TY - GEN

T1 - Алгебраические байесовские сети: точное построение канонического фрагмента знаний

AU - Вяткин, Артём Андреевич

AU - Абрамов, Максим Викторович

PY - 2024/5/24

Y1 - 2024/5/24

N2 - Алгебраические байесовские сети относятся к классу вероятностных графических моделей. Такие сети позволяют обрабатывать скалярные и интервальные оценки вероятности истинности пропозиций, соответствующих утверждениям, где все множество утверждений декомпозируется на наборы — фрагменты знаний. При практическом использовании аппарата алгебраических байесовских сетей характерным является то, что время обработки интервальных оценок на несколько порядков выше аналогичного времени в случае скалярных оценок. В целях оптимизации сложности работы за счет использования скалярных оценок ранее был предложен подход к переходу от модели с интервальными оценками к модели со скалярными, или, другими словами, поиску приближенного канонического представителя фрагмента знаний алгебраической байесовской сети. В данной работе изучается поиск точного канонического представителя фрагмента знаний, что рассматривается впервые. Такое построение позволит дать выигрыш по времени при использовании фрагментов знаний, сформированных на алфавитах небольшой мощности. В ходе исследований было обнаружено, что алгоритм точной генерации в случае фрагмента знаний мощности 1 работает почти мгновенно, в случае фрагмента знаний мощности 2 –– быстрее в 30 раз, чем текущий алгоритм приближенной генерации, в случае мощности 3 — в 1.5–2 раза быстрее. Данный подход является особенно актуальным с учетом того, что в теории алгебраических байесовских сетей предполагаемые к использованию на практике фрагменты знаний будут иметь небольшие размеры.

AB - Алгебраические байесовские сети относятся к классу вероятностных графических моделей. Такие сети позволяют обрабатывать скалярные и интервальные оценки вероятности истинности пропозиций, соответствующих утверждениям, где все множество утверждений декомпозируется на наборы — фрагменты знаний. При практическом использовании аппарата алгебраических байесовских сетей характерным является то, что время обработки интервальных оценок на несколько порядков выше аналогичного времени в случае скалярных оценок. В целях оптимизации сложности работы за счет использования скалярных оценок ранее был предложен подход к переходу от модели с интервальными оценками к модели со скалярными, или, другими словами, поиску приближенного канонического представителя фрагмента знаний алгебраической байесовской сети. В данной работе изучается поиск точного канонического представителя фрагмента знаний, что рассматривается впервые. Такое построение позволит дать выигрыш по времени при использовании фрагментов знаний, сформированных на алфавитах небольшой мощности. В ходе исследований было обнаружено, что алгоритм точной генерации в случае фрагмента знаний мощности 1 работает почти мгновенно, в случае фрагмента знаний мощности 2 –– быстрее в 30 раз, чем текущий алгоритм приближенной генерации, в случае мощности 3 — в 1.5–2 раза быстрее. Данный подход является особенно актуальным с учетом того, что в теории алгебраических байесовских сетей предполагаемые к использованию на практике фрагменты знаний будут иметь небольшие размеры.

KW - алгебраические байесовские сети

KW - канонический представитель

KW - фрагмент знаний

KW - вероятностные графические модели

KW - машинное обучение

M3 - статья в сборнике материалов конференции

SP - 56

EP - 60

BT - XXVII Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям (SCM-2024). Сборник докладов.

PB - Издательство СПбГЭТУ "ЛЭТИ"

T2 - 2024 XXVII International Conference on Soft Computing and Measurements (SCM)

Y2 - 22 May 2024 through 24 May 2024

ER -