3.4 Байесова модель. ч.1



Эта модель может рассматриваться как та же модель продукций, но основанная на несколько  ином понятийном аппарате. Фактически формула Байеса дает нам еще один способ для представления и обработки неопределенности в продукционных системах.

Разрабатывая вместе с экспертом концептуальную модель предметной области, инженер по знаниям может увидеть, что эта ПО хорошо описывается в терминах событий, вероятностей событий, а также причинно-следственных взаимосвязей между ними.

Например, в этих терминах может быть описана задача поиска причин неисправностей (задача диагностики). Так, отказ технической системы – событие А может быть следствием каких-то внутренних или внешних событий Н – отказов подсистем или воздействий извне. В терминах продукционной модели мы могли бы записать:

Если Н, То А,

т.е. если происходит событие Н (например, отказ системы подачи топлива в автомобиле), то произойдет и событие А (отказ самого автомобиля).

В более общем случае не все так однозначно, т.е. в БЗ нужно отразить степень возможности того, что за Н последует А. Для этого как раз и может пригодиться теория вероятностей и, в частности, формула Байеса из этой теории.

Пусть есть два события Н и не:Н, которые очевидно составляют полную группу событий (хотя бы одно из них происходит, т.е. суммарная вероятность равна 1) и несовместны, т.е не могут произойти одновременно. Формула полной вероятности события А:

Р (А) = Р(Н)Р(А/Н) + Р(не:Н)Р(А/не:Н),

Р(Н) + Р(не:Н) = 1,

где Р(Н), Р(не:Н) – априорная вероятность событий Н и не:Н соответственно;

Р(А/Н), Р(А/не:Н) – условные вероятности того, что в результате Н произойдет А или в результате не:Н произойдет А.

В задаче диагностики А уже произошло (наблюдается отказ автомобиля), и мы ищем причину – произошло А по вине Н (отказ топливной системы) или по какой-то иной причине, т.е. не:Н.

На помощь может прийти формула Байеса и некоторые данные. Эта формула позволяет оценить апостериорные (после опытные) вероятности причин, в нашем случае Н и не:Н.

Если Р(Н) > Р(не:Н), то более вероятной причиной отказа автомобиля считается топливная система, в противном случае причину нужно искать в другом месте.

 

Читать дальше:

3.4 Байесова модель. ч.2





Похожие статьи:

3.3 Представление и обработка неопределенности в продукционных системах
11 июля 2012,
 В реальных условиях далеко не всегда эксперт может с полной уверенностью сказать, что «Если А, То B». Скорее всего при работе вместе с инженером по знаниям над заполнением&nbs ... Читать полностью

Тема 4. Информационное моделирование предметной области при построении ЭИС. Понятие и содержание жизненного цикла ЭИС. ч.4
01 июня 2012,
На уровне концептуального моделирования выделяются основные понятия ПО и взаимосвязи между ними. В результате формируется наименее формализованное представление ПО, которое пока не связывается с са ... Читать полностью

Тема 4. Информационное моделирования при построении ИПС. Информационное моделирование при построении АСУ. ч.2
02 июня 2012,
При построении и внедрении АСУ на предприятии на этапах обследования и оптимизации бизнес-процессов (подробнее про этапы – см. тему 5) строятся две информационные модели (рис.4.7): ... Читать полностью

3.3. Функциональные и структурные математические модели
28 марта 2012,
3.3. Функциональные и структурные математические модели Математическая модель, записанная в виде (3.5), (3.6) или (3.7), т.е. с помощью выражений, показывающих выходные реакции системы на вход ... Читать полностью

Тема 4. Информационное моделирования при построении ИПС. Гипертекстовые ИПС. ч.2
02 июня 2012,
Пример. Пусть гипертекст предназначен для описания темы «Производство апельсинов» (сюжет – Карякин Ю.Е. ). Можно ввести несколько важных отношений, которые будут связывать межд ... Читать полностью