3. Ненадежные знания. Использование коэффициентов уверенности (метод Шортлиффа). Байесовский подход (метод к.Нейлора).
Объективная ненадежность представляет собой такое свойство информации, когда те или иные знания не всегда применимы, а те или иные данные не всегда наблюдаются по объективным причинам. Она может быть представлена с применением вероятностного подхода. Например, при одних и тех же клинических данных диагноз может быть разным.
Субъективная ненадежность представляет собой такое свойство информации, когда имеет смысл говорить о достоверности знаний или данных с субъективной точки зрения. Например, один и тот же врач, следуя своему опыту, ставит один диагноз, а другой врач, также следуя своему опыту, ставит другой диагноз. Субъективная ненадежность представляется по-разному: как с помощью вероятностного подхода, так и с помощью невероятностных коэффициентов, которые позволяют оценивать достоверность информации.
Байесовский подход
Апостериорная вероятность некоторого события H, при условии появления события X есть отношение вероятности их совместного появления к вероятности появления события X:
,
аналогично
.
Пример: H – ангина, X – кашель. Тогда P(H | X) есть вероятность ангины при кашле.
Теорема
Байеса:
.
Метод Криса Нейлора
Данный метод применяется для представления как объективной, так и субъективной ненадежности знаний. Модель знаний Криса Нейлора: знания представляются как совокупность гипотез и характеризующих из признаков.
БЗ: 1-ая
часть
(гипотезы)
– кортежи вида:
,
где H – название гипотезы;
p = P(H) – априорная вероятность наступления H;
j – номер признака;
p+ = P(j|H)– вероятность наступления события j при наступлении H;
p- = P(j|H)– вероятность наступления события j в случае если H не наблюдается;
2-ая часть (характеризующие признаки):
( j; название признака; вопрос, который система задаст пользователю по поводу j-ого признака)
Стратегия вывода:
Чтобы решить, в каком порядке задавать вопросы пользователю, на каждом шаге логического вывода для каждого признака рассчитаем коэффициент «цена свидетельства» по формуле:
Цена свидетельства характеризует степень влияния данного признака на вероятность гипотезы.
Чтобы ответить на вопрос «какую гипотезу выбрать в качестве решения», можно перебрать все признаки и в конце взять гипотезу с максимальной вероятностью. Однако такой подход неприменим в случае, когда количество признаков велико.
Использование коэффициентов Шортлиффа
Идея: для представления знаний используется продукционный подход (знания представляются в виде правил). Каждому правилу и каждому факту приписывается коэффициент уверенности CF(X) [–1; 1].
Смысл коэффициента уверенности определяется следующим образом:
При наполнении базы знаний экспертом задаются коэффициенты уверенности всех правил (субъективизм со стороны эксперта). В режиме консультации пользователем вводятся данные о задаче, причем вместе с фактами задаются значения их коэффициентов уверенности (субъективизм со стороны пользователя).
Система функционирует следующим образом:
Вычисляются значения CF сложных фактов, представленных в условиях правил.
Если в условии правила факты соединены связкой «и», то CF(X и Y) = CF(X)CF(Y);
Если в условии правила факты соединены связкой «или», то CF(X или Y) = CF(X)CF(Y);
CF(результата) = CF(условия)CF(правила).
Здесь: – операция взятия минимума;
– операция взятия максимума.