Exportar registro bibliográfico

Explicação em sistemas baseados em conhecimento que utilizam diagramas de influências como formalismo de representação do conhecimento (1996)

  • Authors:
  • Autor USP: CASTIÑEIRA, MARIA INÉS - IFSC
  • Unidade: IFSC
  • Sigla do Departamento: FFI
  • Assunto: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
  • Language: Português
  • Abstract: O presente trabalho discute a necessidade da representação e manipulação de incertezas na resolução de problemas por sistemas baseados em conhecimento, e como isto pode ser realizado utilizando redes de crenças. Este tipo de representação do conhecimento combina a teoria das probabilidades e teoria da decisão, para representar incertezas, com a teoria dos grafos, esta última apropriada para representar as relações de dependência entre as variáveis do modelo. Os diagramas de inferência - redes de crenças que permitem representar incertezas, decisões e preferências do usuário - são discutidos e adotados neste trabalho para desenvolver um sistema normativo de apoio à decisão. A problemática da explicação em sistemas bayesianos, relativamente nova quando comparada com a dos sistemas baseados em regras, é abordada. Neste contexto dois mecanismos de explicação para diagramas de influência são propostos: análise de sensibilidade e as redes probabilísticas qualitativas. Estes mecanismos são usados para gerar conclusões genéricas bem como para entender qualitativamente as relações entre as ações e eventos que fazem parte do modelo. Uma ferramenta gráfica de apoio à decisão baseada em diagramas de influências foi implementada na linguagem Smaltalk. Este aplicativo não só permite representar e avaliar o problema do usuário como também incorpora as facilidades de explicação acima descritas. A possibilidade de observar graficamente o que acontece com o modeloquando os valores das variáveis são modificados - análise de sensibilidade - permite compreender melhor o problema descobrindo quais as variáveis que influenciam as decisões e auxilia a refinar os valores das variáveis envolvidas. Por outro lado as redes probabilísticas qualitativas permitem realizar abstrações e simplificações apropriadas do modelo, i.e., obter as relações qualitativas do modelo a partir de seu nível quantitativo. As conclusões genéricas obtidas ) servem tanto para limitar o espaço da estratégia ótima quanto para entender qualitativamente as relações entre as ações e eventos que fazem parte do modelo
  • Imprenta:
  • Data da defesa: 18.10.1996
  • Acesso à fonte
    How to cite
    A citação é gerada automaticamente e pode não estar totalmente de acordo com as normas

    • ABNT

      CASTINEIRA, Maria Ines; MONARD, Maria Carolina. Explicação em sistemas baseados em conhecimento que utilizam diagramas de influências como formalismo de representação do conhecimento. 1996.Universidade de São Paulo, São Carlos, 1996. Disponível em: < http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26112008-134011/ >.
    • APA

      Castineira, M. I., & Monard, M. C. (1996). Explicação em sistemas baseados em conhecimento que utilizam diagramas de influências como formalismo de representação do conhecimento. Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26112008-134011/
    • NLM

      Castineira MI, Monard MC. Explicação em sistemas baseados em conhecimento que utilizam diagramas de influências como formalismo de representação do conhecimento [Internet]. 1996 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26112008-134011/
    • Vancouver

      Castineira MI, Monard MC. Explicação em sistemas baseados em conhecimento que utilizam diagramas de influências como formalismo de representação do conhecimento [Internet]. 1996 ;Available from: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/76/76132/tde-26112008-134011/

    Últimas obras dos mesmos autores vinculados com a USP cadastradas na BDPI:

    Digital Library of Intellectual Production of Universidade de São Paulo     2012 - 2021