 |
 |
 |
 |
|
 |
 |
188
Симптом с максимальной ценой в наибольшей мере изменяет априорные вероятности гипотез при
подтверждении или отрицании этого симптома. Цены симптомов вычисляются для определения
очередного симптома, относительно которого следует задать очередной вопрос пользователю. Вопросы
пользователю задаются в виде текста соответствующего симптома. При этом требуется подтвердить
или отвергнуть симптом. Ответ пользователя задается в шкале: (-5,..., 0,...,+5), где -5 означает "нет", 0 —
"не знаю", +5 — "да". Если ответ пользователя -5 (отрицание соответствующего симптома S
i
), то
априорная вероятность гипотезы Н
j
будет P(S
i
Н
j
). Если ответ 0, то вероятность гипотезы Н
j
не изменя-
ется. Если ответ +5, то априорная вероятность гипотезы Н
j
будет P(S
i
Н
j
). Для определения априорной
вероятности гипотезы при остальных ответах пользователя используется кусочно-линейная
аппроксимация.
После вычисления вероятности P(H
j
R
i
), где R
i
, — ответ пользователя на симптом S
i
, априорная
вероятность Р(Н
j
) заменяется вычисленной апостериорной вероятностью. Подтверждение (отрицание)
симптома S
i
, связанного с гипотезой Н
j
, является положительным свидетельством для гипотезы Н
j
, если
апостериорная вероятность больше априорной. Подтверждение (отрицание) симптома является
отрицательным свидетельством для гипотезы, если апостериорная вероятность меньше априорной.
Для каждой гипотезы Н
j
вычисляется два числа: Р
mах
(Н
j
) = M1
j
— апостериорная вероятность
гипотезы при всех положительных свидетельствах и P
min
(Н
j
) = M2
j
— апостериорная вероятность ги-
потезы при всех отрицательных свидетельствах. Имеются три правила формирования результата
работы экспертной системы.
Правило 1. Подтверждение или отклонение гипотезы Н
j
. Если на некотором шаге работы новая
вычисленная (апостериорная) вероятность Р гипотезы Н
j
становится больше Р
aj
+ L1 (М1
j
-
P
aj
), то
гипотеза подтверждается (
— априорная вероятность гипотезы); если апостериорная вероятность Р
гипотезы Н
j
становится меньше
+ L2 (
- M2
j
), то гипотеза отвергается. Коэффициенты L1 и L2 —
настроечные параметры.
Правило 2. Наиболее вероятный результат. Считается, что гипотеза Нr наиболее вероятна, если при
любых дальнейших ответах пользователя апостериорные вероятности остальных гипотез не могут
превысить значение апостериорной вероятности гипотезы Нr.
Правило 3. Если не сработали первые два правила и все вопросы по симптомам исчерпаны, то в
качестве результата выдается несколько гипотез с наибольшими апостериорными вероятностями.
После сеанса работы с экспертной системой пользователь имеет возможность получить разъяснение
результатов ее работы.
Экспертная система снабжается блоком обучения базы знаний, который позволяет корректировать
оценки вероятностей Р+ и Р- с процедурами заполнения траектории "вопрос — ответ" и подтверждения
правильности ответа экспертной системой. Этот блок облегчает построение прикладных экспертных
систем, поскольку ошибки первоначального наполнения систем могут исправляться в процессе сеансов
работы с опытным экспертом-учителем.
Экспертная система может быть использована для решения широкого круга задач, в частности для
синтеза рациональных решений с помощью эвристических приемов. Эвристический прием — это
некоторая рекомендация экономисту-изобретателю, дающая направление изменения прототипа
системы в искомое экономическое или управленческое решение. В основе метода эвристических
приемов лежит понятие экономического или управленческого противоречия. Противоречие выявляется
при анализе прототипа системы и описывается в терминах показателей экономического объекта в виде
пары (X, Y), где Х— показатель, который необходимо улучшить в прототипе; Y — показатель, который
недопустимо ухудшается. При этом для фиксированного Х в одном прототипе может быть выделено
несколько экономических или управленческих противоречий вида (X, Y,), i =
.
Назначение экспертной системы по эвристическим приемам состоит в выдаче рекомендаций