Чтение онлайн

на главную - закладки

Жанры

Неизвестно

Шрифт:

Рис. 14. 15. Правила распространения вероятностей по сети,

принятые в системах Prospector и AL/X: (а) "мягкая импликация"

с силой (N, S); (b) логические комбинации отношений.

На рис. 14.15 показан один из способов реализации этого эффекта распространения информации по сети. Часть вычислений производится не над вероятностями, а над шансами. Это удобно, хотя в принципе и не обязательно. Между шансами и вероятностями имеет место простое соотношение:

шанс = вер / ( 1– вер)

вер = шанс / ( 1 + шанс)

Пусть между E и H существует отношение "мягкой импликации", тогда, в соответствии с рис. 14.15,

шанс (Н | Е) = М * шанс (H)

где множитель М определяется априорной и апостериорной вероятностями с учетом силы ( N, S) связи между E и H. Предполагается, что правила Prospector'a (рис. 14.15) для вычисления вероятностей логических комбинаций событий (использующие min и max) правильно моделируют поведение человека при оценке субъективной уверенности в таких составных событиях.

14. 6. 3. Принципы реализации

Давайте сначала расширим правила языка, с тем чтобы получить возможность работать с неопределенностью. К каждому, правилу мы можем добавить "силовой модификатор", определяемый двумя неотрицательными действительными числами S и N. Вот соответствующий формат:

Имя Правила: если

Условие

то

Заключение

с

Сила( N, S).

Примеры правил рис. 14.14 можно изобразить в этой форме так:

прав1 : если

не давлоткр и

открклап

то

открклрано

с

сила( 0.001, 2000).

прав2 : если

сепзапвд

то

давлоткр

с

сила( 0.05, 400).

Для того, чтобы произвести соответствующее расширение оболочки экспертной системы (разд. 14.5), нам понадобится внести изменения в большинство процедур. Давайте сосредоточимся только на одной из них, а именно на процедуре

рассмотреть( Цель, Трасса, Ответ)

Мы предположим, что утверждение Цель не содержит переменных (как это сделано в Prospector'e и в AL/X). Это сильно упростит дело (особенно в процедуре ответпольз). Таким образом, Цель будет логической комбинацией элементарных утверждений. Например:

не давлоткр и открклап

Цепочку целей-предков и правил Трасса можно представить таким же способом, как это сделано в разд. 14.5. Однако форму представления объекта Ответ придется модифицировать для того, чтобы включить в нее вероятности. Цель и ее вероятность можно соединить в один терм следующим образом:

Цель : Вероятность

Получим такой пример объекта Ответ:

индоткр : 1 было сказано

Смысл ответа: пользователь сообщил системе, что событие индоткр произошло, и что это абсолютно достоверно.

Представление объекта Ответ требует еще одной модификации, в связи с тем, что в одно и то же событие могут вести несколько независимых связей, которые все окажут влияние на вероятность этого события - его шанс будет помножен (рис. 14.15) на все множители. В этом случае Ответ будет содержать список всех ветвей вывода заключения. Приведем пример ответа такого рода для сети рис. 14.14 (для наглядности расположенный на нескольких строках):

давлоткр : 1 было 'выведено по'

[ прав2 из сепзапвд : 1 было сказано,

прав5 из диагсеп : 1 было сказано ]

Процедура рассмотреть, выдающая ответы в такой форме, показана на рис. 14.16. Она обращается к предикату

импликация( Р0, Р, Сила, Вер0, Вер)

соответствующему отношению "мягкой импликации" (см. рис. 14.15). Р0 - априорная вероятность события Е, а Р - его апостериорная вероятность. Сила– сила импликации, представленная как

сила( N, S)

Вер0 и Вер– соответственно априорная и апостериорная вероятности гипотезы H.

Следует заметить, что наша реализация очень проста, она обеспечивает только изменение вероятностей при распространении информации по сети вывода и иногда ведет себя недостаточно разумно. Никакого внимания не уделяется отбору для анализа наиболее важной в данный момент информации. В более сложной версии следовало бы направлять процесс поиска ответа в сторону наиболее существенных фактов. Кроме того, необходимо стремиться к тому, чтобы пользователю задавалось как можно меньше вопросов.

Поделиться:
Популярные книги

Пиччинино

Санд Жорж
Приключения:
исторические приключения
6.25
рейтинг книги
Пиччинино

Тринадцатый V

NikL
5. Видящий смерть
Фантастика:
фэнтези
попаданцы
аниме
5.50
рейтинг книги
Тринадцатый V

Бездна

Кораблев Родион
21. Другая сторона
Фантастика:
боевая фантастика
рпг
уся
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Бездна

Студиозус

Шмаков Алексей Семенович
3. Светлая Тьма
Фантастика:
юмористическое фэнтези
городское фэнтези
аниме
5.00
рейтинг книги
Студиозус

Боярич Морозов

Шелег Дмитрий Витальевич
3. Наследник старого рода
Фантастика:
героическая фантастика
боевая фантастика
альтернативная история
7.12
рейтинг книги
Боярич Морозов

Бандит 2

Щепетнов Евгений Владимирович
2. Петр Синельников
Фантастика:
боевая фантастика
5.73
рейтинг книги
Бандит 2

Будущее разума

Каку Митио
Научно-образовательная:
прочая научная литература
физика
8.00
рейтинг книги
Будущее разума

Кодекс Охотника. Книга XXXV

Винокуров Юрий
35. Кодекс Охотника
Фантастика:
аниме
фэнтези
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Кодекс Охотника. Книга XXXV

Вердикт

Гришэм Джон
Детективы:
триллеры
7.75
рейтинг книги
Вердикт

Я царь. Книга XXVIII

Дрейк Сириус
28. Дорогой барон!
Фантастика:
боевая фантастика
аниме
попаданцы
5.60
рейтинг книги
Я царь. Книга XXVIII

Газлайтер. Том 31

Володин Григорий Григорьевич
31. История Телепата
Фантастика:
боевая фантастика
попаданцы
альтернативная история
фэнтези
6.25
рейтинг книги
Газлайтер. Том 31

Вавилонская башня

Семёнова Мария Васильевна
2. Кудеяр
Фантастика:
боевая фантастика
8.94
рейтинг книги
Вавилонская башня

Потомок бога

Решетов Евгений Валерьевич
1. Локки
Фантастика:
попаданцы
альтернативная история
аниме
сказочная фантастика
5.00
рейтинг книги
Потомок бога

Темные тропы и светлые дела

Владимиров Денис
3. Глэрд
Фантастика:
фэнтези
боевая фантастика
попаданцы
5.00
рейтинг книги
Темные тропы и светлые дела