ZNALOSTNÉ SYSTÉMY prednáška č. 4

Prezentace na téma: "ZNALOSTNÉ SYSTÉMY prednáška č. 4"— Transkript prezentace:

1 ZNALOSTNÉ SYSTÉMY prednáška č. 4
Extenzionálne modely Časť 1 Kristína Machová Vysokoškolská, 149, Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

2 Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach
Osnova prednášky Všeobecný extenzionálny model Subjektívna Bayes-ovská metóda Kombinačná funkcia CTR Kombinačná funkcia GLOB Ostatné kombinačné funkcie Intuitívny model Vlastnosti funkcie GLOB Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

3 1. Všeobecný extenzionálny model
Pre extenzionálne modely neexistuje všeobecne platný model šírenia neurčitosti. Platí princíp extenzionality, teda aj modularity. Model predstavuje sada kombinačných funkcií. KOMBINAČNÉ F-cie: predpis pre manipuláciu s neurčitosťou 1.negácia: N(~P1) = fneg(N(P1)) 2.konjunkcia N(P1&P2) = fconj(N(P1), N(P2)) 3.disjunkcia N(P1vP2) = fdisj(N(P1), N(P2)) 4.CTR – sekvenčná kombinácia N(Z) = fctr(N(P), N(PZ) 5.GLOB – paralelná kombinácia N(Z) = fglob(N(P1Z), N(P2Z)) MODELY: Subjektívna Bayesovská metóda, Algebraická teória, Dempster-Shafferova metóda, Fuzzy prístup. Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

4 1. Všeobecný extenzionálny model
l1&m1&l5–>k1 k1 k2 k3 m1&l5&m3–>k2 l5&m2&l7–>k3 l1 m1 l5 m3 l7 l2&m2–>m1 l3vl4–>m2 l2 m2 l6 l8 l6vl8–>m3 l3 l4 Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

5 2. Subjektívna Bayes-ovská metóda
Subjektívna def. pravdepodobnosti je odhad výskytu javu v pomere ku všetkým výskytom všetkých javov. Zohľadňuje neurčitosť pravidiel a výrokov, apriórnu a aposteriórnu vyjadrenú absolútne alebo relatívne. ABSOLÚTNE vyjadrenie používa podmienené pravd.-sti. P(H/E)…pravd. záveru H v prípade splnenia predpokladu E P(H/~E)…pravd. záveru H v prípade nesplnenia predpokladu E RELATÍVNE vyjadrenie Miera postačiteľnosti LS (logical sufficiency) O(H/E)=LS*O(H) Miera nezbytnosti LN (logical necessity) O(H/~E)=LN*O(H) Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

6 3. Kombinačná funkcia CTR
P(H/E’) P(E/E’) 1 P(E) P(H/E) P(H) P(H/~E) Pre 0 <= P(E/E’) <= P(E) P(H/E’) = P(H/~E) + [(P(H)-P(H/~E))/P(E)]*P(E/E’) Pre P(E) <= P(E/E’) <= 1 P(H/E’) = P(H) + [(P(H/E)-P(H))/(1-P(E))]*[P(E/E’)-P(E)] Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

7 4. Kombinačná funkcia GLOB
Skladá príspevky jednotlivých pravidiel s tým istým záverom do aposteriórnej pravdepodobnosti záveru. Je realizovaná v relatívnom tvare: váha j-tého pravidla: LSj = O(H/Ej) / O(H) O(H/E1’,…,En’) = (¶LSj)*O(H) P(H/E1’,…En’) = O(H/E1’,…,En’)/[1+O(H/E1’,…,En’)] Neobvyklé prípady f-cie CTR: nesplnenie P nemá na H vplyv splnenie P podporuje H popiera H podporuje H nemá na H vplyv Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

8 5. Ostatné kombinačné funkcie
Používajú sa pre ne vzťahy z teórie fuzzy množín: NEG: P(~H) = 1 – P(H) CONJ: P(H1 & H2) = min[ P(H1), P(H2) ] DISJ: P(H1 v H2) = max[ P(H1), P(H2) ] Poznámky: CONJ je striktnejšia funkcia, keďže v dvojhodnotovej logike musia platiť všetky predpoklady (snaha zabezpečiť aby neurčitosti oboch predpokladov boli čo najvyššie). DISJ stačí ak neurčitosť jedného predpokladu bude vysoká, a tá sa vyberie. Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

9 6. Intuitívny model práce s neurčitosťou
Jednotlivé kombinačné funkcie môžu byť definované rôzne. Intuitívne možno stanoviť ich interpretáciu. PP S NEURČITOSŤOU môžeme interpretovať: AK je predpoklad úplne splnený, POTOM záver platí s váhou w. AK predpoklad nie je splnený úplne, POTOM príspevok pravidla k posilneniu dôvery v záver je menší ako w. PRI PARALELNEJ KOMBINÁCII: AK prvé aj druhé pravidlo podporuje(oslabuje) záver POTOM výsledná váha je posilňovaná(oslabovaná). AK jedno pravidlo záver podporuje a druhé ho vyvracia POTOM sa vplyvy eliminujú Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

10 7. Vlastnosti funkcie GLOB
Predpokladajme, že e1, e2 a e3 sú príspevky troch PP k platnosti záveru. Potom môžeme definovať vlastnosti GLOB: 1. komutatívnosť: GLOB(e1,e2) = GLOB(e2,e1) 2. asociatívnosť: GLOB(e1, GLOB(e2,e3)) = GLOB(GLOB(e1,e2),e3)) 3. neutrálny prvok: GLOB(N,e1) = e1 4. opačný prvok: e1 = -e2  GLOB(e1,e2) = 0 5. monotónnosť: e1 >= e2  GLOB(e1,e3) >= GLOB(e2,e3) SPRACOVANIE EEXTRÉMNYCH HODNÔT: GLOB(e1, _) = _ GLOB(e1,^) = ^ Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach