Главная > Интеллектуальные системы > Искусственный интеллект (Э. Хант)
<< Предыдущий параграф
Следующий параграф >>
<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Макеты страниц

8.3.3. Метод включения свойств

В только что описанных двух алгоритмах признаки вырабатываются путем сравнения описаний объектов. Абдали (1971) предложил другой подход: отмечать измерения, состояния „есть" которых

совпадают. Идея Абдали основана на том, что если какой-то признак рассматриваемого объекта, скажем, воздействует на инструменты 4, 5 и 6 из множества измеряющих инструментов, то тот факт, что заработал инструмент 4, означает, что 5 и 6 также начали работать. Предположим теперь, что второй признак воздействует на инструменты 2, 5 и 7. Эти два признака приводят к следующим соотношениям включения:

Каждое такое множество соотношений включения можно использовать для определения некоторого признака.

Рассмотрим алгебраические отношения, фигурирующие в предыдущих утверждениях. Если X есть -матрица, строки которой являются описаниями объектов в терминах измерений, то ее столбцы — это векторы компоненты которых указывают на значение есть или нет результата измерения в зависимости от того, выполняется ли или для объекта Измерение имплицирует второе измерение если (все. — Ред.) ненулевые компоненты вектора содержатся в Исследуя затем X, можно обнаружить необходимые соотношения включения и, таким, образом, определить признаки. Эти идеи иллюстрируются рис. 8.4, на котором изображено множество образов на сетке и соответствующая матрица X. Изучение матрицы X показывает, что множества соотношений включения таковы: (4, 1, 7), (2, 1, 3, 9), (5, 3, 9) и (8, 7, 9). Созданные в результате признаки показаны на этом рисунке, и их достаточно для порождения соответствующего множества образов.

В методе Абдали, как и в методе Блока и др., строятся маски. Однако в одном случае этот метод не будет работать. Предположим, что в маске существует подмаска, которая может появляться независимо. Добавим, например, к рис. 8.4 образ, в котором маска подмножество множества (1,4,7) — появляется самостоятельно. Эту ситуацию легко обнаружить, проделав следующие шаги.

(1) Подсчитать число появлений состояния есть для каждого измерения. Рассмотреть эти измерения в порядке возрастания, начиная с измерения, имеющего наименьшее число появлений состояния есть.

(2) Определить в указанном порядке для каждого измерения измерения, имплицируемые этим измерением. Это множество определяется как маска.

(3) Для всех еще не рассмотренных измерений проверить, можно ли объяснить найденными до этого масками все появления состояния есть. Если да, то исключить это измерение из дальнейшего рассмотрения. В противном случае вернуться к шагу (2) и делать это до тех пор, пока не будут рассмотрены все измерения.

Рис. 8.4. (см. скан) Иллюстрация метода включения свойств: а — описываемые образы; б - матрица описания образа; в — сформированные маски. (По Абдали (1971).)

На практике в этой процедуре нужно предусмотреть экономное хранение промежуточных результатов. Детали приводятся в работе Абдали (1971). Он показал, что этот метод позволяет быстро обнаруживать маски и имеет то преимущество перед алгоритмом Блока и др., что не зависит от правильного выбора порога. Как любую процедуру нахождения масок, ее можно использовать и для работы с абстрактными двоичными векторами, поскольку для нее не важна интерпретация входных данных как изображений на плоскости. Основной недостаток рассмотренного метода состоит в том, что он существенно опирается на точное понятие отношения включения. Возможно, это требование можно ослабить, допустив „импликации" по некоторому статистическому критерию совместного появления, если есть основания предполагать, что основные измерения подвержены ошибкам.

<< Предыдущий параграф Следующий параграф >>
Оглавление