RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Вестник Южно-Уральского государственного университета. Серия «Вычислительная математика и информатика» // Архив

Вестн. ЮУрГУ. Сер. Выч. матем. информ., 2023, том 12, выпуск 1, страницы 61–88 (Mi vyurv293)

Применение третичной структуры алгебраической байесовской сети в задаче апостериорного вывода

А. А. Вяткинa, М. В. Абрамовa, Н. А. Харитоновb, А. Л. Тулупьевc

a Санкт-Петербургский федеральный исследовательский центр Российской академии наук (199178 Санкт-Петербург, 14-я лин. В.О., д. 39)
b Санкт-Петербургский государственный университет (199034 Санкт-Петербург, Университетская набережная, д. 7-9)
c Северо-Западный институт управления Российской академии народного хозяйства и государственной службы при Президенте Российской Федерации (199034 Санкт-Петербург, Средний пр. В.О., д. 57/43)

Аннотация: В теории алгебраических байесовских сетей существуют алгоритмы, позволяющие проводить глобальный апостериорный вывод с использованием вторичных структур. При этом построение вторичных структур предполагает использование третичной структуры. Следовательно, возникает вопрос об обособленном применении третичной структуры в задаче апостериорного вывода. Этот вопрос рассматривался ранее, но было приведено только общее описание алгоритма, при этом учитывались лишь модели со скалярными оценками вероятности истинности. В данной работе приведен алгоритм, расширяющий вышеупомянутый до возможности его использования в случае интервальных оценок. Помимо этого, важным свойством алгебраической байесовской сети является ацикличность, и корректность работы перечисленных алгоритмов обеспечивается только для ацикличных сетей. Поэтому необходимо также уметь проверять ацикличность алгебраической байесовской сети с применением третичной структуры. Описание этого алгоритма также представлено в работе, в его основе лежит ранее доказанная теорема, которая связывает количество моделей фрагментов знаний в сети с количеством непустых сепараторов и количеством компонент связности сильных сужений в цикличной АБС, а также доказанная в данной статье теорема о принадлежности двух моделей фрагментов знаний к одной компоненте связности сильного сужения. Для всех разработанных алгоритмов доказана корректность работы, а также вычислена их оценка временной сложности.

Ключевые слова: алгебраические байесовские сети, фрагмент знаний, логико-вероятностный вывод, третичная структура, вероятностные графические модели, машинное обучение.

УДК: 004.8

Поступила в редакцию: 09.12.2022

DOI: 10.14529/cmse230104



© МИАН, 2024