利用抽象检测诊断贝叶斯网络中的冲突
人工智能
2013-02-21 v1
摘要
专家系统使用中的一个重要问题是所谓的脆弱性问题。专家系统仅对世界的一小部分进行建模。虽然专家系统中对不确定性的显式管理缓解了脆弱性问题，但系统仍可能在未被察觉的情况下以系统未准备应对的方式被使用。这种情况可以通过草模（straw models）方法检测到，该方法由 Jensen 等人 [1990] 首次提出，随后由 Laskey [1991] 进行了推广和论证。我们描述了一种已实现的算法，该算法以带注释的诊断贝叶斯网络（基础模型）为输入，并在无需辅助的情况下构建一个用作草模的二部网络。我们表明，在某些情况下，该草模优于 Jensen 等人的独立草模，而后者是唯一一个已设计并实现构建算法的草模。
引用
@article{arxiv.1302.4967,
title = {On the Detection of Conflicts in Diagnostic Bayesian Networks Using Abstraction},
author = {Young-Gyun Kim and Marco Valtorta},
journal= {arXiv preprint arXiv:1302.4967},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Eleventh Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1995)