具体描述
本书以作者提出包含度理论为指导，对不确定推理这一人工智能研究中最为活跃的研究领域的定量方法进行了系统的概括，其中前3章分别为：指出研究不确定推理的原理和方法的绪论，构成全书的数学基础的测试与信息，建立全书的一般方法和框架的包含度理论，其他5章是以包含度理论为基本原理，系统地概括率推理、证据推理、模糊推理、信息推理与计算推理，其中第7章还包括假设生成的方法与修正的方法。
本书可作为研究人工智能和专家系统中不确定推理的参考书，也可作为应用数学、计算数学、系统科学、管理科学等专业的研究生教材。
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用户评价
说实话，我最初是被“包含度”这个概念所吸引，感觉它带着一股子哲学思辨的味道。在日常生活中，我们常常会说“这件事情包含了很多可能性”、“这个观点在多大程度上是成立的”，这种“包含”的说法，其实是一种非常直观但难以量化的感觉。这本书试图将这种直观的感觉转化为一种科学的推理方法，这本身就充满了挑战。我尤其想知道，作者是如何将“包含度”与现有的不确定性理论，比如模糊逻辑、证据理论等进行区分和融合的。它是否能够弥补现有理论的某些不足？比如，在某些情况下，我们对一个事件的发生没有明确的概率值，但是我们能确定它“不可能完全不发生”，或者“肯定包含某种程度的可能性”。这种“包含”的概念，是否比单纯的概率值更能反映我们的认知状态？我希望这本书能给我提供一些具体的计算方法和模型，让我能够实际运用“包含度”来分析一些现实问题。比如，在金融风险评估中，很多风险是难以用精确概率衡量的，但我们可以评估不同因素在多大程度上“包含”了风险的可能性。再比如，在人工智能的决策系统中，如何让机器更像人类一样，在不确定的信息下进行“有道理”的推理，也正是“包含度”可能发挥作用的地方。这本书如果能在这方面有所突破，那无疑将是一项重要的理论贡献。
评分我一直对那些能够颠覆传统认知的新思想感到着迷。这本书的题目，《基于包含度的不确定推理》，在我看来，就蕴含着这样一种颠覆传统概率论的潜力。我们习惯于用概率来衡量事件发生的可能性，但很多时候，我们对事件的判断并非仅仅是“发生的概率有多大”，而是“它在多大程度上与某个概念相关”、“它在多大程度上被某个条件所涵盖”。“包含度”这个概念，似乎更接近于我们对事物之间“隶属关系”和“关联程度”的一种更细腻的刻画。我非常好奇，作者是如何将这种“包含”的直觉转化为一种严谨的数学工具，并且如何用它来构建一套不确定推理的理论体系。它是否能够处理那些传统概率论难以触及的领域，例如，在知识图谱的推理中，如何度量实体之间的“包含”或“隶属”关系，从而进行更深层次的语义推理？又或者，在情感分析中，如何量化一段文本中包含的某种情感的“程度”？我希望这本书能提供丰富的理论推导和清晰的数学模型，让我能够理解“包含度”背后的逻辑，并且能够在我自身的学术研究中，探索其潜在的应用可能性。这本书，或许能为我们理解和处理信息的不确定性，开辟一条全新的道路。
评分我一直对那些能够提供新颖思考框架的学术著作抱有浓厚的兴趣。这本书的题目，《基于包含度的不确定推理》，乍一看可能显得有些晦涩，但深入思考后，却能体会到其背后蕴含的深刻意义。“包含度”这个词，在我看来，更侧重于一种“程度”或者“隶属”的概念，而非简单的“是”或“否”的二元判断，或者“发生的概率”的数值。这让我想到了模糊集合理论，但又似乎有所不同。我非常好奇，作者是如何将“包含度”这个概念形式化、数学化，并且将其应用到实际的不确定推理过程中的。它是否能够处理那些信息来源不一致、甚至互相矛盾的情况下，依然能够给出一种相对合理的推理结果？我的工作涉及到一些需要处理大量不确定信息的领域，比如市场分析，很多时候我们只能获得一些模糊的趋势和难以量化的信息，一个能够有效度量和利用“包含度”的推理方法，对我来说将是极其宝贵的。我期待书中能够详细阐述“包含度”的定义、计算方式，以及它在不同应用场景下的具体表现。如果它能提供一套严谨的数学框架，并且有实际的案例分析来佐证其有效性，那么这本书将极大地拓展我解决实际问题的思路和能力。
评分这本书的封面上“不确定推理”几个字就足够吸引我了，因为在我看来，现实世界本身就是充斥着不确定性的。我们每天做出的决策，无论是大事还是小事，都很难做到百分之百的确定。而这本书，据说从一个叫做“包含度”的新颖角度切入，试图构建一套更贴近现实的推理模型，这让我非常好奇。我一直觉得传统的概率论虽然强大，但在某些情境下，描述“可能性”的方式略显生硬，特别是当信息模糊、模糊或者甚至是矛盾的时候，概率的精确数字总会显得有点不够“自然”。这本书提出的“包含度”，究竟是如何捕捉和量化这种不确定性的呢？它是比概率更柔软、更灵活的工具吗？我期待着它能提供一套全新的视角，让我们在面对信息不全、证据模糊的情况下，依然能够做出明智的判断。例如，在医疗诊断中，医生面对的症状往往不是非黑即白，而是存在各种程度的关联性和可能性，这时候一个能清晰衡量“包含度”的模型，或许能帮助医生更精准地定位病因，而不是仅仅依赖统计学上的概率。同样，在法律判决中，证据的强弱、证词的可信度，也并非简单的“有”或“没有”，而是存在一个灰色地带，如何量化这些“灰色地带”的程度，也是一个值得深思的问题。这本书的出现，似乎为解决这些难题提供了一条潜在的路径，我迫不及待地想深入了解其中的奥秘，看看“包含度”是如何被定义的，以及它在实际推理过程中是如何运作的。
评分作为一名长期关注人工智能发展的人，我对任何能够提升机器智能水平的新理论都非常敏感。这本书的题目，特别是“包含度”这个关键词，立刻勾起了我的研究兴趣。在我看来，当前人工智能在处理不确定性方面，虽然已经取得了长足的进步，但在某些方面仍然存在局限。例如，对于那些缺乏清晰定义、信息模糊或者存在主观判断的情况，现有模型往往难以给出令人满意的结果。而“包含度”的概念，似乎能更恰当地描述我们人类在面对这种不确定性时的认知方式——我们不会总是给出一个确切的概率，而是会说“这个可能性很高”、“那个因素在一定程度上影响了结果”等等。这本书如果能够提出一套有效的“包含度”计算和推理机制，并且将其应用于机器学习、自然语言理解或者决策系统等领域，那将是具有划时代意义的。我非常想了解，作者是如何将这种“包含”的思想融入到算法中的，它是否能够让机器在面对信息不全、噪声干扰的情况下，依然能够做出更鲁棒、更具解释性的推理。我期待书中能够提供一些具体的算法设计和实验结果，让我能够更直观地理解“包含度”在人工智能领域的潜在应用价值。
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