- Предварительная обработка данных: Полученные данные проходят через предварительную обработку, включающую фильтрацию, очистку и преобразование в удобный для дальнейшей работы формат.
- Вычисление вероятностей: Вычисление вероятностей основывается на байесовской модели и выполняется путем применения формулы условной вероятности, рассчитывающей вероятности в зависимости от имеющейся информации.
Механизм рассуждений на основе статистической вероятности
Статистическая вероятность в данном контексте основывается на использовании байесовских сетей, которые представляют собой графическую модель, описывающую зависимости между различными переменными в системе. Каждый узел в сети представляет собой переменную, а связи между узлами отображают зависимости между этими переменными.
Учет предпочтений и априорной информации
Априорная информация представляет собой знания о вероятности наступления событий, полученные до проведения конкретного эксперимента или сбора данных. В случае экспертных систем, априорная информация может быть предоставлена экспертом или получена из других источников.
Предпочтения могут быть выражены в виде предпочтительных вероятностей или учетом дополнительных критериев при принятии решения. Например, если в экспертной системе предпочтительным считается определенный результат, то его вероятность может быть увеличена относительно других возможных результатов.
Например, при модификации приорных вероятностей можно увеличить вероятность определенного события на основе предпочтений эксперта или дополнительной априорной информации.
Анализ зависимостей и взаимодействий переменных
Анализ зависимостей и взаимодействий переменных позволяет получить более точные и надежные результаты при решении экспертных задач. Зная, какие переменные влияют на исследуемую проблему и как они взаимодействуют между собой, можно применять соответствующие стратегии и принимать обоснованные решения.