Интеллектуальные информационные системы. Макаренко С.И. - 85 стр.

     Для возможности пересчета значений неопределенности при
дедуктивном выводе достаточно функций f(•) и h(•). Введение меры
неточности позволит привнести в процесс вывода нечто принципиально новое
—     возможность     объединения     силы    нескольких    свидетельств,
подтверждающих или опровергающих одну и ту же гипотезу. Другими
словами, при использовании мер неточности целесообразно выводить одно и
то же утверждение различными путями (с последующим объединением
значений нечточности), что совершенно бессмысленно в традиционной
дедуктивной логике. Для объединения свидетельств требуется функция
пересчета g(•), занимающая центральное место в пересчете. Заметим, что,
несмотря на «присоединенность» механизмов вывода этого типа, их
реализация в базах знаний оказывает влияние на общую стратегию вывода:
с одной стороны, необходимо выводить гипотезу всеми возможными путями
для того, чтобы учесть все релевантные этой гипотезе свидетельства, с
другой — предотвратить многократное влияние силы одних и тех же
свидетельств.
     2. Механизмы оперирования с неточными высказываниями со
        схемами     вывода,    специально   ориентированными      на
        используемый язык представления неточности. Как правило,
        каждому шагу вывода соответствует пересчет мер неточности,
        обусловленный соотношением на множестве высказываний
        (соотношением может быть элементарная логическая связь,
        например А=В&С, безотносительно к тому, является ли это
        отношение фрагментом какого-либо правила). Таким образом,
        механизмы второго типа применимы не только к знаниям,
        выраженным в форме правил. Вместе с тем для них, как и для
        механизмов «присоединенного» типа, одной из главных является
        проблема объединения свидетельств.

                    9.2 Типы неточного вывода

     Вероятностные методы принятия решений основанные на
байесовском подходе. В такой системе в качестве весов, приписанных
высказываниям, выступают вероятности соответствующих событий.
Множества событий организованы в сети вывода, по которым производится
пересчет априорных вероятностей высказываний в апостериорные. Правила в
системе имеют вид «если Е, то H», причем в сети вывода для каждой пары
высказываний {E, H} эти правила присутствуют или отсутствуют
одновременно.
     Знания людей о проблемной области (проблеме) можно представить в
виде совместного распределения вероятностей Р (х1, ... , хп) на множестве
препозиционных переменных (т. е. переменных, значениями которых
являются высказывания) х1, ... , хп. Интерес представляет вычисление
условных вероятностей Р(Н|Е), где H (гипотеза) и Е (свидетельство) —

                                   84