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研究者提出基于相关性的反馈模糊认知图混合方法

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AI 综述

Olaoluwa Adigun 等在 arXiv 发布论文,提出将法律证据理论中的相关性概念用于混合专家知识:把真实或人工专家的反馈模糊认知图(FCM)合并为公共知识网络,并通过均衡极限环预测差异估计答案的证明性,为每个查询生成相关性混合权重。论文还给出一个类贝叶斯定理,可将混合知识解混为后验式 FCM。 该方法目前仅在一个 13 节点的缺血性中风风险专家 FCM 所生成的合成 FCM 上进行了验证,尚未见真实场景实验结果。

AI 根据报道生成 · 59 分钟前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月5日
  1. arXiv cs.AI
    用反馈模糊认知图混合相关知识:一种神经符号方法

    论文提出将法律证据理论中的相关性概念扩展到专家知识混合中,把真实或人工专家的反馈模糊认知图(FCM)合并为公共知识网络,并通过均衡极限环预测差异估计答案的证明性。论文还给出一个类贝叶斯定理,将混合知识解混为后验式 FCM,最终为每个查询生成相关性混合权重。实验基于一个 13 节点的缺血性中风风险专家 FCM 生成合成 FCM 进行验证。

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还没有足够的连续观测数据,暂不绘制趋势。