Предлагается новый подход к определению ациклических алгебраических байесовских сетей (ААБС). Они определяются как дерево смежности с идеалами цепочек конъюнкций в узлах, при этом на идеалах заданы точечные или интервальные оценки вероятности истинности. На языке матриц изложены требования непротиворечивости к заданию вероятностного распределения на идеале цепочек конъюнкций; затем на основе нового определения рассматриваются вероятностная семантика и свойства ААБС.
Предложен подход к техническому диагностированию сложных технических систем по результатам обработки телеметрической информации внешней системой контроля и диагностирования с использованием гибридных сетевых структур. Рассмотрен принцип построения диагностических комплексов сложных технических систем, обеспечивающий автоматизацию процесса технического диагностирования и основанный на использовании при обработке телеметрической информации моделей в виде гибридных сетевых структур, включающих многослойные нейронные сети и дискретные байесовские сети со стохастическим обучением. Разработаны модель изменения параметров технического состояния сложных технических систем на основе многослойных нейронных сетей, позволяющая сформировать вероятностную оценку отнесения текущей ситуации функционирования сложной технической системы к множеству рассмотренных ситуаций функционирования по отдельным телеметрируемым параметрам, и многоуровневая иерархическая модель технического диагностирования сложных технических систем на основе дискретной байесовской сети со стохастическим обучением, позволяющая агрегировать полученную от нейросетевых моделей информацию и распознавать текущую ситуацию функционирования сложной технической системы. В условиях нештатных ситуаций функционирования сложной технической системы по результатам обработки телеметрической информации локализуются неисправные функциональные узлы и формируется объяснение причины возникновения нештатной ситуации. Детализированы этапы реализации технического диагностирования сложных технических систем с использованием предложенных гибридных сетевых структур при обработке телеметрической информации. Представлен пример использования разработанного подхода к решению задач технического диагностирования бортовой системы космического аппарата. Показаны преимущества предлагаемого подхода к техническому диагностированию сложных технических систем в сравнении с традиционным подходом, основанном на анализе принадлежности значений телеметрируемых параметров заданным допускам.
В статье рассматривается задача реализации проактивного управления робототехническими системами (РТС) спасения пострадавших. Применение широ-кой номенклатуры сенсорных элементов в составе РТС позволяет расширить перечень контролируемых параметров и сформировать управляющие воздействия с использованием прогнозирующих и упреждающих возможностей, базирующихся на методах и технологиях комплексного моделирования. Представлен комплекс моделей для выработки решения на оказание помощи пострадавшему. Оценена эффективность такого решения.
В работе рассмотрена проблема преобразования первичной структуры алгебраической байесовской сети с интервальными оценками вероятности к первичной структуре такой сети, стохастически эквивалентной исходной в задаче преобразования первичной структуры такой сети к ацикличной. Показано, что такое преобразование допустимо лишь в том случае, когда гиперграф, соответствующий результирующий первичной структуре, пореберно содержит гиперграф, соответствующий исходной первичной структуре. Предложен способ построения вероятностных оценок результирующей первичной структуры, делающий ее стохастически эквивалентной исходной.
Предложена двухэтапная схема синтеза подмножеств минимальных графов смежности, предполагающая построение трех множеств (стереосепараторов, их владений и обязательных ребер) по множеству подалфавитов и построение по этим четырем множествам множеств жил определенного вида для каждого стереосепаратора. Систематизированы алгоритмы, реализующие оба этапа, и дана оценка их сложности.
Одним из условий эффективности алгоритмов логико-вероятностного вывода в алгебраической байесовской сети (АБС) является условие ацикличности представляющего её графа. Введение гиперграфового представления структур АБС позволило применять методы преобразования данного графа к ациклическому виду, основывающиеся на методах теории древовидной декомпозиции. Рассмотрена общая схема метода приведения сети к ациклическому виду, использующего элименирующие последовательности. Приведены основные классы эвристических алгоритмов поиска элименирующих последовательностей, применимых в контексте преобразования АБС, а так же оценки их сложности и качества получаемых результатов.
В статье рассматриваются ключевые элементы програмной реализации фрагмента знаний алгебраической байесовской сети на языке С++. Фрагмент знаний реализован в виде отдельного класса, обеспечивающего хранение оценок истинности и имеющего ряд методов реализующих алгоритмы обработки фрагмента знаний, таких как поддержания непротиворечивости и апостериорный вывод.
Работа посвящена задаче повышения достоверности диагностирования сложных технических систем в условиях неопределенности. На основе апостериорного вывода в байесовских сетях доверия разработана методика диагностирования сложных систем, включающая в себя синтез оптимальной стратегии диагностирования с учетом динамики априорной информации и различных законов распределения непрерывных диагностических признаков.
Второй задачей апостериорного вывода является пересчет имеющихся оценок вероятности истинности при условии поступившего свидетельства. Цель статьи в анализе нелинейной задачи оптимизации, возникающей при пропагации атомарного стохастического свидетельства во фрагменте знаний с интервальными оценками алгебраической байесовской сети. Переход к накрывающим оценкам границ интервала позволяет привести задачу нелинейной оптимизации к серии задач квадратичного или дробно-линейного программирования.
В статье рассматривается локальный апостериорный вывод в алгебраических байесовских сетях. Для трёх видов свидетельств (детерминированного, стохастического и неточного) описывается способ проведения вывода и доказываются оценки сложности предлагаемых вычислений. В случае, когда вывод сводится к решению задач линейного программирования, оценка сложности даётся в виде числа таких задач, а также оценки числа переменных и ограничений в них. В остальных случаях сложность описывается в числе арифметических операций.
Рассматриваются вопросы проверки и поддержания непротиворечивости алгебраических байесовских сетей. Даются формальные описания алгоритмов, доказывается их корректность и приводятся оценки вычислительной сложности.
В работе осуществлено обобщение известного преобразования направленного цикла в БСД со случайными бинарными элементами в узлах в цепь фрагментов знаний алгебраической байесовской сети на более общий математический объект--- случайные многозначные элементы в узлах исходного цикла. В предположении, что случайные многозначные элементы представлены в виде конъюнкций случайных бинарных элементов, обобщенное преобразование состоит из тех же шагов, что и его исходный вариант: на основе тензоров условных вероятностей формируется стохастическая матрица; последовательно вычисляется произведение стохастических матриц, которое само по себе тоже будет стохастической матрицей; вычисляется собственный вектор последней матрицы, соответствующий собственному числу 1, причем из возможных собственных векторов выбирается стохастический; выбранный вектор представляет собой маргинальное распределение означиваний одного из узлов цикла~--- на его основе вычисляются маргинальные распределения вероятностей означиваний других узлов и маргинальные распределения совместных вероятностей означиваний пар соседних узлов; на основе набора совместных вероятностей формируется цикл фрагментов знаний АБС, наконец, последний цикл преобразуется в цепь фрагментов знаний АБС.
Предлагается алгоритм формирования вторичной структуры алгебраической байесовской сети (АБС) на основе ее первичной структуры. Вторичная структура АБС представляет собой граф смежности с минимальным числом ребер. Приведено доказательство корректности работы алгоритма.
1 - 13 из 13 результатов