工智课实验报告()
班级：
姓名：
学号：
实验题目
观Bayes方法研究
二 实验目
证确定情况根充分性量度LS必性量度LNE先验概率P(E)H先验概率P(H)作前提条件分析P(HS)P(ES)关系
三 实验原理
1 证确定性表示
1 观Bayes方法中证确定性概率表示证E户根观察S出P(E|S)动态强度P(E|S)描述证确定性 （证E直接观测）
2 证肯定存时P(E|S)1
3 证肯定存时 P(E|S)0
4 证具确定性时 0 2LNLS意义
1．证E愈支持H真时应相应LS值愈
证EH愈必相应LN值愈
2 出现LS>1LN>1取值
： LS>1：表明证EH利证
LN>1：表明证¬EH利证
3 出现LS<1LN<1取值
：LS<1 表明证 EH利证
LN<1：表明证¬EH利证
4 般情况取LS>1 LN<1
3证确定情况
现实中证肯定存肯定存极端情况更介二者间确定情况初始证说户客观事物现象观察精确提供证确定外条知识证源条知识推出结般具某种程度确定性SE观察先验概率0 证确定情况该杜达等1976年证明公式进步讨：
分四种情况讨公式：
1 P(ES)1
P(ES)1时P(ES)0时公式变成(肯定存情况)：
2 P(ES)0
P(ES)0时P(ES)1时公式变成(肯定存情况)：
3 P(ES)P(E)
P(ES)P(E)时表示ES关利全概率公式公式变：
4 P(ES)值时通分段线性插值计算P(HS)公式：
该公式称EH公式UED公式
四 实验结果
输入：
结果显示：
五 试验总结
通实验更加熟悉观Bayes方法实质根先验概率条件分析验概率利间关系更解确定性推理方法
附录：
void CMy05055110ViewOnDraw(CDC* pDC)
{ 初始化窗口坐标
CMy05055110Doc* pDoc GetDocument()
ASSERT_VALID(pDoc)
CClientDC dc(this)
CRect rc
GetClientRect(&rc)
orgx(rcrightrcleft)2
orgy(rcbottomrctop)2
pDC>MoveTo(rcleftorgy)
pDC>LineTo(rcrightorgy)
pDC>MoveTo(orgxrctop)
pDC>LineTo(orgxrcbottom)
pDC>TextOut(orgx+1orgy+10)
pDC>TextOut(orgx+300orgy+11)
}
void CMy05055110ViewOnSetting()
{
初始化根输入参数调画图函数DrawLine
ParamSet paramSet
float m_ls m_ln m_ph m_pe
if(paramSetDoModal()IDOK)
{
m_ls paramSetm_LS
m_ln paramSetm_LN
m_ph paramSetm_PH
m_pe paramSetm_PE
}
float m_Phe m_ls*m_ph((m_ls1)*m_ph+1)
float m_Pne m_ln*m_ph((m_ln1)*m_ph+1)
int m_phe (int)(m_Phe*300)
int m_pne (int)(m_Pne*300)
DrawLine(m_phe m_pne m_pe m_ph)
Invalidate(false)
}
void CMy05055110ViewDrawLine(int m_phe int m_pne float m_pe float m_ph)
{
CClientDC dc(this)
CRect rc
CString str
GetClientRect(&rc)
orgx(rcrightrcleft)2
orgy(rcbottomrctop)2
CPen Pen(PS_DASHDOTDOT2(COLORREF)192)
CPen *pOldPen dcSelectObject(&Pen)
dcTextOut(orgx50orgym_pneP(H~E))
dcTextOut(orgx50orgym_pheP(HE))
dcTextOut(orgx+m_pe*300 orgy+1 P(E))
dcTextOut(orgx50 orgym_ph*300 P(H))
dcMoveTo(orgxorgy m_pne)
dcLineTo(orgx + m_pe*300 orgy m_ph*300)
dcMoveTo(orgx + m_pe*300 orgy m_ph*300)
dcLineTo(orgx + 300 orgy m_phe)
dcSelectObject(pOldPen)
CPen dashPen(PS_DASH1(COLORREF)192)
pOldPen dcSelectObject(&dashPen)
dcMoveTo(orgx+300orgy)
dcLineTo(orgx+300orgym_phe)
dcMoveTo(orgxorgym_phe)
dcLineTo(orgx+300 orgym_phe)
dcMoveTo(orgx+m_pe*300orgy)
dcLineTo(orgx+m_pe*300orgym_ph*300)
dcMoveTo(orgxorgym_ph*300)
dcLineTo(orgx+m_pe*300orgym_ph*300)}
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工智课实验报告()
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实验题目
观Bayes方法研究
二 实验目
证确定情况根充分性量度LS必性量度LNE先验概率P(E)H先验概率P(H)作前提条件分析P(HS)P(ES)关系
三 实验原理
1 证确定性表示
1 观Bayes方法中证确定性概率表示证E户根观察S出P(E|S)动态强度P(E|S)描述证确定性 （证E直接观测）
2 证肯定存时P(E|S)1
3 证肯定存时 P(E|S)0
4 证具确定性时 0
1．证E愈支持H真时应相应LS值愈
证EH愈必相应LN值愈
2 出现LS>1LN>1取值
： LS>1：表明证EH利证
LN>1：表明证¬EH利证
3 出现LS<1LN<1取值
：LS<1 表明证 EH利证
LN<1：表明证¬EH利证
4 般情况取LS>1 LN<1
3证确定情况
现实中证肯定存肯定存极端情况更介二者间确定情况初始证说户客观事物现象观察精确提供证确定外条知识证源条知识推出结般具某种程度确定性SE观察先验概率0
分四种情况讨公式：
1 P(ES)1
P(ES)1时P(ES)0时公式变成(肯定存情况)：
2 P(ES)0
P(ES)0时P(ES)1时公式变成(肯定存情况)：
3 P(ES)P(E)
P(ES)P(E)时表示ES关利全概率公式公式变：
4 P(ES)值时通分段线性插值计算P(HS)公式：
该公式称EH公式UED公式
四 实验结果
输入：
结果显示：
五 试验总结
通实验更加熟悉观Bayes方法实质根先验概率条件分析验概率利间关系更解确定性推理方法
附录：
void CMy05055110ViewOnDraw(CDC* pDC)
{ 初始化窗口坐标
CMy05055110Doc* pDoc GetDocument()
ASSERT_VALID(pDoc)
CClientDC dc(this)
CRect rc
GetClientRect(&rc)
orgx(rcrightrcleft)2
orgy(rcbottomrctop)2
pDC>MoveTo(rcleftorgy)
pDC>LineTo(rcrightorgy)
pDC>MoveTo(orgxrctop)
pDC>LineTo(orgxrcbottom)
pDC>TextOut(orgx+1orgy+10)
pDC>TextOut(orgx+300orgy+11)
}
void CMy05055110ViewOnSetting()
{
初始化根输入参数调画图函数DrawLine
ParamSet paramSet
float m_ls m_ln m_ph m_pe
if(paramSetDoModal()IDOK)
{
m_ls paramSetm_LS
m_ln paramSetm_LN
m_ph paramSetm_PH
m_pe paramSetm_PE
}
float m_Phe m_ls*m_ph((m_ls1)*m_ph+1)
float m_Pne m_ln*m_ph((m_ln1)*m_ph+1)
int m_phe (int)(m_Phe*300)
int m_pne (int)(m_Pne*300)
DrawLine(m_phe m_pne m_pe m_ph)
Invalidate(false)
}
void CMy05055110ViewDrawLine(int m_phe int m_pne float m_pe float m_ph)
{
CClientDC dc(this)
CRect rc
CString str
GetClientRect(&rc)
orgx(rcrightrcleft)2
orgy(rcbottomrctop)2
CPen Pen(PS_DASHDOTDOT2(COLORREF)192)
CPen *pOldPen dcSelectObject(&Pen)
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