a 5m 33 izs – informační a znalostní systémy
DESCRIPTION
A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy. Rozšířený odvozovací mechanismus expertních systémů. Funkce příspěvku pravidla 1. Prospektor, opakování: E- >H ( P(H/E), P(H/~E)). P(H/E ’ ). P(H/E). P(H). P(H/~E). 1. 0. P(E). P(E/E ’ ). Sp íše NE. Sp íše A N 0. - PowerPoint PPT PresentationTRANSCRIPT
![Page 1: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/1.jpg)
A5M33IZS – Informační a znalostní systémyA5M33IZS – Informační a znalostní systémy
Rozšířený odvozovací mechanismus expertních systémů
![Page 2: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/2.jpg)
Funkce příspěvku pravidla 1
Prospektor, opakování:
E->H ( P(H/E), P(H/~E))
P(H/~E)
P(H)P(H/E)
0 P(E) P(E/E’)1
P(H/E’)
Spíše NE Spíše AN0
![Page 3: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/3.jpg)
Funkce příspěvku pravidla 2
Nový typ pravidla:
E1& E2 ->H (parametry)
Spíše NE Spíše AN0
Spí
še N
ES
píše
AN
0
P(E1/E’)
P(E2/E’)
Soustředíme se na tento kvadrant definičního oboru,
ostatní jsou analogické
![Page 4: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/4.jpg)
Funkce příspěvku pravidla 3Nový typ pravidla:
E1& E2 ->H (parametry)
P(E1/E’)
P(H/E’)
P(E2/E’)
P(E1) 1
1
P(E2)
![Page 5: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/5.jpg)
Funkce příspěvku pravidla 4Nový typ pravidla:
E1& E2 ->H (parametry)
P(E1/E’)
P(H/E’)
P(E1) 1
P(E2/E’)
1
P(E2/E’) = P(E2)
P(H/E1)
P(H)
P(E2)
![Page 6: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/6.jpg)
Funkce příspěvku pravidla 5Nový typ pravidla:
E1& E2 ->H (parametry)
P(E1/E’)
P(H/E’)
P(E2/E’)
P(E1/E’) = P(E1)
P(H/E2)
P(H)
P(E1) 1
1
P(E2)
![Page 7: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/7.jpg)
Funkce příspěvku pravidla 6Nový typ pravidla: E1& E2 ->H (parametry)
P(E1/E’)
P(H/E’)
P(E2/E’)
P(H/E1 & E2)
P(H)
P(E1) 1
1
P(E2)
![Page 8: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/8.jpg)
Funkce příspěvku pravidla 7Nový typ pravidla: E1& E2 ->H (parametry)
P(E1/E’)
P(H/E’)
P(E2/E’)
P(H/E1 & E2)
P(H)
P(E1) 1
1
P(E2)
![Page 9: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/9.jpg)
Funkce příspěvku pravidla 8Nový typ pravidla: E1& E2 ->H (parametry)
P(E1/E’)
P(H/E’)
P(E2/E’)
P(H/E1 & E2)
P(H)
P(E1) 1
1
P(E2)
![Page 10: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/10.jpg)
Funkce příspěvku pravidla 9Nový typ pravidla: E1& E2 ->H (parametry)
P(E1/E’)
P(H/E’)
P(E2/E’)
P(H/E1 & E2)
P(H)
P(H/E1)
P(H/E2)
P(E1) 1
1
P(E2)
![Page 11: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/11.jpg)
Funkce příspěvku pravidla 10Nový typ pravidla: E1& E2 ->H (parametry)
P(E1/E’)
P(H/E’)
P(E2/E’)
P(H/E1 & E2)
P(H)
P(H/E1)
P(H/E2)
MONOTONIE !!!
?
P(E1) 1
1
P(E2)
![Page 12: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/12.jpg)
Funkce příspěvku pravidla 10Nový typ pravidla: E1& E2 ->H (parametry)
P(E1/E’)
P(H/E’)
P(E2/E’)
P(H/E1 & E2)
P(H)
P(H/E1)
P(H/E2)
MONOTONIE !!!
P(E1) 1
1
P(E2)
![Page 13: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/13.jpg)
Funkce příspěvku pravidla 11Nový typ pravidla: E1& E2 ->H (parametry)
z y
x0 1
z = A . x . y + B . x + C . y + D
![Page 14: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/14.jpg)
Sdružování příspěvků pravidel 1
Nový typ pravidla: E1& E2 ->H (parametry)
H1 H2 H3
E1 E2
E3
E4 E5 E6
E1 & E2 & E3 -> H1E2 & E3 & E4 -> H1E2 & E3 & E4 -> H2E4 & E5 -> H3E6 -> H3
![Page 15: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/15.jpg)
Sdružování příspěvků pravidel 2Nový typ pravidla: E1& E2 ->H (parametry)
H1 H2 H3
E1 E2
E3
E4 E5 E6
O(H1/E1, E2, E3, E4) =O(H1/E1, E2, E3) * O(H1/E2, E3, E4)
O(H1/E2, E3)
E1 & E2 & E3 -> H1E2 & E3 & E4 -> H1E2 & E3 & E4 -> H2E4 & E5 -> H3E6 -> H3
![Page 16: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/16.jpg)
Kolapsibilita kontingenčních tabulek 1
Záleží na tom, zda je nezávislost zjišťována na marginálním nebo sdruženém rozložení.
Příklad (Lauritzen, S. L.: Graphical Models, str. 63): Rozsudky v případě 4863 vražd na Floridě 1973-78
Rozsudek
Vrah Smrt Jiný
Černoch 59 2547
Běloch 72 2185
Rozsudek
Oběť Vrah Smrt Jiný
ČernochČernoch 11 2309
Běloch 0 111
BělochČernoch 48 238
Běloch 72 2074
Smrt pro bílé vs. černé vrahy:
3,2% > 2,3%
Smrt pro bílé vs. černé vrahy:
Oběť černoch: 0% < 4,74%Oběť běloch: 3,36% < 16,8%
Yule-Simpsonův paradox
![Page 17: A 5M 33 IZS – Informační a znalostní systémy](https://reader036.vdocuments.pub/reader036/viewer/2022062422/5681382c550346895d9fdaad/html5/thumbnails/17.jpg)
Kolapsibilita kontingenčních tabulek 2
Parametrická kolapsibilita (vztahuje se k Yule-Simpsonově paradoxu na předch. slide): Závislosti existující ve sdružené tabulce musí být zachovány ve sdruženém i marginálním rozložení.
Kolapsibilita modelu (Asmussen & Edwards 1983):Grafový model je kolapsovatelný na podgraf A, právě pro každou komponentu B připojenou k A z AC je bd(B) úplným grafem.