Использование коэффициентов уверенности в программе MORE
Выше уже не раз обращалось внимание на тот факт, что эксперты зачастую испытывают серьезные затруднения при назначении коэффициентов уверенности конкретным правилам. Прежде чем назначить коэффициент новому правилу, эксперты любят просмотреть уже сформулированные и сравнить установленные в них значения с тем, которое планируется присвоить новому правилу. Они стараются добиться взаимной увязки всех сформулированных правил как в отношении степени важности отдельных свидетельств, так и в отношении "крепости" ассоциативных связей между свидетельствами и гипотезами. Как помочь эксперту решить эту задачу?
Определенную помощь в этом эксперту может оказать программа MORE, которая формирует предположительные значения коэффициентов, основываясь на ранее введенных правилах, и предлагает их эксперту. Если введенное экспертом значение игнорирует предложенные программой, то выводится предупреждающее сообщение для инженера по знаниям, в котором программа приводит свои соображения относительно обнаруженного противоречия. После этого пользователь имеет возможность воспользоваться набором опций и устранить противоречие между параметрами нового правила и ранее созданных.
Программа MORE формирует предположительные значения коэффициентов следующим образом.
Предположим, что неисправность D проявляется в виде симптома S1 а появление симптома S1 влечет за собой и появление симптома S2. В таком случае программа MORE предполагает, что отрицательный коэффициент уверенности, назначенный правилу, которое связывает симптом S1 с гипотезой D, будет больше или равен отрицательному коэффициенту, назначенному правилу, которое связывает симптом S2 с гипотезой D. В схеме модели событий на рис. 12.2 ожидается, что С1=> С2. Здесь коэффициентом С, оценивается связь между симптомом S1 и гипотезой D, а коэффициентом С2 — связь между симптомом S2 и гипотезой D.
Почему предполагается такое соотношение между значениями коэффициентов, интуитивно понятно. Если отсутствие симптома S1 является более веским аргументом против гипотезы D, то отсутствие симптома S2 не меняет положения дел.
Если вновь вернуться к модели событий на рис. 12.1, то отрицательная связь между притоком воды и повышением уровня содержания неэмульсионной воды должна быть более "сильной", чем связь между притоком воды и повышением вязкости.
Диагностическая значимость симптома является величиной, обратной количеству гипотез, в которых учитывается наличие этого симптома. В модели событий, схема которой представлена на рис. 12.3, программа MORE предполагает, что С1 > С2, поскольку появление симптома S1 может быть вызвано только неисправностью (гипотезой) D1, a появление симптома S2 может быть вызвано и другими неисправностями.
Рис. 12.2. Отрицательные коэффициенты достоверности в цепочке причинно-следственной связи
Рис. 12.3. Положительные коэффициенты достоверности в случае множественной связи симптома с гипотезами
Программа MORE также оценивает и отношения между значениями коэффициентов в правилах одного семейства (т.е. в правилах, делающих одинаковое заключение или, что то же самое, относящихся к одной и той же гипотезе). Например, если в семейство правил добавляется новое условие проявления симптома, которое увеличивает условную достоверность симптома, это скажется на тех правилах, которые имеют большие отрицательные значения коэффициентов, чем составные правила. (Напомним, что составными называются правила, расширенные при добавлении нового условия.) Рациональность этих предположений заключается в том, что чем больше мы рассчитываем на появление определенного симптома при данной гипотезе (при данной неисправности), тем сильнее будет наше недоверие к этой гипотезе при отсутствии такого симптома.
Каждое из таких предположений основано на стремлении сохранить взаимную согласованность коэффициентов в правилах одного семейства.
