Уточнение локального апостериорного вывода при неопределенных свидетельствах в алгебраических байесовских сетях
Работа посвящена уточнению апостериорных оценок вероятности истинности в алгебраических байесовских сетях (АБС) с интервальными оценками и стохастическим свидетельством. Исследование направлено на решение задачи увеличения точности апостериорного вывода в фрагментах знаний, где используются интервальные оценки для более точного описания вероятностей. Предложен новый подход, основанный на методе последовательного квадратичного программирования (SQP), который позволяет находить точные апостериорные интервальные оценки вместо накрывающих.
Эксперименты показали, что предложенный метод обеспечивает значительное увеличение точности: среднее уменьшение интервалов оценок для фрагментов знаний с двумя атомами составило 6%, а с тремя — 13%. Однако уточнение связано с большим увеличением времени вычислений, что подчеркивает необходимость дальнейшего совершенствования алгоритма.