В статье рассматриваются ключевые элементы програмной реализации фрагмента знаний алгебраической байесовской сети на языке С++. Фрагмент знаний реализован в виде отдельного класса, обеспечивающего хранение оценок истинности и имеющего ряд методов реализующих алгоритмы обработки фрагмента знаний, таких как поддержания непротиворечивости и апостериорный вывод.
В статье подробно рассмотрены байесовские сети, представляемые в виде линейной цепочки фрагментов знании. Рассмотрены как байесовские сети доверия, основанные на условных вероятностях, так и алгебраические байесовские сети, основанные на маргинальных совместных вероятностях. Показана взаимосвязь между этими объектами. Явно выписаны семейства вероятностей, отвечающих линейным цепочкам фрагментов знаний в обоих случаях.
В настоящей статье рассматривается фрагмент знаний с вероятностной неопределенностью. Описывается процесс поддержания его непротиворечивости. Приводится фрагмент кода с использованием объектно-ориентированной библиотеки С++ ILOG Planner, реализующий представление фрагмента знаний, а так же алгоритм поддержания непротиворечивости для этого фрагмента знаний.
В настоящей статье описываются ФЗ с вероятностными оценками меры истинности и с классической мерой нечеткости. Рассматриваются процессы поддержания непротиворечивости и априорный вывод в таких ФЗ, а также вводится показатель, арактеризующий устойчивость этих процессов.
В настоящей статье выделен класс баз знаний, построенных на основе фрагментов знаний с неопределенностью. Предлагается метод исследования, общий для таких баз фрагментов знаний и состоящий из четырех этапов: исследование поддержания непротиворечивости, вывода без свидетельств, вывода по свидетельствам, а также введение и анализ показателей устойчивости упомянутых процессов.
Второй задачей апостериорного вывода является пересчет имеющихся оценок вероятности истинности при условии поступившего свидетельства. Цель статьи в анализе нелинейной задачи оптимизации, возникающей при пропагации атомарного стохастического свидетельства во фрагменте знаний с интервальными оценками алгебраической байесовской сети. Переход к накрывающим оценкам границ интервала позволяет привести задачу нелинейной оптимизации к серии задач квадратичного или дробно-линейного программирования.
В статье рассматривается локальный апостериорный вывод в алгебраических байесовских сетях. Для трёх видов свидетельств (детерминированного, стохастического и неточного) описывается способ проведения вывода и доказываются оценки сложности предлагаемых вычислений. В случае, когда вывод сводится к решению задач линейного программирования, оценка сложности даётся в виде числа таких задач, а также оценки числа переменных и ограничений в них. В остальных случаях сложность описывается в числе арифметических операций.
Рассматриваются вопросы проверки и поддержания непротиворечивости алгебраических байесовских сетей. Даются формальные описания алгоритмов, доказывается их корректность и приводятся оценки вычислительной сложности.
Предлагается алгоритм формирования вторичной структуры алгебраической байесовской сети (АБС) на основе ее первичной структуры. Вторичная структура АБС представляет собой граф смежности с минимальным числом ребер. Приведено доказательство корректности работы алгоритма.
Алгебраические байесовские сети (АБС) — это логико-вероятностная модель баз фрагментов знаний с вероятностной неопределенностью. Математической моделью фрагмента знаний (ФЗ) в теории АБС выступает идеал конъюнктов с оценками вероятности их истинности, причем оценки могут быть как скалярные, так и интервальные. Алгебраическая байесовская сеть состоит из набора фрагментов званий, который рассматривается как ее первичная структура; связи между фрагментами знаний — вторичная структура АБС — представляются виде графа смежности и его подвидов (дерева смежности и цепи смежности). В статье описаны как структуры данных, которые позволяют представить в СУБД и коде программы на java фрагменты знаний, а также первичную и вторичную структуру АБС, так и реализация основных алгоритмы логико- вероятностного вывода в этих сетях.
1 - 10 из 10 результатов