RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Искусственный интеллект и принятие решений // Архив

Искусственный интеллект и принятие решений, 2015, выпуск 2, страницы 3–17 (Mi iipr318)

Методы рассуждений и представления знаний

О некоторых оценках сложности вычислений в ДСМ-методе. Часть II

М. И. Забежайло

Центр прикладных исследований компьютерных сетей

Аннотация: Обсуждаются возможности организации интеллектуального анализа данных (ИАД), обеспечивающего экспертизу различных типов представления исходных данных (множеств признаков, графов, числовых векторов) однородными средствами их обработки. ДСМ-метод рассматривается как платформа для организации ИАД при анализе различных типов данных.
Представлены некоторые оценки сложности вычислений, характерные для задач восстановления каузальных зависимостей из эмпирических данных. Показана наследуемость свойств трудно-разрешимости (NP-полноты и перечислительной полноты) ряда переборных задач при варьировании выразительных возможностей используемого языка представления исходных данных. Предложен детальный анализ оценок вычислительной сложности процедур ДСМ-анализа числовых данных, сформулированных в стиле метода сопутствующих изменений Д.С.Милля.

Ключевые слова: ДСМ-метод автоматического восстановления зависимостей из эмпирических данных, вычислительная сложность и оптимизация перебора, причинные зависимости в числовых данных, приближенный ДСМ-метод.



Реферативные базы данных:


© МИАН, 2025