Основы построения и функционирования интеллектуальных информационных систем. Былкин В.Д - 64 стр.

UptoLike

64
знаете наверняка, что один исход более вероятен чем другой, независимо от значений
переменных. Речь идет о гак называемой априорной вероятности каждого исхода, и если Исход
1 встречается в 3 раза чаще, чем Исход 2, то Р (Исход 1) = 0,75, а Р (Исход 2) = 0,25. В этом
случае вы могли бы принять решение, не основанное на ближайшем среднем.
Например, чтобы принять решение, основанное на ближайшем среднем, для массива
RULES, содержащего разность между двумя средними, вы просто анализируете значение
переменной DECISION и выясняете, оно больше или меньше нуля. Но может случиться так,
что значение DECISION окажется близким к нулю для какого-то случая, а вам известно, что,
например, Класс 1 значительно более вероятен, чем Класс 2. Тогда вы принимаете решение в
пользу выбора Класса 1, даже если вычисленное значение переменной DECISION говорит о
необходимости выбора противоположного решения. С точки зрения программиста это
равносильно проверке того, больше ли значение DECISION некоторого значения С (обычно
С=0, хотя будет лучше, если оно будет немного отличаться от 0).
Главная трудность, очевидно, состоит в определении достаточно удачного значения С,
отличного от нуля. Если вы квалифицированный математик и хорошо представляете данные, с
которыми работаете, то можно определить некоторое значение С, которое позволит вам сделать
вполне определенные суждения относительно поведения системы. В противном случае вам
придется вернуться к эксперименту (что, правда, не так уж плохо), и единственное допущение,
которое следует сделать, заключается в том, что если отсутствуют типичные примеры для
тестирования системы, то вы никогда не будете знать, как она должна работать на практике,
поэтому лучше избегать любых ее усложнений.
Расширение возможностей выбора
Итак, представьте, что вы взглянули на небо. Люди вокруг вас выкрикивают: «Это
птица? Это самолет?». Вы добираетесь до своей экспертной системы, вводите несколько
известных вам переменных и через несколько секунд что-то авторитетно произносите.
«Неправильно! восклицают люди вокруг со злорадством в голосе. — Это планер!».
Вы чувствуете себя так же плохо, как и при неверном предсказании погоды. Вернемся к
вашей тщательно продуманной
 знаете наверняка, что один исход более вероятен чем другой, независимо от значений
 переменных. Речь идет о гак называемой априорной вероятности каждого исхода, и если Исход
 1 встречается в 3 раза чаще, чем Исход 2, то Р (Исход 1) = 0,75, а Р (Исход 2) = 0,25. В этом
 случае вы могли бы принять решение, не основанное на ближайшем среднем.
      Например, чтобы принять решение, основанное на ближайшем среднем, для массива
RULES, содержащего разность между двумя средними, вы просто анализируете значение
переменной DECISION и выясняете, оно больше или меньше нуля. Но может случиться так,
что значение DECISION окажется близким к нулю для какого-то случая, а вам известно, что,
например, Класс 1 значительно более вероятен, чем Класс 2. Тогда вы принимаете решение в
пользу выбора Класса 1, даже если вычисленное значение переменной DECISION говорит о
необходимости выбора противоположного решения. С точки зрения программиста это
равносильно проверке того, больше ли значение DECISION некоторого значения С (обычно
С=0, хотя будет лучше, если оно будет немного отличаться от 0).
      Главная трудность, очевидно, состоит в определении достаточно удачного значения С,
отличного от нуля. Если вы квалифицированный математик и хорошо представляете данные, с
которыми работаете, то можно определить некоторое значение С, которое позволит вам сделать
вполне определенные суждения относительно поведения системы. В противном случае вам
придется вернуться к эксперименту (что, правда, не так уж плохо), и единственное допущение,
которое следует сделать, заключается в том, что если отсутствуют типичные примеры для
тестирования системы, то вы никогда не будете знать, как она должна работать на практике,
поэтому лучше избегать любых ее усложнений.

                            Расширение возможностей выбора

      Итак, представьте, что вы взглянули на небо. Люди вокруг вас выкрикивают: «Это
птица? Это самолет?». Вы добираетесь до своей экспертной системы, вводите несколько
известных вам переменных и через несколько секунд что-то авторитетно произносите.
«Неправильно! восклицают люди вокруг со злорадством в голосе. — Это планер!».
      Вы чувствуете себя так же плохо, как и при неверном предсказании погоды. Вернемся к
вашей тщательно продуманной




                                             64