在海军态势评估应用中使用基于T-范数的不确定性演算
人工智能
2013-04-11 v1
摘要
RUM（不确定性推理模块）是一个基于KEE的集成软件工具，KEE是一个用面向对象语言实现的框架系统。RUM的架构由三层组成：表示层、推理层和控制层。表示层基于类似框架的数据结构，捕获推理层使用的不确定性信息和控制层使用的不确定性元信息。推理层提供了五种基于T-范数的不确定性演算，用于执行信息的交集、分离、并集和汇集。控制层使用元信息为每个上下文选择合适的演算，并解决信息中的最终无知或冲突。该层还提供了一个上下文机制，允许系统聚焦于知识库的相关部分，以及一个不确定信念修正系统，该增量地更新无环有向演绎图中良构公式（wffs）的确定性值。RUM已在海军和空中态势评估（SA）的一系列实验中得到测试和验证，包括关联报告和轨迹、定位和分类平台、以及识别意图和威胁。文中举例说明了海军态势评估。开发这些实验的测试平台由LOTTA提供，LOTTA是一个用Flavors实现的符号模拟器。该模拟器在多玩家对抗游戏中维护时变态势，玩家必须根据不确定和不完整的数据做出决策。RUM被用来协助LOTTA的一个玩家执行SA任务。
引用
@article{arxiv.1304.2739,
title = {Using T-Norm Based Uncertainty Calculi in a Naval Situation Assessment Application},
author = {Piero P. Bonissone},
journal= {arXiv preprint arXiv:1304.2739},
year = {2013}
}
备注
Appears in Proceedings of the Third Conference on Uncertainty in Artificial Intelligence (UAI1987)