Подходы к представлению и обработке неопределенности данных и знаний о поведении индивидов
Ключевые слова:
неопределенность, модели поведения, дефицит информации, вероятностный подход, теория Демпстера–Шефера, нечеткие множества, байесовский подход, неточностьАннотация
Предложен обзор средств представления и обработки неопределенности, которые могут оказаться полезными для решения задачи оценки интенсивности и производных характеристик поведения респондентов по их самоотчетам об эпизодах поведения. Рассмотрен вероятностный подход, байесовский подход, теория Демпстера–Шефера, теория нечетких множеств и их приложения к решению указанной задачи.Литература
Боровков А.А. Теория вероятностей. М.: Наука, 1976. 352 с.
Вентцель Е.С. Теория вероятностей. 2-е изд. М.: Наука, 1969. 576 с.
Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976
Заде Л. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных/интеллектуальных систем // Новости искусственного интеллекта. 2001. № 2–3(44–45). С. 7–11
Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. 432 с.
Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е изд. М.: Издательский дом "Вильямс", 2005. 864 с.
Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. 707 с.
Неопределенность в экономике. 14 определений понятия неопределенность. Неопределенность ее виды. - Web: http://www.beintrend.ru/menedzhment/
Нечеткие гибридные системы. Теория и практика / под ред. Ярушкиной Н.Г. - М.: Физматлит, 2007. 208 с.
Пащенко А. Е., Тулупьев А. Л., Тулупьева Т. В. Базисная темпоральная онтология для обработки ответов об участии в рискованном поведении, связанном с передачей ВИЧ // Научная сессия МИФИ-2008. Сб. научн. трудов. В 15 томах. Т. 10. Интеллектуальные системы и технологии. M.: МИФИ, 2008. С. 109–111
Пащенко А.Е., Тулупьев А.Л., Тулупьева Т.В., Красносельских Т.В., Соколовский Е.В. Косвенная оценка вероятности заражения ВИЧ-инфекцией на основе данных о последних эпизодах рискованного поведения // Здравоохранение Российской Федерации. 2010. № 2. С. 32–35
Субъективная вероятность (обзор). Web: http://ru.science.wikia.com
Суворова А.В., Тулупьев А.Л., Пащенко А.Е., Тулупьева Т.В., Красносельских Т.В. Анализ гранулярных данных и знаний в задачах исследования социально значимых видов поведения // Компьютерные инструменты в образовании. №4. 2010. С. 30–38
Суворова А.В., Тулупьева Т.В., Тулупьев А.Л., Сироткин А.В., Пащенко А.Е. Вероятностные графические модели социально-значимого поведения индивида, учитывающие неполноту информации // Труды СПИИРАН. 2012. Вып. 3 (22). С. 101–112
Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В. Байесовские сети: логико-вероятностный подход. СПб.: Наука, 2006. 607 с.
Тулупьева Т.В., Пащенко А.Е., Тулупьев А.Л., Красносельских Т.В., Казакова О.С. Модели ВИЧ-социально-значимого поведения в контексте психологической защиты и других адаптивных стилей. СПб.: Наука, 2008. 140 с.
Уткин Л.В. Анализ риска и принятие решений при неполной информации. СПб.: Наука, 2007. 404 с.
Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. М.: Мир, 1984. 730 с.
Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1996. 196 с.
Хованов Н.В. Метод рандомизированных траекторий в задачах оценки функциональной зависимости // Труды СПИИРАН. 2009. Вып. 9. СПб.: Наука, 2009. С. 262–279
Ширяев А.Н. Вероятность: Учеб.пособ. для вузов. 2-е изд. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989. 640 с.
Экспертные системы. Web: http://www.aiportal.ru/articles/expert-systems/expert-systems.html
Atanassov K. Intuitionistic Fuzzy Sets // Fuzzy Sets and Systems. 1986. Vol. 20. Pp.87-96
Atanassov K. More on Intuitionistic Fuzzy Sets // Fuzzy Sets and Systems. 1989. Vol. 33. Pp. 37-45
Baudrit C., Cousco I., Dubois D. Joint propagation of propability and possibility in risk analysis: Towards a formal framework // International Journal of Approxomate Reasoning. 2007. Vol. 45. Pp. 82-105
Booker J., Ross T. An evolution of uncertainty assessment and quantification // Scientia Iranica. 2011. Vol. 18. No. 3. Pp. 669-676
Bool G. An Investigation of the Laws of Thought, on Which Are Founded the Mathematical Theories of Logic and Probabilities. Cambridge: Macmillan / London: Walton &Maberly, 1854. (Reprinted in 1951, Dover Publications, New York.)
Carnap R. Logical foundations of probability. Chicago: Chicago university Press, 1950. 607 p.
Cowell R.G., Dawid A.Ph., Lauritzen S.L., Spiegelhalter D.J. Probabilistic Networks and Expert Systems. Berlin: Springer, 2003. 321 p.
Darwiche F. Modeling and reasoning with Bayesian networks. Cambridge: Cambridge University Press, 2009. 548 c.
Dempster D. Upper and lower probabilities induced by a multi-valued mapping // Annals of Mathematical Stattistics, 1967. Vol.38. Pp. 325-339
Dubois D., Prade H. Possibility Theory: An Approach to Computerized Processing of Uncertainty. NY: Plenum Press, 1988
Fine T.L. Lower probability models for uncertainty and non-deterministic processes // Journal of statistical Planning and inference. 1988. Vol. 20. P. 389-411
Halpern J. Reasoning about Uncertainty. Massachusetts: The MIT Press, 2003. 497 p.
Hovanov N., Yudaeva M., Hovanov K. Multicriteria estimation of probabilities on basis of expert non-numeric, non-exact and non-complete knowledge // European Journal of Operational Research. 2009. № 195. P. 857–863
Jensen F.V. Bayesian Networks and Decision Graphs. NY.: Springer-Verlag, 2001. 268 p.
Joslyn C., Rocha L. Towards a formal taxonomy of hybrid uncertainty representations // Information Sciences. 1998. Vol. 110. Pp. 255-277
Keynes J.M. A treatise on probability. London: Macmillan, 1921. 459 p.
Korb K.B., Nicholson A.E. Bayesian Artificial Intelligence. NY.: Chapman and Hall/CRC, 2004. 364 p.
Laskey K., Levitt T. Artificial Intelligence: Uncertainty // International Encyclopedia of the Social & Behav-ioral Sciences, 2001. Pp. 799-805
Nguyen H. Some mathematical tools for linguistic probabilities // Fuzzy Sets and Systems. 1979. Vol. 2. Pp. 53-65
Nguyen H.T., Walker E.A. A First Course in Fuzzy Logic. Second ed. NY etc.: Chapman&Hall/CRC, 2000. 373 p.
Pawlak Z. Rough Sets // International Journal of Computer and Information Sciences. 1982. Vol. 11. No. 5. Pp. 341-456
Pei Z., Zheng L. A novel approach to multi-attribute decision making based on intuitionistic fuzzy sets // Expert Systems with Applications. 2012. Vol. 39. Pp.2560-2566
Perl J. Causality: Models, Reasoning, and Inference. Cambridge: Cambridge University Press, 2000. 400 c.
Perl J. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. NY etc.: Morgan Kaufmann Publ., 1994. P. 552
Roldan C., Roldan A., Martinez-Moreno J. A fuzzy regression model based on distances and random variables with crisp input and fuzzy output data: a case study in biomass production // Soft Computing. 2012. Vol. 16. Pp. 785-795
Ross T., Booker J., Montoya A. New developments in uncertainty assessment and uncertainty management // Expert Systems with Applications. 2013. Vol. 40. Pp. 964-974
Rossi R., Gastaldi M., Gecchele G., Meneguzzer C. Comparative analysis of random utility models and fuzzy logic models for representing gap-acceptance behavior using data from driving simulator experiments // Procedia — Social and Behavioral Sciences. 2012. Vol. 54. Pp. 834-844
Rouvray D. The treatment of uncertainty in the sciences // Endeavour. 1997. Vol. 21. No. 4. Pp. 154-158
Shafer G. A Mathematical Theory of Evidence. Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1976. 297 p.
Walley P. Statistical reasoning with imprecise probabilities. NY, London: Chapman and Hall, 1991. xii + 709 p.
Wei W., Liang J., Qian Y. A comparative study of rough sets for hybrid data // Information Sciences. 2012. Vol. 190. Pp. 1-16
Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information and Control. 1965. Vol. 8. Pp. 338-353
Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. 1978. Vol.1. №1
Zhang Q., Xiao Y., Xing Y. The representation and processing of uncertain problems //Procedia Engineering. 2011. Vol. 15. Pp. 1958-1962
Вентцель Е.С. Теория вероятностей. 2-е изд. М.: Наука, 1969. 576 с.
Заде Л. Понятие лингвистической переменной и ее применение к принятию приближенных решений. М.: Мир, 1976
Заде Л. Роль мягких вычислений и нечеткой логики в понимании, конструировании и развитии информационных/интеллектуальных систем // Новости искусственного интеллекта. 2001. № 2–3(44–45). С. 7–11
Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств. М.: Радио и связь, 1982. 432 с.
Люгер Дж. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем. 4-е изд. М.: Издательский дом "Вильямс", 2005. 864 с.
Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. 707 с.
Неопределенность в экономике. 14 определений понятия неопределенность. Неопределенность ее виды. - Web: http://www.beintrend.ru/menedzhment/
Нечеткие гибридные системы. Теория и практика / под ред. Ярушкиной Н.Г. - М.: Физматлит, 2007. 208 с.
Пащенко А. Е., Тулупьев А. Л., Тулупьева Т. В. Базисная темпоральная онтология для обработки ответов об участии в рискованном поведении, связанном с передачей ВИЧ // Научная сессия МИФИ-2008. Сб. научн. трудов. В 15 томах. Т. 10. Интеллектуальные системы и технологии. M.: МИФИ, 2008. С. 109–111
Пащенко А.Е., Тулупьев А.Л., Тулупьева Т.В., Красносельских Т.В., Соколовский Е.В. Косвенная оценка вероятности заражения ВИЧ-инфекцией на основе данных о последних эпизодах рискованного поведения // Здравоохранение Российской Федерации. 2010. № 2. С. 32–35
Субъективная вероятность (обзор). Web: http://ru.science.wikia.com
Суворова А.В., Тулупьев А.Л., Пащенко А.Е., Тулупьева Т.В., Красносельских Т.В. Анализ гранулярных данных и знаний в задачах исследования социально значимых видов поведения // Компьютерные инструменты в образовании. №4. 2010. С. 30–38
Суворова А.В., Тулупьева Т.В., Тулупьев А.Л., Сироткин А.В., Пащенко А.Е. Вероятностные графические модели социально-значимого поведения индивида, учитывающие неполноту информации // Труды СПИИРАН. 2012. Вып. 3 (22). С. 101–112
Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В. Байесовские сети: логико-вероятностный подход. СПб.: Наука, 2006. 607 с.
Тулупьева Т.В., Пащенко А.Е., Тулупьев А.Л., Красносельских Т.В., Казакова О.С. Модели ВИЧ-социально-значимого поведения в контексте психологической защиты и других адаптивных стилей. СПб.: Наука, 2008. 140 с.
Уткин Л.В. Анализ риска и принятие решений при неполной информации. СПб.: Наука, 2007. 404 с.
Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения. М.: Мир, 1984. 730 с.
Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1996. 196 с.
Хованов Н.В. Метод рандомизированных траекторий в задачах оценки функциональной зависимости // Труды СПИИРАН. 2009. Вып. 9. СПб.: Наука, 2009. С. 262–279
Ширяев А.Н. Вероятность: Учеб.пособ. для вузов. 2-е изд. М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. лит., 1989. 640 с.
Экспертные системы. Web: http://www.aiportal.ru/articles/expert-systems/expert-systems.html
Atanassov K. Intuitionistic Fuzzy Sets // Fuzzy Sets and Systems. 1986. Vol. 20. Pp.87-96
Atanassov K. More on Intuitionistic Fuzzy Sets // Fuzzy Sets and Systems. 1989. Vol. 33. Pp. 37-45
Baudrit C., Cousco I., Dubois D. Joint propagation of propability and possibility in risk analysis: Towards a formal framework // International Journal of Approxomate Reasoning. 2007. Vol. 45. Pp. 82-105
Booker J., Ross T. An evolution of uncertainty assessment and quantification // Scientia Iranica. 2011. Vol. 18. No. 3. Pp. 669-676
Bool G. An Investigation of the Laws of Thought, on Which Are Founded the Mathematical Theories of Logic and Probabilities. Cambridge: Macmillan / London: Walton &Maberly, 1854. (Reprinted in 1951, Dover Publications, New York.)
Carnap R. Logical foundations of probability. Chicago: Chicago university Press, 1950. 607 p.
Cowell R.G., Dawid A.Ph., Lauritzen S.L., Spiegelhalter D.J. Probabilistic Networks and Expert Systems. Berlin: Springer, 2003. 321 p.
Darwiche F. Modeling and reasoning with Bayesian networks. Cambridge: Cambridge University Press, 2009. 548 c.
Dempster D. Upper and lower probabilities induced by a multi-valued mapping // Annals of Mathematical Stattistics, 1967. Vol.38. Pp. 325-339
Dubois D., Prade H. Possibility Theory: An Approach to Computerized Processing of Uncertainty. NY: Plenum Press, 1988
Fine T.L. Lower probability models for uncertainty and non-deterministic processes // Journal of statistical Planning and inference. 1988. Vol. 20. P. 389-411
Halpern J. Reasoning about Uncertainty. Massachusetts: The MIT Press, 2003. 497 p.
Hovanov N., Yudaeva M., Hovanov K. Multicriteria estimation of probabilities on basis of expert non-numeric, non-exact and non-complete knowledge // European Journal of Operational Research. 2009. № 195. P. 857–863
Jensen F.V. Bayesian Networks and Decision Graphs. NY.: Springer-Verlag, 2001. 268 p.
Joslyn C., Rocha L. Towards a formal taxonomy of hybrid uncertainty representations // Information Sciences. 1998. Vol. 110. Pp. 255-277
Keynes J.M. A treatise on probability. London: Macmillan, 1921. 459 p.
Korb K.B., Nicholson A.E. Bayesian Artificial Intelligence. NY.: Chapman and Hall/CRC, 2004. 364 p.
Laskey K., Levitt T. Artificial Intelligence: Uncertainty // International Encyclopedia of the Social & Behav-ioral Sciences, 2001. Pp. 799-805
Nguyen H. Some mathematical tools for linguistic probabilities // Fuzzy Sets and Systems. 1979. Vol. 2. Pp. 53-65
Nguyen H.T., Walker E.A. A First Course in Fuzzy Logic. Second ed. NY etc.: Chapman&Hall/CRC, 2000. 373 p.
Pawlak Z. Rough Sets // International Journal of Computer and Information Sciences. 1982. Vol. 11. No. 5. Pp. 341-456
Pei Z., Zheng L. A novel approach to multi-attribute decision making based on intuitionistic fuzzy sets // Expert Systems with Applications. 2012. Vol. 39. Pp.2560-2566
Perl J. Causality: Models, Reasoning, and Inference. Cambridge: Cambridge University Press, 2000. 400 c.
Perl J. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. NY etc.: Morgan Kaufmann Publ., 1994. P. 552
Roldan C., Roldan A., Martinez-Moreno J. A fuzzy regression model based on distances and random variables with crisp input and fuzzy output data: a case study in biomass production // Soft Computing. 2012. Vol. 16. Pp. 785-795
Ross T., Booker J., Montoya A. New developments in uncertainty assessment and uncertainty management // Expert Systems with Applications. 2013. Vol. 40. Pp. 964-974
Rossi R., Gastaldi M., Gecchele G., Meneguzzer C. Comparative analysis of random utility models and fuzzy logic models for representing gap-acceptance behavior using data from driving simulator experiments // Procedia — Social and Behavioral Sciences. 2012. Vol. 54. Pp. 834-844
Rouvray D. The treatment of uncertainty in the sciences // Endeavour. 1997. Vol. 21. No. 4. Pp. 154-158
Shafer G. A Mathematical Theory of Evidence. Princeton, N.J.: Princeton University Press, 1976. 297 p.
Walley P. Statistical reasoning with imprecise probabilities. NY, London: Chapman and Hall, 1991. xii + 709 p.
Wei W., Liang J., Qian Y. A comparative study of rough sets for hybrid data // Information Sciences. 2012. Vol. 190. Pp. 1-16
Zadeh L.A. Fuzzy Sets // Information and Control. 1965. Vol. 8. Pp. 338-353
Zadeh L.A. Fuzzy sets as a basis for a theory of possibility // Fuzzy Sets and Systems. 1978. Vol.1. №1
Zhang Q., Xiao Y., Xing Y. The representation and processing of uncertain problems //Procedia Engineering. 2011. Vol. 15. Pp. 1958-1962
Опубликован
2012-12-01
Как цитировать
Суворова, А. В. (2012). Подходы к представлению и обработке неопределенности данных и знаний о поведении индивидов. Труды СПИИРАН, 4(23), 206-222. https://doi.org/10.15622/sp.23.11
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
