Математические основы вероятностного оценивания в нечетких байесовских сетях доверия

Abstract

Рассмотрены специфические проблемы, возникающие при создании байесовских сетей для обработки нечеткой информации. Полученные условия обеспечивают вероятностную корректность априорных данных и результатов сетевых вычислений. Для случая недетерминированности состояний вершин сети предложена процедура нечеткой линейной интерполяции. Представленные результаты позволяют выполнять вероятностно корректное байесовское оценивание на нечетких сетях любой конфигурации.

Розглянуто специфічні проблеми, що виникають при створенні байєсівських мереж для обробки нечіткої інформації. Отримані умови забезпечують імовірнісну коректність апріорних даних та результатів мережевих обчислень. Для випадку недетермінованості станів вершин мережі запропоновано процедуру нечіткої лінійної інтерполяції. Наведені результати дозволяють виконувати імовірнісно коректне байєсівське оцінювання на нечітких мережах довільної конфігурації.

The specific problems arising at the creation of Bayesian networks for fuzzy information processing are considered. The obtained conditions ensure the probability correctness of the a priori data and network computing results. For the case of non-deterministic states of network vertices the procedure of fuzzy linear interpolation is proposed. The presented results allow correct probabilistic Bayesian estimation on fuzzy networks of any configuration.