Интеллектуальные информационные системы. Макаренко С.И. - 116 стр.

    Идеальной будет такая ситуация, при которой машине предоставлено в
приемлемом для нее виде множество определений в той или иной области,
которые она сможет использовать примерно так же, как человек-эксперт.
    С учетом байесовской системы логического вывода примем, что
большая часть информации не является абсолютно точной, а носит
вероятностный характер.
    Полученный формат данных мы будем использовать для хранения
симптомов. При слове «симптомы» создается впечатление, что речь идет
исключительно о медицине, хотя речь может идти о чем угодно. Суть в том,
что компьютер задает множество вопросов, содержащихся в виде
символьных строк:
                    <Симптом_1>, <Симптом_2> и т.д.




     Например, Симптом_1 может означать строку «Много ли вы кашляете?»,
или, если вы пытаетесь отремонтировать неисправный автомобиль, — строку
«Ослаб ли свет фар?».
    Теперь оформим болезни.




    В таком виде мы будем хранить информацию о болезнях. Это не
обязательно должны быть болезни — могут быть любые результаты, и
каждый оператор содержит один возможный исход и всю информацию,
относящуюся к нему.
    Поле «болезнь» характеризует название возможного исхода Н, например
«Грипп». Следующее поле p — это априорная вероятность такого исхода
P(H), т.е. вероятность исхода в случае отсутствия дополнительной
информации. После этого идет ряд повторяющихся полей из трех элементов.
    Первый элемент j — это номер соответствующего симптома
(свидетельства, переменной, вопроса, если вы хотите назвать его по-
другому).
    Следующие два элемента — P(E : H) и P(E : не H) — соответственно
вероятности получения ответа «Да» на этот вопрос, если возможный исход
верен и неверен. Например:



                                  115