Иллюстрированный самоучитель по введению в экспертные системы


           

В частности, методы теории принятия


В частности, методы теории принятия решений позволяют определить в явном виде значения тех переменных, от которых зависит применимость отдельных правил. Это поможет инженеру по знаниям отыскать нежелательные взаимосвязи между правилами в наборе, включая и такие, которые являются результатом вероятностных зависимостей, рассмотренных нами в главе 9.

В работе [Wilkins and Buchanan, 1986] основное внимание уделено комплексной отладке набора эвристических правил. Авторы работы утверждают, что поочередная (инкрементальная) модификация отдельных правил в процессе настройки и эксплуатации экспертной системы (например, как это делается в программе TEIRESIAS, описанной в главе 10) не гарантирует сходимости процесса к оптимальному набору правил. Они предостерегают против применения "универсальных стратегий" делать правила более общими или более специализированными в тех случаях, когда обнаруживаются неверные результаты работы системы в целом. Эвристические правила по самой своей природе являются приблизительными и их нельзя модифицировать только потому, что обнаружен отдельный неправильный результат. Фактически любое эвристическое правило представляет определенный компромисс между общностью и специализацией в терминах некоторой общей линии поведения, а потому вполне целесообразно уделить основное внимание именно этой линии поведения, а не вносить судорожно изменения в отдельные правила.

Авторы дают определение оптимальному набору правил, как такому, который минимизирует вероятность получения неверных результатов. Предполагается, что отдельные правила в наборе соответствуют определенному стандарту качества, а главные усилия направляются на выбор в существующем наборе подмножества правил, наилучшего в определенном смысле. Процесс отбора такого оптимального подмножества формулируется как проблема минимизации двудольного графа (bipartite graph minimization problem), которая базируется на отображении множества вершин, представляющих объекты обучающей выборки, на множество вершин, представляющих исходное множество правил.

Содержание  Назад  Вперед