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Affine arithmetic-type techniques for handling uncertainty in expert systems.

机译：仿射算术类型技术，用于处理专家系统中的不确定性。

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摘要

Expert knowledge consists of statements Sj:facts and rules. The expert's degree of confidence in each statement S j can be described as a (subjective) probability. For example, if we are interested in oil; we should look at seismic data (confidence 90%); a bank A trusts a client B, so if we trust A, we should trust B too (confidence 99%). If a query Q is deducible from facts and rules, what is our confidence p(Q) in Q?;We can describe Q as a propositional formula F in terms of Sj; computing p(Q) exactly is NP-hard, so heuristics are needed.;Traditionally, expert systems use technique similar to straightforward interval computations: we parse F and replace each computation step with corresponding probability operation. The problem with this approach is that at each step, we ignore the dependence between the intermediate results Fj; hence intervals are too wide. For example, the estimate for P(A ∨ ¬A) is not 1.;In this thesis, we propose a new solution to this problem; similarly to affine arithmetic, besides P(Fj), we also compute P(Fj & Fi) (or P(Fj 1 & ... & Fjk)), and on each step, use all combinations of l such probabilities to get new estimates. As a result, for the above stated e.g., P(A ∨ ¬A) is estimated as 1.
机译：专家知识由陈述Sj：事实和规则组成。专家对每个陈述S j的置信度可以描述为（主观）概率。例如，如果我们对石油感兴趣；我们应该看一下地震数据（置信度为90％）；银行A信任客户B，因此如果我们信任A，我们也应该信任B（置信度为99％）。如果从事实和规则可以推论出一个查询Q，那么我们对Q的置信度p（Q）是多少？我们可以根据Sj将Q描述为命题公式F。传统上，专家系统使用类似于简单区间计算的技术：我们解析F并将每个计算步骤替换为相应的概率运算。这种方法的问题在于，在每个步骤中，我们都忽略了中间结果Fj之间的依赖关系。因此间隔太宽。例如，对于P（A∨A）的估计值不是1；在本文中，我们提出了一个新的解决方案。与仿射算术相似，除了P（Fj），我们还计算P（Fj＆Fi）（或P（Fj 1＆...＆Fjk）），并在每一步上使用l的所有此类概率组合来求新估计。结果，对于上述情况，例如，P（A∨A）被估计为1。

著录项

  • 作者

    Chopra, Sanjeev.;

  • 作者单位

    The University of Texas at El Paso.;

  • 授予单位 The University of Texas at El Paso.;
  • 学科 Computer Science.
  • 学位 M.S.
  • 年度 2005
  • 页码 104 p.
  • 总页数 104
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类 语言学;
  • 关键词

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