Conditional Deduction under Uncertainty
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F05%3A00339939" target="_blank" >RIV/67985807:_____/05:00339939 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Conditional Deduction under Uncertainty
Popis výsledku v původním jazyce
Conditional deduction in binary logic consists of deriving new statements from an existing set of statements and conditional rules. Modus Ponens, which is the classical example of a conditional deduction rule, expresses a conditional relationship betweenan antecedent and a consequent. A generalization of Modus Ponens to probabilities in the form of probabilistic conditional inference is also well known. This paper describes a method for conditional deduction with beliefs which is a generalization of probabilistic conditional inference and Modus Ponens. Meaningful conditional deduction requires a degree of relevance between the antecedent and the consequent, and this relevance can be explicitly expressed and measured with our method. Our belief representation has the advantage that it is possible to represent partial ignorance regarding the truth of statements. Conditional deduction with beliefs thereby allows partial ignorance to be processed.
Název v anglickém jazyce
Conditional Deduction under Uncertainty
Popis výsledku anglicky
Conditional deduction in binary logic consists of deriving new statements from an existing set of statements and conditional rules. Modus Ponens, which is the classical example of a conditional deduction rule, expresses a conditional relationship betweenan antecedent and a consequent. A generalization of Modus Ponens to probabilities in the form of probabilistic conditional inference is also well known. This paper describes a method for conditional deduction with beliefs which is a generalization of probabilistic conditional inference and Modus Ponens. Meaningful conditional deduction requires a degree of relevance between the antecedent and the consequent, and this relevance can be explicitly expressed and measured with our method. Our belief representation has the advantage that it is possible to represent partial ignorance regarding the truth of statements. Conditional deduction with beliefs thereby allows partial ignorance to be processed.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
BA - Obecná matematika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/OC%20274.001" target="_blank" >OC 274.001: Relační struktury v těžení dat a v teorii objevování</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2005
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Symbolic and Quantitative Approaches to Reasoning with Uncertainty
ISBN
3-540-27326-3
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
12
Strana od-do
—
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Berlin
Místo konání akce
Barcelona
Datum konání akce
6. 7. 2005
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
000230770500069