Кузнецов О.Л., Никитин А.А., Черемисина Е.Н. Геоинформатика и геоинформационные системы

Подождите немного. Документ загружается.

сматривается БЗ и извлекаются "тройки" (j, p

, p

–

), где j – номер

признака, а p

и p

–

– соответственно вероятности Р(Е

/Н

) и Р(Е

/не Н

) для

конкретного признака. Затем вычисляются ЦС каждого признака по

формуле (8.6).

3. Из всех ЦС находится наибольшее, указывающее на тот признак (сви-

детельство), который может вызвать наибольшее изменение вероят-

ности по всем рассматриваемым гипотезам.

4. Производится опрос пользователя по поводу признака, вызвавшего

наибольшее изменение вероятности по всем гипотезам. С этой це-

лью используется вопрос, хранимый в БЗ. Ответ пользователя мо-

жет быть дан по шкале от -5 до +5 (или по любой другой шкале).

Обозначим его символом К.

5. При заданном К проводится пересчет для всех гипотез, в которых

упоминается этот признак, с тем, чтобы установить p(H/R) по соответ-

ствующему графику, приведенному на рис. 8.2, б.

6. Производится пересчет для всех признаков с тем, чтобы учесть из-

менения в вероятностях, которые произошли в результате получе-

ния реакции пользователя.

7. Вычисляются те минимальные и максимальные величины, которые

еще достижимы для реализации каждой гипотезы.

8. Находится наибольший из возможных минимумов для этих гипотез.

9. Проверяется, существует ли гипотеза, максимально возможное зна-

чение которой превышает максимум из этих минимумов. Если

существует такой максимум, который превышает наибольший ми-

нимум, то возвращаются к п. 3 и задают другой вопрос. Если та-

кого максимума нет, то существует наиболее вероятный результат,

который и следует выдать пользователю.

10. Вызывается из системы резюмирующая программа, в ходе которой

она сообщает пользователю подробное описание всех выводов, ко-

торые были проведены системой.

8.4 Система PROSPECTOR

В данном разделе приведены сведения о первой ЭС в геологии –

PROSPECTOR (Станфордский исследовательский институт, США). Она

содержит более 1000 правил и использует таксономию геологических тер-

минов из более чем 1000 понятий, включает сложный пакет средств под-

держки, содержащий и средства объяснения и средства приобретения зна-

ний; на разработку системы с 1974 по 1983гг. было затрачено 30 человек/лет.

Действия системы ее ведущий специалист Рихард Дуда описывает

следующим образом: "Геолог начинает исследования, сообщая программе

характеристики месторождения, которое его интересует, – тип залегания,

параметры геологических структур, виды пород, минералов и вторичных

продуктов, имеющиеся или ожидаемые запасы. Программа сравнивает эти

наблюдения с моделями разного типа залежей руд, указывая черты сходства,

различия и недостающую информацию. Программа затем вовлекает геолога

в диалог, чтобы получить дополнительную информацию и с ее помощью оце-

нить запасы руды в данном месторождении. Цель состоит в том, чтобы обес-

печить геолога службой сервиса, сопоставимой с телефонной связью с ис-

точниками информации относительно рудных месторождений разного типа".

Одна из версий PROSPECTOR имеет базу знаний с информацией о

трех разных классах рудных месторождений. Эта информация представлена

в трех моделях геологических знаний: одна описывает месторождения

сульфидов, другая – месторождения свинца и цинка, а третья – медных

руд. Каждая модель содержит правила в сочетании с семантическими сетя-

ми, как это описано далее. Для описания системы PROSPECTOR приведем

примеры ее действий.

Фрагмент протокола, представленный ниже, иллюстрирует диалог

системы с пользователем с целью классификации заданного географическо-

го региона. (Информация, введенная пользователем, дальше по тексту под-

черкнута).

Сначала пользователь вводит информацию о регионе. PROSPECTOR

переформулирует введенные утверждения и приписывает им коэффициенты

уверенности, исходя из информации пользователя.

1. Присутствуют дайки. (Дайки) (5)

Присутствуют меловые диориты (Меловые диориты) (5)

3.Возможно, есть сиенодиорит (Монцонит) (3)

Здесь вместо термина сиенодиорит подставлен синоним и пользователю

сообщено, что эта форма предпочтительнее.

4.Может быть некоторое количество кварцевого монцонита (кварцевый

монцонит) (2).

…..

13. Все. Этим завершена фаза ввода.

Далее PROSPECTOR выдвигает гипотезу о крупном месторождении

сульфидов в данном регионе и начинает проверять ее.

14. До какой степени вы уверены, что "Вулканическая провинция зона

крупного разлома?" Отвечая, пользователь просит переформулиро-

вать вопрос: "Хотя наличие разлома имеет большое значение, заметь-

те, что он может присутствовать, но его трудно обнаружить. Таким об-

разом, отсутствие разлома не должно слишком сильно повлиять на

ваш ответ. Имея это в виду, до какой степени вы уверены в том, что

район поисков находится в вулканической провинции и лежит в зоне

крупного разлома?" (–2).

16. В какой степени вы уверены, что:

"Галенит, сфалерит или медный колчедан выполняют трещины в

риолите, даците или андезите?" (–5).

Этот отрицательный ответ заставляет систему отказаться от гипотезы о

месторождении сульфидов и вместо нее выдвинуть гипотезу о залежах

медно-порфировых руд. Теперь система задает вопросы, чтобы прове-

рить эту новую гипотезу.

……

…….

28. В какой степени вы уверены, что:

"В районе поисков существуют вулканические скальные породы того

же возраста, что и интрузивные тела в породах?"

Почему? Здесь пользователь хочет понять, с какой целью PROS-

PECTOR задает этот вопрос. Я пытаюсь определить картину глу-

бинных пластов в области исследования. Существование вулкани-

ческих пород одного возраста – важный признак выхода искомых

пород на поверхности. Искомый объект – месторождение медно-

порфировых руд, должен лежать, как правило, ниже (т. е. нахо-

диться на большой глубине) вулканических пород одного возрас-

та.

28. В какой степени вы уверены, что:

"В районе поисков существуют вулканические скальные породы

того же возраста, что и интрузивные тела в породах?" (+3).

32. В какой степени вы уверены в том, что "В интрузивных породах

содержится кварцевый монцонит?" (+4).

Этот ответ представляется противоречащим вашим предыдущим

ответам на следующие вопросы:

"Кварцевый монцонит?" (2).

Вы хотите изменить ваш ответ на вопрос 32?

Нет. Новый ответ на вопрос 4? (4).

Здесь PROSPECTOR отмечает противоречия во входной информа-

ции пользователя, так как информация в строке 4 должна быть со-

гласована с ответом на вопрос.

32. Пользователь решает пересмотреть свое более раннее утверждение.

33. В какой степени вы уверены, что:

"В интрузивных породах содержится гранодиорит" (3).

……..

… …

Задав еще 33 вопроса, PROSPECTOR решает, что информации доста-

точно, чтобы выдвинуть гипотезу о том, что регион содержит месторождение

типа медно-порфировых руд (ММПР).

На шкале от –5 до +5 наша уверенность, что имеется месторождение

(ММПР), равна 1,683. В итоге получены основные заключения в пользу ги-

потезы:

соответствующее геологическое строение региона (3,576);

соответствующее петротектоническое окружение (3,333);

соответствующая интрузивная система для ММПР (1,683).

Первые четыре наблюдения, поддерживающие гипотезы, суть сле-

дующие:

– в исследуемом регионе есть система гранитных интрузий (5.0);

– в пределах активной континентальной окраины имеются гранит-

ные интрузии (5,0);

– здесь же наблюдаются метаморфизованные осадочные и вулканиче-

ские породы от позднего палеозоя до раннего мезозоя (5.0);

– наблюдаются измененные породы (5.0).

Существуют другие наблюдения в пользу гипотезы, хотите рас-

смотреть еще какие-нибудь из них? Нет.

Я не могу больше ничего сделать с этой гипотезой, хотите рассмот-

реть еще какую-нибудь? Хватит.

Система PROSPECTOR использует правила, связывающие наблю-

даемые свидетельства (Е) тех или иных геологических фактов с гипоте-

зой (Н), выдвигаемой на базе этих свидетельств. Правило имеет вид:

ЕСЛИ Е ТО Н (со степенью доверия) LS, LN. Это значит, что свиде-

тельство Е поддерживает гипотезу H со степенью доверия, которая

обычно определяется коэффициентами уверенности LS, LN. Первый из

них указывает, несколько наше доверие к гипотезе возрастает в ре-

зультате обнаружения данного свидетельства, в то время, как LN указы-

вает, насколько они убывают из-за обнаружения его отсутствия: LS и LN

не единственные коэффициенты уверенности в PROSPECTOR. Каждое

свидетельство и каждая гипотеза в системе имеют свой собственный ко-

эффициент уверенности Р, означающий вероятность наличия свидетель-

ства или справедливости гипотезы.

Свидетельство в PROSPECTOR может быть любой логической

комбинацией из фактов, его составляющих, например:

и E

И E

, E

или E

; E

и (E

или E

Однако гипотеза H всегда является единственным понятием, на-

пример, H

и может быть использована в части ЕСЛИ правила, чтобы из

нее следовали (или могли следовать) другие гипотезы, как это показано ниже:

→

(LS2,LN2).

Правила PROSPECTOR образуют сеть, в которой указываются все

связи между свидетельствами и гипотезами и, следовательно, всевозмож-

ные цепочки выводов, которые могут быть получены из правил. Сеть вы-

водов для трех простых правил показана на рис. 8.3.

LS2, LN2

LS1, LN1

LS3, LN3

Рис. 8.3. Сеть логического вывода в системе PROSPECTOR.

Каждая из трех моделей в системе PROSPECTOR является совокуп-

ностью сотен правил, которые образуют сеть выводов. Значения коэффици-

ентов уверенности LS и LN были определены при создании модели и остава-

лись неизменными при работе системы. Значения Р коэффициентов уверен-

ности свидетельств и гипотез также включены в модель, но они изменяются

под влиянием новой информации, представленной пользователем. Напри-

мер, пользователь вводит следующую информацию о свидетельстве (см. рис.

8.3):

«E

может находиться в регионе».

Система создает схему этого условного выражения с уверенностью

относительно Е

, ранжированной по шкале от -5 (уверенность в отсутствии Е

)

до +5 (полная уверенность в наличии Е

). В этом случае значение коэффици-

ента уверенности может быть равно 2 (есть некоторая уверенность в нали-

чии Е

). Затем система использует значение 2, чтобы модифицировать ве-

роятность Р

, которая была связана со свидетельством E

. Ввиду того, что 2

больше 0, P

должно быть увеличено. Однако модификация на этом не за-

канчивается. Поскольку Р

– вероятность наличия Е

, изменилась, то Р

–

вероятность справедливости Н

– тоже изменяется. Изменение Р

вычисляет-

ся по обобщенной формуле Байеса с использованием значений LS1 и LS2.

Изменение вероятности свидетельства Е

влечет за собой изменение

вероятности гипотезы Н

, которая в свою очередь приводит к измене-

нию вероятности гипотезы H

. Это "распространение вероятности" осущест-

вляется в PROSPECTOR автоматически по мере того, как пользователь вво-

дит новую информацию. "Распространение вероятности" постоянно проис-

ходит по направлению к верхним узлам, изменяя вероятность целевых ги-

потез. Например, о том, что в регионе содержится определенный тип суль-

фидных, свинцово-цинковых или меднорудных залежей. Если вероятность

рассматриваемой гипотезы в результате "распространения вероятности"

упадет ниже, чем вероятность любой из двух других целевых гипотез, то

PROSPECTOR переключится на другую гипотезу, выбирая ту, у которой ве-

роятность выше, чем у остальных. Строка 16 протокола иллюстрирует это:

система отбрасывает выдвинутую гипотезу о том, что в регионе вероятно

сульфидное месторождение, пытаясь вместо нее показать, что вероятно ме-

сторождение меди.

Та часть системы, которая в действительности осуществляет "распро-

странение вероятности" вверх по сети вывода, это и есть то, что в системе

PROSPECTOR называется "механизмом вывода". Поскольку правила начи-

нают обрабатываться с части ЕСЛИ и затем система переходит к части ТО, та-

кой тип обработки называют прямой цепочкой рассуждений (см. раздел 8.1).

"Распространение вероятности" не может начаться до тех пор, пока

пользователь не введет в систему новую порцию информации. Поэтому ме-

ханизм вывода системы PROSPECTOR должен также решить, какой во-

прос задать пользователю. Он делает это, просматривая правила, которые

поддерживают выдвинутую гипотезу, задавая самый лучший вопрос о сви-

детельствах, входящих в эти правила. Самый лучший вопрос тот, ответ на

который наиболее сильно повлияет на вероятность выдвинутой гипотезы.

Если Н

(см. рис. 8.3) является текущей целью, то система проверит

правила “Е

→

” и "Н

→

", чтобы решить, значение какой из предпосы-

лок, Е

или Н

, может сильнее повлиять на вероятность Н

. Если Е

повлияет

сильнее, то система спросит пользователя о Е

. Если же большее влияние

оказывает E

, то система использует ту же процедуру, чтобы найти вопрос,

ответ на который в наибольшей степени повлияет на вероятность Н

. Этот

поиск в обратном направлении через просмотр правил продолжается до

тех пор, пока не будет окончательно выбран вопрос. Поскольку доступ к

правилам осуществляется из части ТО к частям ЕСЛИ, то такая процедура

является разновидностью обратной цепочки рассуждений (см. раздел 8.1).

Правила в PROSPECTOR чаще всего имеют простую структуру: в

части ЕСЛИ каждого правила содержится немного свидетельств (часто

только одно).

В табл. 16 приведен пример из набора семи типичных правил систе-

мы PROSPECTOR. Сеть вывода, соответствующая этим правилам, показана

на рис. 8.4.

Система PROSPECTOR удачно сочетает представление знаний, ос-

нованных на правилах, и представление знаний семантической сетью.

Таблица 16

Типичные правила системы PROSPECTOR

Номер

правил

Условие Содержание правил

[1]

ЕСЛИ:

ТО:

Вулканические породы в районе имеют размеры

зерен от мелкого до среднего

Они имеют порфиритовую структуру

[2]

ЕСЛИ:

ТО:

Вулканические породы в районе имеют размеры

зерен от мелкого до среднего

Они имеют структуру, указывающую на гипабис-

сальные условия образования

[3]

ЕСЛИ:

ТО:

Вулканические породы в районе имеют размеры

зерен от мелкого до среднего, и они имеют пор-

фиритовую структуру

Они имеют структуру, указывающую на гипабис-

сальные условия образования

[4]

ЕСЛИ:

ТО:

Вулканические породы в районе имеют структу-

ру, указывающую на гипабиссальные условия об-

разования

Для района характерны гипабиссальные условия

образования

[5]

ЕСЛИ:

ТО:

Вулканические породы в районе имеют морфоло-

гию, указывающую на гипабиссальные условия

образования

Для района характерны гипабиссальные условия

образования

[6]

ЕСЛИ:

ТО:

Для района характерны гипабиссальные условия

образования

В районе имеется благоприятный уровень эрозии

[7]

ЕСЛИ:

ТО:

В районе имеются одновозрастные вулканические

породы

В районе имеется благоприятный уровень эрозии

Кроме того, использование формулы Байеса для принятия решений (ме-

ханизма вывода) ставит эту систему в ряд лучших АС по распознаванию обра-

зов, причем применяемый в системе термин "распространение вероятности"

означает изменение вероятностей в узлах сети вывода с целью учета влияния

новой информации о вероятности в каком-нибудь конкретном узле. Сеть вы-

вода – это все возможные цепочки выводов, которые можно получить из пра-

вил в системе, основанной на правилах.

Благоприятный уровень эрозии

Одновозрастные вулканические

породы

Гипабиссальные условия

образования

Структура указывает

на гипабиссальные

условия образования

Морфология указывает на

гипабиссальные условия

образования

Размеры зерен от мелкого

до среднего

Порфиритовая

структура

Рис. 8.4 Сеть вывода для правил табл. 8.3.