Алгебраические байесовские сети: логико-вероятностный вывод с использованием третичной структуры и подходы к применению
"Алгебраическая байесовская сеть (АБС) — модель искусственного интеллекта, позволяющая описывать логико-вероятностные связи между утверждениями. В теории АБС существует понятие глобального апостериорного вывода, моделирующего учет новой информации в уже сформированной модели. Сама АБС может рассматриваются с точки зрения различных структур: первичной, вторичной, третичной. Ранее для глобального апостериорного вывода использовалась вторичная структура, строилась она с помощью третичной. Но можно ли использовать только третичную структуру для проведения глобального апостериорного вывода?
Таким образом, основная теоретическая часть работы — изучение использования только третичной структуры для проведения глобального апостериорного вывода. В результате было показано, что такой метод ускоряет проведение апостериорного вывода. Для сравнения времени работы был предложен новый алгоритм, который позволил построить большое число разнообразных алгебраических байесовских сетей. Помимо этого, в теории АБС существует понятие ацикличности, которое важно в рамках данной работы, так как только для ацикличных АБС доказана корректность работы алгоритмов глобального апостериорного вывода. Поэтому был также предложен метод, который с помощью третичной структуры проверяет ацикличность АБС.
Практическая часть работы — соответствующие алгоритмы были автоматизированы, создано веб-приложение для работы с ними, размешенное на сайте https://abn.dscs.pro/. Помимо этого, были рассмотрены подходы к практическому применению моделей АБС в распознавании символов и в медицинской задаче — оценке вероятности появления сердечного приступа."
Артём Андреевич Вяткин