Байесовские сети, Логико-вероятностный подход, Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В., 2006

Байесовские сети, Логико-вероятностный подход, Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В., 2006.
      
   В монографии изложены базовые понятия, результаты и алгоритмы логико-вероятностного вывода, относящиеся к байесовским сетям доверия (БСД), описанным Дж. Перлом, и алгебраическим байесовским сетям (АБС), введенным В. И. Городецким. Обе парадигмы исходят из декомпозиции знаний экспертов на фрагменты: в БСД фрагмент знаний моделируется тензором условных вероятностей, а в АБС — совместных. Несмотря на то что это лишь введение в область исследований байесовских сетей, монография может послужить источником для тем практических занятий, лабораторных, курсовых и дипломных работ по направлениям Математика, Прикладная математика. Информатика, Программирование, Интеллектуальные системы, Искусственный интеллект и др. Не исключено, что книга станет отправной точкой для магистрантов и аспирантов соответствующих специальностей в выборе тематики, целей и задач их диссертационных работ.




Статистическая информация.
Эксперт — вовсе не обязательно человек. Зачастую в качестве эксперта выступает накопленное (людьми, конечно) априорное неформализованное знание (можно смело предполагать, что оно не формализовано: если бы это было не так, нужды в экспертной системе, скорее всего, не было бы). Такое знание практически всегда носит статистический характер.

Несмотря на то что статистика — вполне точная наука, она не может давать точных, однозначных результатов. В любом ее выводе заложен некий доверительный интервал, границы которого отделяют вероятное от маловероятного (граница маловероятного, как правило, определяется произвольным образом — для разных предметных областей она разная). Таким образом, для обработки статистической информации интервальные оценки вероятностей также подходят гораздо лучше, чем точечные.

ОГЛАВЛЕНИЕ.
Предисловие.
Совмещая приятное с полезным.
И немного о формальном.
Список используемых сокращений и обозначений.
Введение.
Цель и задачи работы.
Три основы.
История исследований и их результаты.
Содержание монографии.
Благодарности.
Поддержка исследований.
Адреса для корреспонденции.
Глава 1 Постановка задачи и метод.
§11.Введение.
§1.2. Представление фрагментов знаний.
§1.3. Структурированные сети фрагментов знаний.
§1.4. Примеры.
§1.5. Заключение.
Глава 2 Интервальные оценки вероятностей.
§2.1. Введение.
§2.2. Степени доверия, извлеченные из экспертов.
§2.3. Пропущенные наблюдения и утраченные данные.
§2.4. Вероятность составного утверждения.
§2.5. Различные представления одной и той же формулы.
§2.6. Семантика точечных и интервальных мер доверия.
§2.7. Интервалы высших порядков.
§2.8. Статистическая информация.
§2.9. Заключение.
Глава 3 Теория вероятностей.
§3.1. Введение.
§3.2. Интуиция; повторяемые эксперименты.
§3.3. События и элементарные события. Вероятность.
§3.4. Операции над событиями.
§3.5. Алгебры. Вероятностные пространства. Аксиоматика.
§3.6. Внешние и внутренние меры.
§3.7. Условные вероятности.
§3.8. Независимость. Условная независимость.
§3.9. Случайные величины. Математическое ожидание.
§3.10. Энтропия.
§3.11. Заключение.
Глава 4 Вероятностная логика.
§4.1. Введение.
§4.2. Язык пропозициональной логики.
§4.3. Основные определения.
§4.4. Случайные бинарные последовательности.
§4.5. Недоопределенные вероятностные меры.
§4.6. Логика рассуждений о вероятностях.
§4.7. Логика недоопределенных вероятностных мер.
§4.8. Исчисление инциденций.
§4.9. Вероятностные логики первого порядка.
§4.10. Другие логико-вероятностные задачи.
§4.11. Заключение.
Глава 5. Модели неопределенности в искусственном интеллекте
§5.1. Введение.
§5.2. Меры доверия и правдоподобия.
§5.3. Комбинирование весовых функций.
§5.4. Вывод в ТДШ. Недостатки аппарата ТДШ.
§5.5. Связь ТДШ с теорией Фатина, Хальперна и Мегиддо.
§5.6. Теория Дюбуа-Прада.
§5.7. Система MYCIN: коэффициенты доверия.
§5.8. Субъективный байесовский вывод.
§5.9. Система INFERNO.
§5.10. Заключение.
Глава 6. Элементы нечеткой логики.
§6.1. Введение.
§6.2. Классические нечеткие логики.
§6.3. Нечеткие и вероятностные меры истинности.
§6 4. Триангулярные нормы и конормы.
§6.5. Заключение.
Глава 7. Линейное программирование.
§7.1. Введение.
§7.2. Основные обозначения.
§7.3. Задача линейного программирования. Двойственность.
§7.4. Симплекс-метод.
§7.5. Пример применения симплекс-метода.
§7.6. Практическая реализация симплекс-метода.
§7.7. Метод эллипсоидов Хачияна.
§7.8. Задача дробно-линейного программирования.
§7.9. Заключение.
Глава 8. Представление данных в программной реализации.
§8.1. Введение.
§8.2. Перенумерация формул.
§8.3. Псевдокод и программные реализации.
§8.4. Основные понятия теории графов.
§8.5. Заключение.
Глава 9. Базовые понятия АВС.
§9.1. Введение.  
§9.2. Фрагмент знаний.
§9.3. Алгебраическая байесовская сеть.
§9.4. АВС и распределение вероятностей.
§9.5. Графическое представление и понятие цикла в АВС.
§9.6. Линейные цепи фрагментов знаний.
§9.7. Ациклическая АБС и дерево смежности.
§9.8. Заключение.
Глава 10. Непротиворечивость и априорный вывод.
§10.1. Введение.
§10.2. Непротиворечивость и априорный вывод в ФЗ.
§10.3. Цепочки с отрицательными означиваниями.
§10.4. Непротиворечивость и априорный вывод в АВС.
§10.5. Алгоритмы.
§10.6. Оценки не входящих в АВС цепочек конъюнкций.
§10.7. Объемлющая непротиворечивость.
§10.8. Заключение.
Глава 11. Апостериорный вывод.
§11.1. Введение.
§11.2. Виды свидетельств и цели апостериорного вывода
§11.3. Важный частный случай.
§11.4. Вывод при детерминированных свидетельствах.
§11.5. Вывод при недетерминированных свидетельствах.
§11.6. Достаточное условие непротиворечивости цикла в АБС.
§11.7. Заключение.
Глава 12. Апостериорный вывод с неопределенностью.
§12.1. Введение.
§12.2. Вывод при свидетельствах с неопределенностью.
§12.3. Формализация над ФЗ.
§12.4. Апостериорный вывод в цепях ФЗ.
§12.5. Заключение.
Глава 13. Устойчивость операций в ВФЗ.
§13.1. Введение.
§13.2. Базовые обозначения и определения.
§13.3. Устойчивость в ФЗ второго порядка.
§13.4. Устойчивость поддержания непротиворечивости.
§13.5. Другие типы устойчивости.
§13.6. Заключение.
Глава 14. ВСД: основные определения.
§14,1. Введение.
§14,2. Основная идея ВСД.
§14.3. Типы связей между узлами сети и d-раэделимость.
§14.4. Вероятности и определение ВСД.
§14.5. Потенциалы, маргинализация и тензоры.
§14.6. Правило декомпозиции.
§14,7. Правило декомпозиции со свидетельствами.
§14.8. Маргинальные вероятности узлов ВСД — примеры.
§14.9. Доменные, моральные и триангулярные графы.
§14.10. Дерево смежности и дерево сочленений.
§14.11. Построение дерева сочленений и триангуляция.
§14.12. Заключение.
Глава 15. ВСД; алгоритмы пропагации.
§15.1. Введение.
§15.2. Алгоритмы пропагации: основные шаги вкратце.
§15.3. Алгоритм первичной пропагации.
§15.4. Некоторые возможности ускорения алгоритма
§15.5. Стохастическое моделирование.
§15.6. ВСД и марковские сети.
§15.7. Заключение.
Глава 16. Компаративный анализ.
§16.1. Введение.
§16.2. Линейные цепи ФЗ АБС с точечными оценками
§16.3. Пересечение ФЗ третьего порядка.
§16.4. Узлы байесовской сети доверия.
§16.5. Фрагмент знаний в байесовской сети доверия.
§16.6. Два связанных ФЗ в ВСД.
§16.7. Цепь из 3 ФЗ в ВСД и d-разделимость.
§16.8. Цепь узлов ВСД из > 4 элементов.
§16.9. Структура подсемейства распределений.
§16.10.Заключение.
Глава 17. Ациклические АВС и ВСД.
§17.1. Введение.
§17.2. Примеры и мотивация.
§17.3. Постановка задачи.
§17.4. Алгоритм расчетов.
§17.5. Следствия теоремы о композиции.
§17.6. Заключение.
Глава 18 Циклы обратной связи в ВСД.
§18.1. Введение.
§18.2. Семантика изолированного цикла.
§18.3. Цикл из двух вершин.
§18.4. Цикл из трех вершин.
§18.5. Алгоритм вычисления маргинальных вероятностей.
§18.6. Оценки вероятностей более сложных формул.
§18.7. Сложность вычисления оценок вероятностей.
§18.8. Циклы с многозначными переменными.
§18.9. О развороте ребер в цикле.
§18.10. Направленные циклы внутри ВСД.
§18.11. Цикл с противоречием.
§18.12. Заключение.
Глава 19. Фрагмент знаний с нечеткой мерой истинности.
§19.1. Введение.
§19.2. Фрагмент знаний.
§19.3. Неопределенность истинности.
§19.4. Неопределенность в ФЗ с нечеткостью.
§19.5. Непротиворечивость ФЗ АВС.
§19.6. Непротиворечивость ФЗН с мерой u1.
§19.7. ФЗ третьего порядка.
§19.8. ФЗ более высоких порядков.
§19.9. Примеры.
§19.10.Непротиворечивость ФЗН с мерами u2 и u3.
§19.11. Заключение.
Глава 20. Цепные графы.
§20.1. Введение.
§20.2. Модель независимости.
§20.3. Вероятностное распределение.
§20.4. Графические принципы.
§20.5. Морализационный критерий.
§20.6. Список.
§20.7. с-отделимость.
§20.8. Заключение.
Послесловие.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Байесовские сети, Логико-вероятностный подход, Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В., 2006 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать djvu
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - djvu - Яндекс.Диск.




Теги: учебник по информатике :: информатика :: компьютеры :: Тулупьев :: Николенко :: Сироткин