ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ


Интеллектуальные информационные системы - стр. 43


                Рассмотрим использование байесовского подхода на  примере  оценки надежности поставщика.  Фрагмент  подмножества  правил  представляется следующим образом:

Если Задолженность = "есть" ,

То Финансовое_состояние = "удовл."  Ls = 0.01, Ln = 10

Если Рентабельность = "есть" ,

То Финансовое_состояние = "удовл."   Ls = 100,  Ln = 0.001

                Пусть оцениваемое  предприятие  является   рентабельным   и   без задолженностей. Априорная вероятность удовлетворительного финансового состояния любого поставщика составляет 0.5. Тогда расчет апостериорных шансов и вероятности удовлетворительного финансового   состояния осуществляется по формулам:

                      О(Н/Е1,Е2) =  1 * 10 * 100 = 1000;

                                               1000

                      Р(Н/Е1,Е2) =  ------ = 0.99.

                                                1001

 

                Для байесовского подхода к построению продукционной  базы  знаний характерна большая  трудоемкость  статистического оценивания априорных шансов и факторов достаточности и  необходимости. 

                Подход на основе нечеткой логики. Более  простым,  но менее точным методом оценки достоверности используемых знаний является применение  нечеткой  логики,  в  которой  вероятности  заменяются  на экспертные   оценки   определенности   фактов   и   применения  правил (факторы уверенности). Факторы уверенности могут рассматриваться и как весовые коэффициенты,   отражающие   степень   важности  аргументов  в процессе вывода заключений.  Итоговые факторы  уверенности  получаемых решений главным  образом отражают порядок достоверности результата,  а не его точность, что вполне приемлемо во многих задачах.

                Факторы уверенности  измеряются по некоторой относительной шкале, например, от 0 до 100. В отличие от теории вероятностей сумма факторов уверенностей некоторых альтернативных значений  необязательно составляет 100.  Множество возможных значений некоторой  переменной  с различными факторами  уверенностей  для  каждого  значения  составляет нечеткое множество вида:  { x1 cf1,  x2 cf2,   ... , xN cfN }, причем фактор    уверенности    в   общем   виде   задается  функцией принадлежности значений нечеткому множеству, например, как представлено на рис. 2.5. (Например, для рентабельности 6,7% получаем оценку в виде нечеткого множества {“неудовлетворительно” cf 66, “удовлетворительно” cf 33}).




Начало  Назад  Вперед