的有效性。

摘要：对3种最常用的不确定性推理方法进行了分析和评述:概率推理、D-S证据推理和模糊推理。分别针对不同类型的不确定性。概率推理针对的是"事件发生与否不确定"这样的不确定性。D-S证据推理针对的是"分不清"或"不知道"这样的不确定性。模糊推理则是针对概念内涵或外延不清晰这样的不确定性。概率推理的理论体系是严密的,但其推理结果有赖可信的先验概率和条件概率。D-S证据推理是不可信的,但在一定条件下可以转化为概率推理问题来处理。模糊推理是一种很有发展潜力的推理方法,主要问题是推理规则需要具体设计,且设计好坏决定推理结果。

摘要：不确定上下文信息的表示与推理是研究和开发上下文感知系统的重点和难点。该文首次将证据理论和本体相结合,提出了基于证据理论的不确定性上下文本体建模方法,并对证据组合规则进行了修改,不仅解决了证据理论在高度证据冲突时的局限性,而且使得该推理模型具有自适应性,设计并实现了不确定上下文推理算法。最后,通过在原型系统中的医疗监护和诊断应用,验证了该方法的可行性、合理性和有效性。

摘要：介绍了基于可信度的带权不确定性推理.阐述了用神经网络(ANN)如何实现基于可信度的带权不确定性推理.分析了这种神经网络的知识表示、结构及其不确定性推理方法.说明了如何利用这种神经网络并行地实现多规则的基于可信度的带权不确定性推理,以及如何解决冲突消解问题.采用这种神经网络结构的系统不仅能实现基于可信度的带权不确定性推理,而且具有自学习、并行推理、冲突消解、抗缺省等能力.采用的神经网络结构突破了传统神经网络结构的设计思想,对于扩展神经网络的应用具有参考价值.

摘要：为提高公路软基处理决策的科学性,分析了公路软基处理知识的不确定性、模糊性和多因素影响的特点与专家系统的思维方式和基本原理,将基于可信度表示的不确定性推理引入公路软基处理专家系统中,采用产生式规则表示公路软基处理知识,采用正向推理和逆向推理相结合的混合推理方法,进行软土鉴别、路堤稳定与沉降计算方法选择、地基处理方案决策、软土地基处理设计与施工问题分析。实例分析表明:基于可信度的不确定性推理的应用提高了专家系统的交互化和智能化程度以及公路软土地基处理设计与施工技术的科学性。

摘要：提出一种新型的二维云模型智能控制器结构.这种结构模型是一种本质非线性模型,可以很容易由一组不确定性推理规则构成.分析了一维和二维云模型的非线性映射特性,并给出了基于此结构模型的智能控制器的设计方法及仿真实例.

摘要：讨论专家系统中不确定推理之平行组合算法的设计问题，提出这些算法应满足的约束条件，对现有的一些平行算法作了分析与比较，指出文中的算法４更为合理．

摘要：云模型实现了定性概念与其定量表示之间的不确定转换,在云模型基础上构建的规则发生器能有效描述用自然语言表示的定性规则.在单条件单规则发生器基础上,进一步提出双条件单规则发生器的实现算法,给出了云推理系统的体系结构.将基于云模型的不确定性推理方法用于设计电机转速控制系统,并且与模糊推理方法进行了比较,验证了云推理方法的有效性和实用性.