Методы принятия решений в условиях неопред-ти. Источники неопределенности. Байесовская модель. Подход Хеккермана.


ЭС представляют собой машинные программы, в которых делается попытка воспроизведения результатов, достигаемых реальными высококвалифицированными специалистами в конкретной отрасли или области профессиональной деятельности.
Неопределенности — это ситуации, в которых ощущается недостаток информации по причине ее частичной или полной ненадежности, неточность языка представления знаний, противоречивость информации.
Байесовский подход предполагает начальное априорное задание предполагаемых гипотез (значений достигаемых целей), которые последовательно уточняются с учетом вероятностей свидетельств в пользу или против гипотез, в результате чего формируются апостериорные вероятности:
Р(Н/Е) = Р(Е/Н)*Р(Н)/Р(Е) и Р( /Е) = P(E/ )*Р( )/P(Е),
где Р(Н) — априорная вероятность гипотезы Н;
Р( ) = 1 — Р(Н) — априорная вероятность отрицания гипотезы Н;
Р(Е) — априорная вероятность свидетельства Е;
Р(Н/Е) — апостериорная (условная) вероятность гипотезы Н при условии, что имеет место свидетельство Е;
Р( /Е) — апостериорная (условная) вероятность отрицания гипотезы Н при условии, что имеет место свидетельство Е;
Р(Е/Н) — вероятность свидетельства гипотезы Е при подтверждении гипотезы Н;
P(E/ ) — вероятность свидетельства гипотезы Е при отрицании гипотезы Н.
Шансы и вероятности связаны уравнениями:
O=P/(1-P) и P=O/(O+1).
Для байесовского подхода к построению продукционной базы знаний характерна большая трудоемкость статистического оценивания априорных шансов и факторов достаточности и необходимости.
Подход Хеккермана основан на использовании факторов уверенности, и различает параллельное и последовательное сочетание свидетельств.
Пусть гипотеза Н подтверждается свидетельствами Е1, Е2 CF(H,E1) CF(H,E2) — факторы уверенности для гипотезы Н, связанной со свидетельствами Е1 и Е2
X=CF(H,E1) Y= CF(H,E2) Z= CF(H,E1,E2) Частные факторы уверенности комбинируются следующим образом:

Другая ситуация связана с последовательной конфигурацией фактов вида

Здесь через CF(H,E’) обозначен комбинированный коэффициент доверия

Хеккерман называет рассмотренную параллельную и последовательную схемы комбинирования фактов дезидерантами и показывает, что они могут служить определениями CF — коэф. доверия.. Он показал, что факты должны быть при данной гипотезе и ее отрицании условно независимы. Кроме того сеть логического вывода должна иметь древовидную структуру, а не более общую графовую.