Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы


           

в том случае, когда программа


Коррекция границы G происходит в том случае, когда программа обнаруживает, что очередной негативный экземпляр сопоставим с каким-либо образцом в G.

В этом алгоритме нет никакой эвристики, поскольку ограничения четкие и тем самым гарантируется сходимость алгоритма. Монотонность поиска оказалась тем "золотым ключиком", с помощью которого удалось решить проблему комбинаторики обновления пространств.

Технология пространства версий обладает множеством привлекательных свойств, которые стоят того, чтобы их здесь перечислить.

  • Гарантируется совместимость всех описаний концептов со всеми экземплярами в обучающей выборке.

  • Пространство поиска суммирует альтернативные интерпретации наблюдений.

  • Результат не зависит от порядка обработки обучающей выборки.

  • Каждый экземпляр в обучающей выборке анализируется только один раз.

  • Не возникает необходимость возвращаться к однажды отвергнутой гипотезе.

    Тот факт, что пространство версий суммирует данные, означает, что его можно использовать в качестве базиса для формирования новых экземпляров для обучающей выборки, т.е. экземпляров, которые могли бы еще более сблизить границы. То, что программа анализирует каждый экземпляр только один раз, позволяет обойтись без сохранения ранее обработанных экземпляров. Следовательно, и время обучения пропорционально объему обучающей выборки, а не связано с количеством экземпляров в ней какой-либо показательной функцией. Поскольку отпадает необходимость в обратном прослеживании, эффективность процедуры должна быть довольно высокой. Наиболее серьезным "подводным камнем" в этой технологии является фактор ветвления в процессе частичного упорядочения образцов, который имеет тенденцию к комбинаторному росту по мере увеличения количества дизъюнктов в описаниях концептов.


    Содержание  Назад  Вперед