在模型验证中,经常遇到建模精度高而应用精度显著下降的问题,以及模型在正常与异常情况下精度差异明显的挑战。这些问题的根源在于分析结构质量不高,是评估过程中需要重点关注的方面。为了解决这些挑战,需要深入研究知识质量的各个方面。根据DIKW体系理论,知识是信息之间的关联,推断的确定性和准确性对于知识的质量至关重要。例如,寒潮导致降温是高确定性的知识,而雷声推断下雨的确定性较低,但准确性也是必须考虑的属性。
优化知识质量——深入探讨Golang高级编程
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