一种集成式不确定推理方法研究

摘要集成学习是采用某种规则把一系列学习器的结果进行整合以获得比单个学习器更好的学习效果的一种机器学习方法。研究表明集成学习是可行的，能取得比传统学习方法更好的性能。不确定推理是人工智能的重要研究方向之一，目前已经开发出了多种不确定推理方法，这些方法在实际应用中各有优缺点。借鉴集成学习，提出一种集成式不确定推理方法，其基本思想是按照一定的策略集成多种不确定推理方法，以提高推理的准确性。理论分析和实验结果验证了方法的合理性和可行性。