Implementing Dempster-Shafer theory for inexact reasoning in expert systems
Notice bibliographique
Résumé
The work described in this thesis stems from the idea that expert systems should be able to accurately and appropriately handle uncertain information. The traditional approaches to dealing with uncertainty are discussed and are shown to contain many inadequacies. The Dempster-Shafer, or D-S, theory of evidence is proposed as an appealing theoretical basis for representing uncertain knowledge and for performing inexact reasoning in expert systems. The D-S theory is reviewed in some detail; including its approaches to representing concepts, to representing belief, to combining belief and to performing inference. The D-S implementation approaches pursued by other researchers are described and critiqued. Attempts made early in the thesis research which failed to achieve the important goal of consistency with the D-S theory are also reviewed. Two approaches to implementing D-S theory in a completely consistent manner are discussed in detail. It is shown that the second of these systems, a frame network approach, has led to the development of a fully functional prototype expert system shell called FRO. In this system, concepts are represented using D-S frames of discernment, belief is represented using D-S belief functions, and inference is performed using stored relationships between frames of discernment (forming the frame network) and D-S belief combination rules. System control is accomplished using a discrete rule-based control component and uncertain input and output are performed through an interactive belief interface system called IBIS. Each of these features is reviewed. Finally, a simple but detailed example of an application of a frame network expert system is provided. The FRO system user's documentation is provided in the appendix.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,004 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».