Для представления знаний с неопределенностью необходимы как математический формализм, позволяющий описывать и обрабатывать неопределенность, так и теоретико-компьютерные модели, ограничивающие требования такового представления и обработки к памяти и времени. В работе рассмотрены основные меры истинности, используемые в искусственном интелекте для представления неопределенности, в первую очередь вероятностная мера, а также вероятностные графические модели, которые за счет локализации вычислений позволяют ограничить рост сложности алгоритмов обработки и требований к памяти для представления знаний с неопределенностью.
В статье предложен метод построения модального регулятора по передаточной функции замкнутой системы при наличии внешнего возмущающего и задающего воздействий. Метод отличается простотой и позволяет выразить коэффициенты передаточной функции регулятора через коэффициенты желаемого полинома замкнутой системы. На основании этой особенности приводится алгоритм оптимизации системы по этим коэффициентам по критерию максимальной робастности.
В настоящей статье рассматривается фрагмент знаний с вероятностной неопределенностью. Описывается процесс поддержания его непротиворечивости. Приводится фрагмент кода с использованием объектно-ориентированной библиотеки С++ ILOG Planner, реализующий представление фрагмента знаний, а так же алгоритм поддержания непротиворечивости для этого фрагмента знаний.
В настоящей статье выделен класс баз знаний, построенных на основе фрагментов знаний с неопределенностью. Предлагается метод исследования, общий для таких баз фрагментов знаний и состоящий из четырех этапов: исследование поддержания непротиворечивости, вывода без свидетельств, вывода по свидетельствам, а также введение и анализ показателей устойчивости упомянутых процессов.
Настоящая работа посвящена исследованию влияния нулей передаточной функции на свойства регуляторов состояния. В настоящее время при проектировании регуляторов с использованием алгоритмов модального управления наибольшее внимание уделяется выбору желаемого распределения полюсов объекта управления. При наличии нулей передаточной функции, близких к полюсам, объект управления стремится к вырождению, что проявляется в ослаблении влияния входных управляющих сигналов на выходные сигналы. При расчете регуляторов состояния это приводит к появлению чрезмерно больших коэффициентов регулятора, чувствительных к изменению параметров объекта и снижению параметрической робастности системы управления. Существующие методы анализа математической модели объекта сводятся к количественной оценке характеристик управляемости и наблюдаемости или редукции объекта управления. Перечисленные методы обладают рядом недостатков, таких как зависимость от базиса в пространстве состояний, игнорирование части модели объекта управления. В настоящей работе для проведения анализа свойств математической модели используется инвариантная по отношению к базису характеристика объекта — матрица вырожденности. В результате исследования установлено, что коэффициенты регулятора состояния обратно пропорциональны определителю матрицы вырожденности объекта управления, определитель матрицы вырожденности равен результанту полиномов передаточной функции и его величина зависит от расположения нулей передаточной функции. Предложен способ декомпозиции модели объекта управления с использованием вычетов передаточной функции. В результате преобразования полюса, которые вызывают появление больших коэффициентов регуляторов, выделяются в виде структурной помехи в составе объекта. Проектирование систем управления для подобного представления объекта может быть реализовано с использованием теории робастного управления.
В настоящей статье представлен анализ существующих подходов к оцениванию количества информации на различных уровнях ее представления. Введены и математически описаны понятия информационного потока и потенциальной информативности сообщения на синтактическом уровне представления. Сформулированы и доказаны теоремы, которые позволяют выполнить количественную оценку потенциальной информации. Предложен подход к оцениванию количества потенциальной информативности.
Предложен обзор возможных подходов к построению моделей социально-значимого поведения по сверхмалой неполной совокупности наблюдений и оценке параметров таких моделей. Рассмотрены такие методы как агентное моделирование, статистический подход, включая методы анализа малой выборки, методология временных рядов и их приложения к решению указанной задачи. Выявлены преимущества использования моделей в рамках теории вероятностных графических моделей.
Предложен обзор средств представления и обработки неопределенности, которые могут оказаться полезными для решения задачи оценки интенсивности и производных характеристик поведения респондентов по их самоотчетам об эпизодах поведения. Рассмотрен вероятностный подход, байесовский подход, теория Демпстера–Шефера, теория нечетких множеств и их приложения к решению указанной задачи.
Рассматривается подход к улучшению процедур построения оценок различных параметров поведения респондентов по сведениям о его последних эпизодах, предшествующих интервью. Предложены методы обработки неопределенности исходных данных, основанные на смешанном вероятностно-нечетком подходе. Получены аналитические, включая их асимптотические, приближения и численные оценки интенсивности поведения. Разработаны программные приложения, обеспечивающие возможность проведения численных экспериментов, реализующих предложенные процедуры обработки.
В теории алгебраических байесовских сетей к локальному синтезу согласованных оценок истинности относятся четыре операции: проверка непротиворечивости фрагмента знаний, поддержание непротиворечивости фрагмента знаний, формирование фрагмента знаний с накрывающими непротиворечивыми оценками, а также априорный вывод во фрагменте знаний. В статье предложена формализация модели фрагмента знаний, представляющего собой идеал конъюнктов со скалярными или интервальными оценками истинности на матрично-векторном языке; кроме того, использование этого языка позволило свести операции локального синтеза к вычислению матрично-векторных выражений или к решению задач линейного программирования, ограничения и целевая функция которых записаны в виде матрично-векторных уравнений, неравенств или выражений.
В статье описан один из возможных подходов к развитию модели, предложенной ранее для обработки сведений о последних эпизодах рискованного поведения. Построены модели, позволяющие определить взаимосвязи между параметрами, определяющими интенсивность поведения, и некоторыми демографическими и психологическими характеристиками респондента. Рассмотрен ряд критериев качества для таких моделей. Кроме того, описан один из методов обработки неопределенности, возникающей при исследовании ответов вида «сегодня» на вопрос о времени последнего эпизода.
Рассматривается подход к оцениванию интенсивности и производных параметров поведения респондентов по сведениям о последнем эпизоде их поведения. В качестве модели поведения предложен гамма-пуассоновский процесс, описаны его характеристики, а также различные варианты его параметризации. Разработан метод, позволяющий обработать систематическую ошибку, возникающую из-за неявного предположения, что момент интервью является эпизодом поведения. В работе также предложены способы обработки исходных данных, характеризующихся гранулярностью.
Рассматривается подход к улучшению процедур построения оценок различных параметров поведения респондентов по сведениям об их последних эпизодах. Предпринята попытка избежать неявного предположения о том, что следующий эпизод происходит в момент интервью (или в ближайшее время после него), поскольку такое утверждение зачастую не соответствует действительности. В работе подробно описаны недостатки такого подхода, а также предложены способы моделирования и обработки неопределенности, связанной с корректным учетом момента интервью и прогнозом следующего эпизода. Разработаны программные приложения, обеспечивающие возможность проведения численных экспериментов, реализующих предложенные модели обработки.
Алгебраические байесовские сети (АБС) — это логико-вероятностная модель баз фрагментов знаний с вероятностной неопределенностью. Математической моделью фрагмента знаний (ФЗ) в теории АБС выступает идеал конъюнктов с оценками вероятности их истинности, причем оценки могут быть как скалярные, так и интервальные. Алгебраическая байесовская сеть состоит из набора фрагментов званий, который рассматривается как ее первичная структура; связи между фрагментами знаний — вторичная структура АБС — представляются виде графа смежности и его подвидов (дерева смежности и цепи смежности). В статье описаны как структуры данных, которые позволяют представить в СУБД и коде программы на java фрагменты знаний, а также первичную и вторичную структуру АБС, так и реализация основных алгоритмы логико- вероятностного вывода в этих сетях.
1 - 14 из 14 результатов