Raciocínio Sob Incerteza

Raciocínio sob incerteza é inferência que atualiza uma hipótese H quando a base é incompleta, a evidência é parcial, ou o predicado não tem fronteira nítida. A conclusão retrata-se, recebe um posterior P(H|E), ou recebe um grau de pertinência.

Retratação qualitativa, posterior, fator de certeza e pertinência fuzzy deste tópico — e o motor de sistemas especialistas e o Bayes ingênuo nos tópicos seguintes — partem dessa atualização de H.

As páginas se agrupam em quatro blocos. O primeiro retrata conclusões típicas: a conclusão vale enquanto nada a derrota, e uma premissa extra pode apagá-la.

O segundo inverte a condicional observada: de P(E|H) e P(H) obtém P(H|E), com P(E) pela partição {H, ¬H}.

O terceiro agrega fatores de certeza em [−1, 1] pela operação ⊕, sem P(H) a priori e sem renormalizar para soma 1.

O quarto mede pertinência a predicados vagos: μ_A(x) ∈ [0, 1], t-norma da conjunção e centroide que devolve um número de atuação.

P(H|E) = P(E|H)P(H)/P(E), com P(H) a priori e divisão por P(E), está em A Regra de Bayes. Combinar dois fatores de certeza pela ⊕ do MYCIN, no intervalo [−1, 1], está em Formalismos de Conhecimento Incerto.

Formalismos de Conhecimento Incerto combina apoio a uma proposição nítida. Conjuntos Fuzzy e Lógica Fuzzy calcula μ_A(x), t-norma e centroide para um rótulo vago.

Decidir se a conclusão típica continua depois da exceção — vale ou deixa de valer, sem número — está em Raciocínio Não Monotônico. Atualizar um número de crença depois de E está em A Regra de Bayes.