8130

Модели представления и обработки неопределенных знаний. Коэффициенты уверенности Шортлифа

Лекция

Информатика, кибернетика и программирование

Модели представления и обработки неопределенных знаний. Коэффициенты уверенности Шортлифа. (Конспект) Представление и обработка в ЭС неопределенных знаний Экспертным знаниям, как правило, присуща неопределенность. В инженерии знаний принято выделять...

Русский

2013-02-04

71 KB

16 чел.

Модели представления и обработки неопределенных знаний.

Коэффициенты уверенности Шортлифа.

(Конспект)

Представление и обработка в ЭС неопределенных знаний

Экспертным знаниям, как правило, присуща неопределенность. В инженерии знаний принято выделять различные типы неопределенности знаний: неполнота, неточность, нечеткость. С другой стороны, источники неопределенности могут быть разделены на две большие категории: недостаточно полное знание о предметной области и недостаточная информация о конкретной ситуации.

Для представления и обработки неопределенных знаний в ЭС предложены различные формальные модели, в частности:

  •  коэффициенты уверенности Шортлиффа;
  •  теория свидетельств Демпстера-Шефера;
  •  байесовские сети доверия;
  •  нечеткая логика и теория возможностей.

В общем случае правила в базе знаний могут иметь сколь угодно сложную логическую структуру антецедента. Кроме того сами правила могут быть взвешены оценками уверенности и наконец различные правила в базе знаний могут содержать в консеквенте одни и те же выводы. Поэтому обобщенная схема обработки неопределенностей в продукционных базах знаний имеет следующий вид:

CFant для свойств связанных конъюнкцией А&B

CFant = min(CF[A], CF[B])

CFant для свойств связанных дизъюнкцией АB

CFant = max(CF[A], CF[B])

CFcons = CFantCFrule

Рассмотрим в качестве примера подход к формализации и обработке неопределенных знаний, предложенный Шортлиффом при разработке системы MYCIN, который явился одним из первых и стимулировал многие другие работы в этой области. В соответствии с данным подходом неопределенность представляется коэффициентами уверенности (КУ), принимающими значение в интервале [–1; +1]. Значение –1 соответствует абсолютной ложности утверждения, +1 – абсолютной истинности, а 0 – полной неопределенности. Пусть имеется правило вида:

Если <Свидетельство-X>, то <Вывод-A>.

Значение CF коэффициента уверенности в выводе A при наличии свидетельства X определяется следующим образом:

(P(A/X) - P(A)) / (1 - P(A)) , если P(A/X) P(A);

CF[A, X] =

   P(A/X) - P(A) / P(A)  , если P(A/X) < P(A).

Здесь P(A) – априорная вероятность гипотезы A; P(A/X) – апостериорная вероятность гипотезы A при наличии свидетельства X. Первая из приведенных выше формул соответствует случаю, когда X подтверждает A, а вторая – когда X опровергает A.

Антецеденты правил обычно имеют сложную логическую структуру и представляют собой формулы, составленные из отдельных свидетельств с использованием операций конъюнкции и дизъюнкции. В этом случае при вычислении КУ составного антецедента используются следующие формулы:

для X&Y: CFand = min (CF[X], CF[Y]);

для XY: CFor = max (CF[X], CF[Y]).

Помимо неопределенности исходных свидетельств может иметь место неполная уверенность эксперта в справедливости некоторого правила вывода. В этом случае КУ приписываются самому правилу (импликативной связке). Тогда коэффициент уверенности CFcons для заключения, полученного по некоторому правилу, определяется выражением:

CFcons = CFant  CFrule ,

где – CFant и CFrule соответственно КУ антецедента и собственно правила;   – операция умножения.

Различные правила в БЗ могут одновременно подтверждать (опровергать) одну и ту же гипотезу H. В этом случае каждое правило рассматривается как независимое свидетельство. Обозначим CF1 = CF[H:E1] – коэффициент уверенности в гипотезе H при наличии свидетельства E1, аналогично CF2 = CF[H:E2] для свидетельства E2, CF1,2 = CF[H:E1,E2] – коэффициент уверенности в H при наличии свидетельств E1 и E2. Тогда имеют место следующие правила комбинирования свидетельств:

   CF1 + CF2 - CF1 CF2 , если CF1 > 0 и CF2 > 0;

CF1,2 = CF1 + CF2 + CF1 CF2, если CF1 < 0 и CF2 < 0;

   (CF1 + CF2)/(1-min(CF1,CF2)), если CF1 и CF2 имеют разные знаки. 

Данные формулы обладают следующими важными свойствами:

1. Симметричностью свидетельств, т.е независимостью от порядка их получения.

2. По мере накопления подтверждающих (опровергающих) свидетельств значение КУ смещается к определенности (-1 или +1).

Рассмотрим использование коэффициентов уверенности Шортлиффа на примере. Пусть некоторая ЭС включает два следующих правила, имеющих одинаковое заключение:

1. Если    (X водит Форд)     [CF = 0,8]

    И   (X читает «Вашингтон пост»),   [CF = 0,75]  

    То  (X будет голосовать за демократов);  [CF = 0,9]

2. Если   (X нравится Б.Клинтон)   [CF = 0,4]

  ИЛИ  (X за снижение налогов),   [CF = 0,6]

  То    (X будет голосовать за демократов) [CF = 0,7]

Справа указаны значения КУ отдельных свидетельств и правил (после консеквента). В правиле 1 предикаты связаны конъюнкцией, поэтому для антецедента в целом значение коэффициента уверенности определится следующим образом:

CF1ant = min (0,8; 0,75) = 0,75.

Значение КУ вывода по этому правилу есть:

CF1 = CF1ant  CF1rule = 0,75 0,9  = 0,675.

Аналогично для второго правила, с учетом дизъюнктивной связи в антецеденте, имеем:

CF2ant = max (0,4; 0,6) = 0,6,

CF2 = CF2ant  CF2rule = 0,6 0,7  = 0,42.

Поскольку CF1 и CF2 имеют одинаковые знаки, по правилу комбинирования свидетельств окончательно имеем:

CF1,2  = 0,675 + 0,42 - 0,675 0,42 = 1,095 – 0,2835 0,81.


еn

1

f(e1,…en)

. . .

   CFAnt

CFRule

g(ant, rul)

 CFconsi

CFconsj

h(CFconsi, CFconsj)


 

А также другие работы, которые могут Вас заинтересовать

70684. Способы проведения полимеризации 251.5 KB
  Полимеризация экзотермический процесс и это необходимо помнить при ее осуществлении. Таким образом свободная атака мономера при инициировании полимеризации экзотермический процесс в то время как разложение инициатора эндотермический.
70686. Поликонденсация 2.79 MB
  Поликонденсацией называют реакцию образования высокомолекулярных веществ, в результате конденсации многих молекул, сопровождающейся выделением простых веществ (воды, спирта, углекислого газа, хлористого водорода и т. д.).
70687. Введение в технологию синтеза полимерных материалов. Термины и определения 566.14 KB
  Возможны два варианта дозирования: на всасывание компрессора промежуточного давления при давлении 12 МПа или на всасывание компрессора реакционного давления при давлении 2530 МПа. Принципиальная схема дозирования кислорода на всасывание компрессора промежуточного давления...
70688. Классификация оборудования для синтеза полимеров 528.67 KB
  В промышленности чаще всего используют электрический привод в некоторых случаях можно применять паровой и гидравлический. приведен привод типа А соединение вала мешалки с валом редуктора продольно-разъемной муфтой.
70689. Основное оборудование синтеза полимеров. Реакторы. Горизонтальные реакторы 561.52 KB
  Перемешивание и транспортировка массы вдоль корпуса реактора осуществляется вращающимися сетчатыми наклонными дисками. Масса покрывает тонким слоем диски и попадает в паровое пространство реактора где создается разрежение.
70690. Заключительные операции в синтезе полимеров 637.14 KB
  Полимерный материал из реактора поступает на дальнейшую обработку. Для большей части технологических процессов синтеза полимеров отделение жидкой фазы и сушка обязательные технологические стадии.