Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Вывод в условиях неопределенности


Ситуации, когда определенный вывод по имеющимся фактам невозможен, часто встречаются в реальной жизни. Один из примеров - медицина. По одной и той же совокупности симптомов может быть сделан вывод о наличии у больного различных болезней. Вывод в этом случае будет зависеть в первую очередь от размеров и характера опыта врача (имеющихся у него эвристик и степени его в них уверенности) и от яркости проявления тех или иных симптомов (уверенности в правильности идентификации симптомов). Причем, откладывать решение о направлении лечения "до выяснения" иногда бывает неприемлемо.

Для того, чтобы ЭС была интеллектуальной, т.е. моделировала деятельность эксперта, в ней должны быть заложены возможности вероятностных рассуждений. В частности она должна оценивать вероятности различных гипотез, выбирать наиболее вероятную, а также предоставлять список конкурирующих. Примеры систем такого рода - ЭС медицинской диагностики MYCIN и EMYCIN, ЭС, применяемая при поиске рудных месторождений, PROSPECTOR.

Основные вопросы теории рассуждений в условиях неопределенности:

- количественное выражение степени уверенности в истинности или ложности факта;

- количественное выражение степени поддержки заключения конкретной посылкой;

- совместное использование нескольких посылок, независимо влияющих на заключение.

3.2.5.1. Математические основы вероятностных рассуждений

Математической основой вероятностных рассуждений являются формулы Байеса (условной вероятности). Вероятность события A при условии события B равна:

p(A|B) = p(AÇB)/p(B)

Поскольку p(B|A) = p(AÇB)/p(A), то, выразив из этих формул p(AÇB) и приравняв два полученных выражения, имеем

p(A)*p(B|A) = p(B)*p(A|B).

Следующее важное правило - правило И/ИЛИ. Оно связывает вероятность появления хотя бы одного из заданных событий с вероятностью появления каждого из них и вероятностями их совместного появления.

Рассмотрим пример, наглядно иллюстрирующий все правила условной вероятности. Пусть из урны извлекаются шарики с пометками A и B, которые расставлены независимо друг от друга и могут присутствовать на шарике одновременно.

В этом случае

n - общее число шариков;

n1 - число шариков только с меткой A;

n2 - число шариков только с меткой B;

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Алгоритмы логического вывода в условиях определенности | N3 - число шариков с метками A и B.

Дата добавления: 2014-01-03; Просмотров: 650; Нарушение авторских прав?


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



ПОИСК ПО САЙТУ:


Рекомендуемые страницы:

Читайте также:
studopedia.su - Студопедия (2013 - 2020) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление
Генерация страницы за: 0.002 сек.