|
Искусственный интеллект и принятие решений, 2015, выпуск 1, страницы 27–34
(Mi iipr312)
|
|
|
|
Эта публикация цитируется в 6 научных статьях (всего в 6 статьях)
Извлечение знаний
Метод извлечения причинно-следственных связей с использованием оптимизированных баз фактов
А. И. Пановa, А. В. Швецa, Г. Д. Волковаb a Институт системного анализа РАН
b Московский станкоинструментальный институт "Станкин"
Аннотация:
В работе предлагается и исследуется метод извлечения причинно-следственных (каузальных) связей бинарных отношений из множества баз фактов. Базы фактов строятся для целевых свойств каждого класса объектов. Описание классов формируются в результате обучения на данных из слабо формализованной предметной области. Обучение проводится с использованием коэволюционного генетического алгоритма, сокращающего начальное пространство признаков. По сформированным оптимизированным описаниям классов с помощью первого этапа ДСМ-метода осуществляется поиск причинно-следственных отношений для всех целевых свойств. Предложенный метод подходит как для анализа небольшого количества полных данных, так и для работы с массивами неполных данных большого размера. Проведен ряд модельных экспериментов с использованием базы медицинских данных MIMIC II.
Ключевые слова:
машинное обучение, генетический алгоритм, причинно-следственные отношения, ДСМ-метод, AQ-обучение.
Образец цитирования:
А. И. Панов, А. В. Швец, Г. Д. Волкова, “Метод извлечения причинно-следственных связей с использованием оптимизированных баз фактов”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2015, № 1, 27–34; Scientific and Technical Information Processing, 42:6 (2015), 420–425
Образцы ссылок на эту страницу:
https://www.mathnet.ru/rus/iipr312 https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2015/i1/p27
|
Статистика просмотров: |
Страница аннотации: | 20 | PDF полного текста: | 4 | Список литературы: | 1 |
|