ДСМ-метод, Детальна інформація

НАЦІОНАЛЬНИЙ УНІВЕРСИТЕТ

“КИЄВО-МОГИЛЯНСЬКА АКАДЕМІЯ”

Департамент комп’ютерних технологій

Кафедра інформатики

Реферат з курсу:

“ПРОГРАМНЕ ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ”

за осінній триместр 1999/2000 навчального року

ДСМ-МЕТОД

студентки ДКТ-5

Федосової Н. Є

Київ – 1999

Зміст.

TOC \o "1-3" Зміст. PAGEREF _Toc469210923 \h 2

Вступ. PAGEREF _Toc469210924 \h 3

Загальний опис ДСМ-методу. PAGEREF _Toc469210925 \h 4

ДCМ-метод автоматичного породження гіпотез       (ДСМ-АПГ). PAGEREF _Toc469210926 \h 7

Схожість. PAGEREF _Toc469210927 \h 8

Загальні визначення. PAGEREF _Toc469210928 \h 8

Правила. PAGEREF _Toc469210929 \h 10

Простий метод. PAGEREF _Toc469210930 \h 10

Правила І роду PAGEREF _Toc469210931 \h 11

Правила ІІ роду. PAGEREF _Toc469210932 \h 11

Розмірковування. PAGEREF _Toc469210933 \h 12

Висновок. PAGEREF _Toc469210934 \h 14

Література. PAGEREF _Toc469210935 \h 15



Вступ.

ДСМ-метод виник із спроб формалізувати індуктивну логіку Дж. С. Мілля засобами багатозначної логіки предикатів. В подальшому, однак, ДСМ-метод розвинувся в комп’ютерну систему, що використовує множину оригінальних ідея відносно природи правдоподібного виведення.

Загальний опис ДСМ-методу.

Введемо три множини: причин А = {a1, …, ap}, наслідків B = {b1, …, bp} та оцінок Q = {q1, …, qp}. Вираз вигляду aі => bj; qk будемо називати позитивною гіпотезою (h+i j k). Вираз пов’язано з твердженням типу “ai є причиною bj з оцінкою достовірності qk”. Вираз вигляду ai ?> bj; qk будемо називати негативною гіпотезою (h–i j k). Його пов’язано з твердженням типу “ai не є причиною bj з оцінкою достовірності qk”. Серед значень qi виділимо два спеціальних, які можна позначити 0 та 1. Значення 0, приписане позитивній або негативній гіпотезі, означає, що відповідне твердження є хибним. Приписування гіпотезам значення 1 означає, що дана гіпотеза є тотожно істинною. Всі інші оцінки, відмінні від 0 та 1, будемо позначати раціональними числами вигляду s/n, де s пробігає значення від 1 до n – 1. Величина n характеризує “дробність” оцінок достовірності, що використовуються. Чим більше n, тим з більшою точністю оцінюється достовірність гіпотез.