Алгебраические байесовские сети: реализация логико-вероятностного вывода в комплексе java-программ
Ключевые слова:
представление неопределенности, алгебраические байесовские сети, вероятностные графические модели, фрагмент знаний, знания с неопределенностью, логико-вероятностный выводАннотация
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.Литература
Абрамян А.К. Комплекс программ для локального логико-вероятностного вывода в алгебраических байесовских сетях: разработка прототипа ядра (Java- и ILOG-технологии). Дипломная записка / Под рук. А. Л. Тулупьева. СПб., 2007. 262 с. (СПбГУ. Математико-механический факультет. Каф. информатики.)
Городецкий В.И. Алгебраические байесовские сети — новая парадигма экспертных систем // Юбилейный сборник трудов институтов Отделения информатики, вычислительной техники и автоматизации РАН. Т. 2. М.: РАН, 1993. С. 120–141.
Казакова О.С., Сироткин А.В., Тулупьева Т.В., Тулупьев А.Л., Пащенко А.Е. Выделение главных компонент для ядра системы «Личность--Деятельность--Эффективность» на основе байесовских сетей // Интегрированные модели, мягкие вычисления, вероятностные системы и комплексы программ в искусственном интеллекте. Научно-практическая конференция студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов (Коломна, 26–27 мая 2009 г.). Научные доклады. В 2-х т. Т. 2. М.: Физматлит, 2009. С. 123–131.
Павельчук А.В. Реинжиниринг библиотеки логико-вероятностного вывода и визуализация АБС. Дипломная записка / Под рук. А. Л. Тулупьева. СПб., 2009. 119 с. (СПбГУ. Математико-механический факультет. Каф. информатики.)
Тотмянина С.А. Реинжиниринг структуры базы данных для представления алгебраических байесовских сетей. Дипломная записка / Под рук. А. Л. Тулупьева. СПб.,
Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: теоретические основы и непротиворечивость. СПб.: СПИИРАН, 1995. 76 с.
Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: логико-вероятностный подход к моделированию баз знаний с неопределенностью. СПб.: СПИИРАН, 2000. 282 с.
Тулупьев А.Л. Структурированные сети фрагментов знаний с неопределенностью // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте: Сборник трудов международного научно-практического семинара. Коломна, 17–18 мая 2001. М.: Наука, Физматлит, 2001. C. 178–183.
Тулупьев А.Л. Метод построения и исследования баз фрагментов знаний с неопределенностью // Труды СПИИРАН. 2002. Вып. 1, т. 1. СПб.: Наука, 2002. C. 258–271.
Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: логико-вероятностная модель баз фрагментов знаний с неопределенностью // Всероссийская научная конференция по нечетким системам и мягким вычислениям НСМВ-2006 (20–22 сентября 2006 г.). Труды. Тверь, 2006. С 31–47.
Тулупьев А.Л. Дерево смежности с идеалами конъюнктов как ациклическая алгебраическая байесовская сеть // Труды СПИИРАН. Вып. 3, т. 1. СПб.: Наука, 2006. С. 198–227.
Тулупьев А.Л. Ациклические алгебраические байесовские сети: логико-вероятностный вывод // Нечеткие системы и мягкие вычисления: Научный журнал Российской ассоциации нечетких систем и мягких вычислений. 2006. Том 1, № 1. С. 57–93.
Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: локальный логико-вероятностный вывод: Учеб. пособие. СПб.: СПбГУ; ООО Издательство «Анатолия», 2007. 80 с. (Сер. Элементы мягких вычислений).
Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: глобальный логико-вероятностный вывод в деревьях смежности: Учеб. пособие. СПб.: СПбГУ; ООО Издательство «Анатолия», 2007. 40 с. (Сер. Элементы мягких вычислений).
Тулупьев А.Л., Абрамян А.К. Логико-вероятностный вывод в направленном БСД-цикле // Труды СПИИРАН. 2007. Вып. 4. СПб.: Наука, 2007. С. 87–118.
Тулупьев А.Л. Байесовские сети: логико-вероятностный вывод в циклах. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2008. 140 с.
Тулупьев А.Л. Вероятностная логика и вероятностные графические модели в базах фрагментов знаний с неопределенностью // Интегрированные модели, мягкие вычисления, вероятностные системы и комплексы программ в искусственном интеллекте. Научно-практическая конференция студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов (Коломна, 26–27 мая 2009 г.). Научные доклады. В 2-х т. Т. 1. М.: Физматлит, 2009. С. 26--46.
Тулупьев А.Л. Автоматическое обучение фрагментов знаний в алгебраических байесовских сетях // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. V-я Международная научно-практическая конференция. Сборник научных трудов. В 2-х т. Т. 1. С. 163–176.
Тулупьев А.Л. Обработка дополнительной нечисловой информации в локальном обучении алгебраических байесовских сетей по выборкам с пропусками // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Сборник докладов. 2009. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2009.
Тулупьев А.Л., Горшков А.С., Сироткин А.В., Тулупьева Т.В., Пащенко А.Е., Чжен Жичан. Моделирование систем «Личность–Деятельность–Эффективность» на основе байесовских сетей: постановка проблемы // Труды СПИИРАН. 2008. Вып. 6. СПб.: Наука, 2008. С. 198–202.
Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В. Байесовские сети: логико-вероятностный подход. СПб.: Наука, 2006. 607 с.
Тулупьев А.Л., Сироткин А.В. Алгебраические байесовские сети: принцип декомпозиции и логико-вероятностный вывод в условиях неопределенности // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. № 10, т. 6. С. 85–87.
Тулупьев А.Л., Сироткин А.В. Байесовские и марковские сети: логико-вероятностный вывод в базах фрагментов знаний с неопределенностью // Научн.конф. Информационные технологии и системы, Геленджик, сентябрь 29–октябрь 03, 2008 г.: Труды конференции. М.: ИППИ РАН, 2008. С.~440–456.
Тулупьев А.Л., Сироткин А.В., Николенко С.И. Байесовские сети доверия: логико-вероятностный вывод в ациклических направленных графах. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2009. 400 с.
Тулупьев А.Л., Столяров Д.М., Ментюков М.В. Представление локальной и глобальной структуры алгебраической байесовской сети в Java-приложениях // Труды СПИИРАН. 2007. Вып. 5. СПб.: Наука, 2007. С. 71–99.
Bool G. An Investigation of the Laws of Thought, on Which Are Founded the Mathematical Theories of Logic and Probabilities. Cambridge: Macmillan / London: Walton & Maberly, 1854. (Reprinted in 1951, Dover Publications, New York.)
Cowell R.G., Dawid A.Ph., Lauritzen S.L., Spiegelhalter D.J. Probabilistic Networks and Expert Systems. Berlin: Springer, 2003. 321 p.
Fagin R., Halpern J.Y., Megiddo N. A Logic for Reasoning about Probabilities. Report RJ 6190 (60900) 4/12/88. pp. 1–41.
Fagin R., Halpern J.Y. Uncertainty, Belief, and Probability–2 // Proc. of the IEEE Symposium on Logic and Computer Science. 1991. Vol. 7. P. 160–173.
Halpern J.Y. Reasoning about uncertainty. Cambridge, MS: The MIT Press, 2003. 483 p.
Jensen F.V. Bayesian Networks and Decision Graphs. NY.: Springer-Verlag, 2001. 268 p.
Kindermann R., Snell J.L. Markov Random Fields and Their Applications. Providence, RI: Amer. Math. Soc., 1980. 142 p.
Kyburg H.E., Teng C.M. Uncertain inference. Cambridge: Cambridge University Press, 2001. 298 p.
Korb K.B., Nicholson A.E. Bayesian Artificial Intelligence. NY.: Chapman and Hall/CRC, 2004. 364 p.
Neapolitan R.E. Learning Bayesian Networks. Pearson Prentice Hall, 2003. 674 p.
Nilsson N.J. Probabilistic Logic // Artificial Intelligence. 1986. Vol. 47. Amsterdam: Elsevier Science Publishers B.V., 1986. P. 71–87.
Nilsson N.J. Probabilistic Logic Revisited // Artificial Intelligence. 1993. Vol. 59. Amsterdam: Elsevier Science Publishers B.V., 1993. P. 31–36.
Parsons S. Qualitative methods for reasoning under uncertainty. Cambridge, MS: The MIT Press, 2001. 506 p.
Perl J. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. NY etc.: Morgan Kaufmann Publ., 1994. P. 552.
Городецкий В.И. Алгебраические байесовские сети — новая парадигма экспертных систем // Юбилейный сборник трудов институтов Отделения информатики, вычислительной техники и автоматизации РАН. Т. 2. М.: РАН, 1993. С. 120–141.
Казакова О.С., Сироткин А.В., Тулупьева Т.В., Тулупьев А.Л., Пащенко А.Е. Выделение главных компонент для ядра системы «Личность--Деятельность--Эффективность» на основе байесовских сетей // Интегрированные модели, мягкие вычисления, вероятностные системы и комплексы программ в искусственном интеллекте. Научно-практическая конференция студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов (Коломна, 26–27 мая 2009 г.). Научные доклады. В 2-х т. Т. 2. М.: Физматлит, 2009. С. 123–131.
Павельчук А.В. Реинжиниринг библиотеки логико-вероятностного вывода и визуализация АБС. Дипломная записка / Под рук. А. Л. Тулупьева. СПб., 2009. 119 с. (СПбГУ. Математико-механический факультет. Каф. информатики.)
Тотмянина С.А. Реинжиниринг структуры базы данных для представления алгебраических байесовских сетей. Дипломная записка / Под рук. А. Л. Тулупьева. СПб.,
Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: теоретические основы и непротиворечивость. СПб.: СПИИРАН, 1995. 76 с.
Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: логико-вероятностный подход к моделированию баз знаний с неопределенностью. СПб.: СПИИРАН, 2000. 282 с.
Тулупьев А.Л. Структурированные сети фрагментов знаний с неопределенностью // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте: Сборник трудов международного научно-практического семинара. Коломна, 17–18 мая 2001. М.: Наука, Физматлит, 2001. C. 178–183.
Тулупьев А.Л. Метод построения и исследования баз фрагментов знаний с неопределенностью // Труды СПИИРАН. 2002. Вып. 1, т. 1. СПб.: Наука, 2002. C. 258–271.
Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: логико-вероятностная модель баз фрагментов знаний с неопределенностью // Всероссийская научная конференция по нечетким системам и мягким вычислениям НСМВ-2006 (20–22 сентября 2006 г.). Труды. Тверь, 2006. С 31–47.
Тулупьев А.Л. Дерево смежности с идеалами конъюнктов как ациклическая алгебраическая байесовская сеть // Труды СПИИРАН. Вып. 3, т. 1. СПб.: Наука, 2006. С. 198–227.
Тулупьев А.Л. Ациклические алгебраические байесовские сети: логико-вероятностный вывод // Нечеткие системы и мягкие вычисления: Научный журнал Российской ассоциации нечетких систем и мягких вычислений. 2006. Том 1, № 1. С. 57–93.
Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: локальный логико-вероятностный вывод: Учеб. пособие. СПб.: СПбГУ; ООО Издательство «Анатолия», 2007. 80 с. (Сер. Элементы мягких вычислений).
Тулупьев А.Л. Алгебраические байесовские сети: глобальный логико-вероятностный вывод в деревьях смежности: Учеб. пособие. СПб.: СПбГУ; ООО Издательство «Анатолия», 2007. 40 с. (Сер. Элементы мягких вычислений).
Тулупьев А.Л., Абрамян А.К. Логико-вероятностный вывод в направленном БСД-цикле // Труды СПИИРАН. 2007. Вып. 4. СПб.: Наука, 2007. С. 87–118.
Тулупьев А.Л. Байесовские сети: логико-вероятностный вывод в циклах. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2008. 140 с.
Тулупьев А.Л. Вероятностная логика и вероятностные графические модели в базах фрагментов знаний с неопределенностью // Интегрированные модели, мягкие вычисления, вероятностные системы и комплексы программ в искусственном интеллекте. Научно-практическая конференция студентов, аспирантов, молодых ученых и специалистов (Коломна, 26–27 мая 2009 г.). Научные доклады. В 2-х т. Т. 1. М.: Физматлит, 2009. С. 26--46.
Тулупьев А.Л. Автоматическое обучение фрагментов знаний в алгебраических байесовских сетях // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. V-я Международная научно-практическая конференция. Сборник научных трудов. В 2-х т. Т. 1. С. 163–176.
Тулупьев А.Л. Обработка дополнительной нечисловой информации в локальном обучении алгебраических байесовских сетей по выборкам с пропусками // Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. Сборник докладов. 2009. СПб.: Изд-во СПбГЭТУ «ЛЭТИ», 2009.
Тулупьев А.Л., Горшков А.С., Сироткин А.В., Тулупьева Т.В., Пащенко А.Е., Чжен Жичан. Моделирование систем «Личность–Деятельность–Эффективность» на основе байесовских сетей: постановка проблемы // Труды СПИИРАН. 2008. Вып. 6. СПб.: Наука, 2008. С. 198–202.
Тулупьев А.Л., Николенко С.И., Сироткин А.В. Байесовские сети: логико-вероятностный подход. СПб.: Наука, 2006. 607 с.
Тулупьев А.Л., Сироткин А.В. Алгебраические байесовские сети: принцип декомпозиции и логико-вероятностный вывод в условиях неопределенности // Информационно-измерительные и управляющие системы. 2008. № 10, т. 6. С. 85–87.
Тулупьев А.Л., Сироткин А.В. Байесовские и марковские сети: логико-вероятностный вывод в базах фрагментов знаний с неопределенностью // Научн.конф. Информационные технологии и системы, Геленджик, сентябрь 29–октябрь 03, 2008 г.: Труды конференции. М.: ИППИ РАН, 2008. С.~440–456.
Тулупьев А.Л., Сироткин А.В., Николенко С.И. Байесовские сети доверия: логико-вероятностный вывод в ациклических направленных графах. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2009. 400 с.
Тулупьев А.Л., Столяров Д.М., Ментюков М.В. Представление локальной и глобальной структуры алгебраической байесовской сети в Java-приложениях // Труды СПИИРАН. 2007. Вып. 5. СПб.: Наука, 2007. С. 71–99.
Bool G. An Investigation of the Laws of Thought, on Which Are Founded the Mathematical Theories of Logic and Probabilities. Cambridge: Macmillan / London: Walton & Maberly, 1854. (Reprinted in 1951, Dover Publications, New York.)
Cowell R.G., Dawid A.Ph., Lauritzen S.L., Spiegelhalter D.J. Probabilistic Networks and Expert Systems. Berlin: Springer, 2003. 321 p.
Fagin R., Halpern J.Y., Megiddo N. A Logic for Reasoning about Probabilities. Report RJ 6190 (60900) 4/12/88. pp. 1–41.
Fagin R., Halpern J.Y. Uncertainty, Belief, and Probability–2 // Proc. of the IEEE Symposium on Logic and Computer Science. 1991. Vol. 7. P. 160–173.
Halpern J.Y. Reasoning about uncertainty. Cambridge, MS: The MIT Press, 2003. 483 p.
Jensen F.V. Bayesian Networks and Decision Graphs. NY.: Springer-Verlag, 2001. 268 p.
Kindermann R., Snell J.L. Markov Random Fields and Their Applications. Providence, RI: Amer. Math. Soc., 1980. 142 p.
Kyburg H.E., Teng C.M. Uncertain inference. Cambridge: Cambridge University Press, 2001. 298 p.
Korb K.B., Nicholson A.E. Bayesian Artificial Intelligence. NY.: Chapman and Hall/CRC, 2004. 364 p.
Neapolitan R.E. Learning Bayesian Networks. Pearson Prentice Hall, 2003. 674 p.
Nilsson N.J. Probabilistic Logic // Artificial Intelligence. 1986. Vol. 47. Amsterdam: Elsevier Science Publishers B.V., 1986. P. 71–87.
Nilsson N.J. Probabilistic Logic Revisited // Artificial Intelligence. 1993. Vol. 59. Amsterdam: Elsevier Science Publishers B.V., 1993. P. 31–36.
Parsons S. Qualitative methods for reasoning under uncertainty. Cambridge, MS: The MIT Press, 2001. 506 p.
Perl J. Probabilistic Reasoning in Intelligent Systems: Networks of Plausible Inference. NY etc.: Morgan Kaufmann Publ., 1994. P. 552.
Algebraic Bayesian networks: an implementation of probabilistic-logic inference in a system of Java-programs
Abstract
Algebraic Bayesian Networks (ABN) is a probabilistic-logic model for knowledge patterns bases with uncertainty. A knowledge pattern mathematical model is a conjuncts ideal with their estimates of probability. The estimates can be scalar as well as interval. An ABN consists of a set of knowledge patterns; this set is referred to as the primary structure of the ABN. The set of links among knowledge patterns is referred to as the secondary structure of the ABN; this structure is represented with a join graph (or with its subtypes — join tree or join chain). The paper offers data structures that can represent knowledge patterns as well as the primary and secondary structures of ABNs in RDBMSs or java code as well as an implementation of probabilistic-logic inference in ABNs.Опубликован
2009-03-01
Как цитировать
Тулупьев, А. Л. (2009). Алгебраические байесовские сети: реализация логико-вероятностного вывода в комплексе java-программ. Труды СПИИРАН, (8), 191-232. https://doi.org/10.15622/sp.8.10
Выпуск
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
