Министерство образования РФ
_____________________________
Санкт-Петербургский государственный электротехнический университет «ЛЭТИ»
_______________________________________________________
БАЙЕСОВСКИЕ СЕТИ КАК ИНСТРУМЕНТ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ
Методические указания к лабораторным работам по дисциплине «Прикладные системы искусственного интеллекта»
Санкт-Петербург
Издательство СПбГЭТУ «ЛЭТИ»
2004
ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ О БАЙЕСОВСКИХ СЕТЯХ И ИЭС «HUGINLITE»
Цель настоящего издания ― помочь студентам в приобретении навыков решения прикладных задач с наличием неопределённости в среде инструментальных экспертных систем на основе байесовских сетей.
Интеллектуальные информационные технологии находят активное применение в решении широкого круга прикладных задач различного уровня сложности. При этом растёт потребность в инструментальных средствах логического вывода и поддержки принятия решений, которые могут работать в условиях неопределённости, возникающей вследствие неполноты знаний о предметной области, недостоверности управленческой информации и наличия случайности. Одним из таких популярных инструментариев являются байесовские сети.
Лабораторные работы выполняются в программной среде Hugin Lite 6.1. Системные требования: процессор класса Intel Pentium и выше, минимум 8 Мбайт ОЗУ и 20 Мбайт на жёстком диске для установки, ОС MS Windows’98/NT/2000/XP.
Каждая лабораторная работа включает две части. В первой на показательном примере осваиваются принципы построения моделей представления знаний и поддержки принятия решений в условиях неопределённости средствами Hugin Lite, а вторая часть посвящена самостоятельному выполнению контрольного лабораторного задания. Примеры и контрольные задания представляют собой некоторые прикладные задачи из реальных предметных областей, представленные в упрощённой форме. Для примеров были использованы, в том числе, демонстрационные материалы из установочного комплекта Hugin Lite 6.1.
Ниже приводятся краткие сведения о байесовских сетях и системе Hugin.
Байесовские сети ― ориентированный ациклический (без петель и контуров) граф
, (1)
где вершины представляют собой случайные переменные; дуги задают причинно-следственные зависимости между случайными переменными, при этом две вершины и соединены дугой , исходящей из , вершина называется родительской для , а ― дочерней для ; ― множество плотностей распределения случайных переменных, включающее как условные плотности для каждой дочерней вершины относительно её родителей , так и безусловные априорные плотности для вершин без родителей ; ― параметры маргинальных (безусловных) распределений случайных переменных, вычисляемые по правилам Байеса и полной вероятности.
Байесовские, или, как ещё иногда их называют, причинно-следственные вероятностные сети относятся к классу графовых вероятностных моделей. В англоязычной литературе принято название «а Bayesian networks».
Логический вывод в байесовских сетях подразумевает расчёт апостериорных значений при поступившей информации о значениях наблюдаемых случайных переменных .
Возможность проводить рассуждения как в прямом, так и в обратном направлении ориентации дуг, а также семантическая прозрачность в контексте предметной области и твёрдый математический базис на основе теории вероятностей способствовали росту популярности байесовских сетей среди средств представления знаний в условиях неопределённости наряду с нечёткой логикой и теорией Демпстера―Шефера.
Что касается программных средств, реализующих парадигму байесовских сетей, то здесь получили широкое распространение инструментальные экспертные системы (ИЭС), представляющие собой оболочки ЭС или серверы API и Active-X. ИЭС позволяют внедрять аппарат байесовских сетей в интегрированные системы для решения конкретных прикладных задач в таких областях, как медицина, генетика, робототехника, техобслуживание, экология, экономика и передача информации (сжатие данных, кодирование). Среди ИЭС на основе байесовских сетей лидирующие позиции занимают разработки датской фирмы «Нugin Expert A/S». Набор программных средств Hugin Development Environment включает три продукта: Hugin Lite™, Hugin Explorer™ и Hugin Developer, каждый из которых распространяется отдельно под соответствующий рыночный сегмент.
Developer включает Hugin GUI и одну из библиотек Hugin API (C, C++, Actve-X, Java), позволяя посредством API встраивать решающий механизм Hugin (Hugin Decision Engine, HDE) в интегрированные промышленные системы для различных типов программно-аппаратных платформ ЭВМ.
Уважаемый посетитель!
Чтобы распечатать файл, скачайте его (в формате Word).
Ссылка на скачивание - внизу страницы.