1696

Построение экспертных систем на основе байесовских сетей доверия Исследование характеристик СПДС

Лабораторная работа

Информатика, кибернетика и программирование

При выполнении лабораторной работы была обучена байесовская сеть. Были получены значения состояний узлов близкие к исходным. Так же хороший результат был получен при обучении сети на основе выборки с 25% пропусков.

Русский

2013-01-06

153.12 KB

65 чел.

Нижегородский Государственный Технический Университет

Кафедра «ГИС»

Лабораторная работа №3

«Построение экспертных систем на основе байесовских сетей доверия

Исследование характеристик СПДС»

2 вариант

 

Нижний Новгород, 2012

  1.  
    Построить БС и СПР для задачи диагностики с двумя признаками.

2. Рассчитать характеристики СПР

Результаты применения СПР

0

*

*

0,3

150

350

0

150

1

150

1

0

*

5.14

25.678

474.322

0

25.678

0,701

35,581

1

*

87.1

435.483

64.516

1

64.516

0,222

2

*

91.5

457.317

42.683

1

42.683

0,083

2

*

0

63.2

315.789

184.210

1

184.210

0,190

99,999

*

1

9.68

48.387

451.612

0

48.387

0,627

*

2

63.2

315.789

184.210

1

184.210

0,190

3

0

0

17.8

88.999

411.001

0

88.999

0,081

35,725

0

1

1.34

6.677

493.323

0

6.677

0,541

0

2

17.8

88.999

411.001

0

88.999

0,081

1

0

96.4

482.142

17.857

1

17.857

0,078

1

1

62.8

313.953

186.046

1

186.046

0,061

1

2

96.4

482.142

17.857

1

17.857

0,078

2

0

97.7

488.599

11.401

1

11.401

0,031

2

1

72.8

364.077

135.922

1

135.922

0,021

2

2

97.7

488.599

11.401

1

11.401

0,031

 – множество номеров наблюдаемых признаков;

и – признаки (звездочкой обозначено неопределенное значение);

– апостериорная вероятность события, которое заключается в том, что пациент болен;

, – апостериорный риск, где – функция потерь (табл. 2);

– оптимальное решение (альтернатива);

– апостериорный риск для выбранной альтернативы;

– вероятность наблюдения (свидетельства);

– средний риск, соответствующий оптимальным решениям.

3. Проверить с помощью самостоятельного расчета величины , и для случаев, когда не определено значение одного из признаков и когда значения обоих признаков известны.

P(z2=0) = P(z2=0 | h=1)P(h=1)+ P(z2=0 | h=0) = 0.1*0.7+0.4*0.3 = 0.190

P(h=1 | z2=0) = P(z2=0 | h=1)P(h=1) / P(z2=0) = 0.4*0.3/0.19 = 0.632

P(h=0 | z2=0) = 1- P(h=1 | z2=0) = 1- 0.632 = 0.368

R0(z2=0) =  r(0,0)P(h=0 | z2=0) + r(1,0)P(h=1 | z2=0) = 0*0.632+500*0.368 = 316

R1(z2=0) =  r(0,1)P(h=0 | z2=0) + r(1,1)P(h=1 | z2=0) = 500*0.368+0*0.632 = 184

P(z1=1 , z2=0) = P(z1=1 | h=1) P(z2=0 | h=1) P(h=1) + P(z1=1 | h=0) P(z2=0|h=1)P(h=0) =  0.63*0.4*0.3 + 0.04*0.1*0.7 = 0.078

P(h=1 | z1=1, z2=0) = P(z1=1 | h=1)P(z2=0 | h=1)P(h=1) / P(z2=0, z1=1) = 0.63*0.4*0.3/0.078 = 0.96

R0(z1=1, z2=0) =  r(0,0) P(h=0 | z1=1, z2=0) + r(1,0)P(h=1 | z1=1, z2=0) = 0+500*0.96 = 480

R1(z1=1, z2=0) =  r(0,1)P(h=0 | z1=1, z2=0) + r(1,1)P(h=1 | z1=1, z2=0) = 500*(1- 0.96) = 20

4. Для БС с одним свидетельством исследовать влияние априорных вероятностей на принимаемые решения. Для заданного вариантом значения и матрицы потерь заполнить таблицу:

К=1

0,1

63.6

318.181

181.818

1

181.818

0,3

87.1

435.483

64.516

1

64.516

0,5

94

470.149

29.851

1

29.851

0,7

97.4

486.755

13.245

1

13.245

0,9

99.3

496.497

3.503

1

3.503

Диаграмма R(z0=1) = f(P(h=1))

Диаграмма R(z1=1) = f(P(h=1))

5. Для БС с одним свидетельством исследовать влияние элементов матрицы потерь на принимаемые решения. Для , заданного вариантом значения и априорных вероятностей заполнить таблицу:

100

900

0,9

87.097

116.129

0

87.097

300

700

0,7

261.290

90.323

1

90.323

500

500

0,5

435.483

64.516

1

64.516

700

300

0,3

609.677

38.709

1

38.709

900

100

0,1

783.871

12.903

1

12.903

Hp=r(1,0)/(r(1,0)+r(0,1))


6. Выполнить параметрическое обучение БС по выборке (сгенерированной в пакете Netica) без пропусков и с 25% пропущенных данных. Сравнить оценки параметров БС.

 


Результаты обучения по выборке без пропусков.

P(h)

h=0

h=1

0,68

0,32

P(z1|h)

P(z2|h)

z1=0

z1=1

z1=2

z2=0

z2=1

z2=2

h=0

0,932

0,043

0,025

0,13

0,824

0,046

h=1

0,16

0,59

0,25

0,37

0,215

0,415

Результаты обучения по выборке c 25 % пропусков.

P(h)

h=0

h=1

0,64

0,36

P(z1|h)

P(z2|h)

z1=0

z1=1

z1=2

z2=0

z2=1

z2=2

h=0

0,913

0,052

0,035

0,23

0,736

0,034

h=1

0,22

0,544

0,236

0,358

0,205

0,437

Вывод:

При выполнении лабораторной работы была обучена байесовская сеть. Были получены значения состояний узлов близкие к исходным. Так же хороший результат был получен при обучении сети на основе выборки с 25% пропусков.


Исходные данные

Таблица Значения потерь и априорные вероятности

№ варианта

1

0

300

700

0

0,8

0,2

0

2

0

500

500

0

0,7

0,3

1

3

0

700

300

0

0,6

0,4

2

Таблица Условные вероятности и

№ варианта

давление

рост/вес

1

0,8

0,15

0,05

0,3

0,6

0,1

0,1

0,7

0,2

0,3

0,2

0,5

2

0,95

0,04

0,01

0,1

0,8

0,1

0,12

0,63

0,25

0,4

0,2

0,4

3

0,6

0,27

0,13

0,25

0,45

0,3

0,23

0,37

0,4

0,15

0,4

0,45


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

79798. Испытание и сертификация очень легкого самолета ХАЗ-30 2.2 MB
  Найдены расчетные скорости полета, маневренные перегрузки и перегрузки при полете в неспокойном воздухе. Построена огибающая предельных режимов самолета, определены значения максимальной и минимальной перегрузок. Построены эпюры внутренних силовых факторов, осуществлена проверка правильности построения указанных эпюр. В сечении крыла с исходя из условий статической прочности подобраны сечения силовых элементов
79799. Совершенствование управления прибылью и рентабельностью «ИП Иващенко Д.В» 5.34 MB
  Понятие значение и виды прибыли организации. Актуальность мероприятия направленные на увеличение прибыли ИП Иващенко Д. Повышение эффективности использования прибыли. Рикардо впервые сформулировали факторную модель формирования прибыли как результат использования производственных ресурсов: материальных труда и капитала.
79802. Технология DVD в курсе мультимедиа лекций по дисциплине Компьютерная графика 8.37 MB
  Существует достаточно много интерактивных обучающих курсов, как правило, лабораторные работы, или различные виды материалов для дистанционного обучения. Особенностью данной работы является то, что подготовленный материал предназначается для очного образования и для потоковых лекций. Конечный продукт данной работы –DVD диск, который служит как вспомогательный материал для проведения лекций, но никак самостоятельный обучающий курс. Данный продукт повышает интерес студентов к читаемой дисциплине и повышает качество образовательного процесса.
79804. Создание общей дизайн-концепции полиграфии для Ивангородской детской музыкальной школы 1.55 MB
  Первый слой в файле символ Ивангорода крепость обернутая в клавиши фортепиано прозрачное объяснение названия музыкальной школы Ивангородская. Далее идет слой с текстом обтекающим лиру со всех сторон. Слой Lyer 12 находится ниже остальных и отвечает за нотный стан. Поскольку размер изображения очень большой первый слой был залит белым цветом а не оставлен прозрачным так как это визуально осложнило бы работу над элементами в целом.
79805. Создание интерактивного тренажера «Видеостудия» 4.24 MB
  Создание интерактивного тренажера «Видеостудия», необходимого для иллюстрирования лекционного материала, а так же для дополнения к практическим работам со средствами съемочной студии.
79806. Разработка устройства для измерения освещенности и коэффициента пульсации светового потока 4.02 MB
  Задача дипломного проекта заключается в разработке функциональной и принципиальной схем устройства, позволяющего произвести измерение освещенности в установленных пределах, а также коэффициента пульсации светового потока с погрешностью