Апостериорные оценки вероятностей в идеале конъюнктов∗)

Сер. 10. 2010. Вып. 1

ВЕСТНИК САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКОГО УНИВЕРСИТЕТА

УДК 004.8 А. Л. Тулупьев

АПОСТЕРИОРНЫЕ ОЦЕНКИ ВЕРОЯТНОСТЕЙ В ИДЕАЛЕ КОНЪЮНКТОВ *>

Настоящая работа опирается на систему терминов, обозначений и результатов из ряда источников [1—8], посвященных теории алгебраических байесовских сетей (АБС).

АБС - это набор идеалов конъюнктов, причем каждому конъюнкту приписана оценка его вероятности, а сам набор в общем случае снабжен структурой графа смежности [5, 6]. С точки зрения исследований в области искусственного интеллекта, такого рода идеалы конъюнктов могут быть рассмотрены как логико-вероятностные модели фрагментов знаний с неопределенностью, а сама АБС - как модель базы фрагментов знаний. Для краткости идеал конъюнктов с определенными на нем оценками вероятностей называется далее фрагментом знаний (ФЗ).

Когда АБС уже построена и ее элементам назначены оценки вероятности, встает, в частности, вопрос о том, как обработать свидетельство, поступившее в один из ФЗ АБС.

В теории АБС свидетельства представляются как ФЗ. Три вида свидетельств: детерминированные, стохастические и неточные (неопределенные) - выделяются согласно виду оценок в таком ФЗ: бинарных, скалярных (точечных), интервальных соответственно [1, 3-5, 7]. Детерминированное свидетельство может быть рассмотрено как стохастическое, а стохастическое - как неточное. Стохастическое и неточное свидетельства называются недетерминированными.

Цель работы - предложить математические модели для представления свидетельств указанного выше вида и трактовку их вероятностной семантики, а также описать подход в сжатом виде, который позволит учесть влияние поступившего свидетельства на оценки вероятностей в ФЗ, т. е. предложить схему локального апостериорного вывода (вывода апостериорных оценок истинности в ФЗ).

1. Виды свидетельств. Пусть о ситуации или объектах в предметной области становится что-то известно: поступает свидетельство (оно может быть атомарным или составным, т. е. кортежем свидетельств). Требуется рассчитать оценки апостериорных вероятностей элементов ФЗ, а уже на основе изменившихся оценок может быть принято или отвергнуто какое-то решение.

Тулупьев Александр Львович — кандидат физико-математических наук, доцент кафедры информатики математико-механического факультета Санкт-Петербургского государственного университета, ведущий научный сотрудник Санкт-Петербургского института информатики и автоматизации РАН. Количество опубликованных работ: 155. Научные направления: представление и обработка данных и знаний с неопределенностью, применение методов математики и информатики в социокультурных исследованиях, применение методов биостатистики и математического моделирования в эпидемиологии, технология разработки программных комплексов с СУБД. E-mail: ALT@iias.spb.su, ALT4488@peterstar.ru.

Часть публикуемых материалов получена в рамках работы, выполненной при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (грант № 09-01-00861-а).

© А. Л. Тулупьев, 2010

В простейшем случае вычисление апостериорной вероятности сводится к расчету условной вероятности вида р^\Е), где Z - интересующее нас утверждение (конъюнкция литералов), а Е - поступившее свидетельство. Вместе с тем не всегда расчет оценки апостериорной вероятности может быть выполнен по формуле из определения условной вероятности. Кроме того, свидетельство не обязательно представляет собой утверждение, которое истинно (или ложно) с вероятностью 1, да и его компоненты могут находиться между собой в некоторой недетерминированной зависимости.

В первую очередь решим задачу представления свидетельств в рамках теории АБС на логико-вероятностном языке, затем рассмотрим способы распространения их влияния в ФЗ на частных примерах и, наконец, коснемся вопроса о непротиворечивости получающихся апостериорных оценок.

Часто вместо слов «распространение влияния свидетельства» говорят «пропагация свидетельства». Она возможна не только в отдельно взятом ФЗ, но также в цепи ФЗ и ациклической сети [4].

Как было отмечено ранее, свидетельства делятся на два класса: атомарные и составные (иначе говоря, сложные свидетельства или кортежи свидетельств). Атомарное свидетельство строится над одной атомарной пропозициональной формулой; составное свидетельство содержит в себе сведения об истинности небольшого числа пропозициональных формул, сформированных над некоторым количеством атомарных.

Детерминированным атомарным свидетельством являются сведения о том, что какое-то утверждение, соответствующее атомарной пропозиции, оказалось либо истинным, либо ложным. Например, установлено, что утверждение х истинно; тогда соответствующее свидетельство запишется как (х). Если же выявлено, что утверждение х ложно, свидетельство будет содержать в своей записи отрицание этой атомарной пропозиции: (х) .

Кортеж детерминированных свидетельств состоит из цепи атомарных детерминированных свидетельств, например или (х\х2), или (х\Х2), или (Х\х2), или (Х\Х2), или (х\х2х3) и т. д. Запись кортежа детерминированных свидетельств может приобретать вид (X), что служит сокращением для более длинной записи (X) = (х\х2 .. .хт).

Аналогично ^Х^ = (х^2 .. .хт). В последнем случае подчеркиваем, что интерес представляет некоторое означивание (а не все возможные) цепочки конъюнкций X, рассматриваемое в качестве поступившего кортежа детерминированных свидетельств. Далее такое обозначение чаще всего используется в формулах для описания пропагации недетерминированных (стохастических и неточных) свидетельств или их кортежей.

Обратим внимание, что апостериорная вероятность интересующего нас утверждения Z из АБС запишется в следующем виде:

• ра^\ (х)), при детерминированном свидетельстве (х);

• ра^\ (х)), при детерминированном свидетельстве (х);

• pa(Z\ (х)), при рассмотрении «общего случая» детерминированного свидетельства (х);

• ра^\ (х\х2)), при кортеже детерминированных свидетельств (х\х2);

• pa(Z\ ^Х^), при рассмотрении «общего случая» кортежа детерминированных

свидетельств X.

В частности, при поступлении свидетельства (х), если в ФЗ имеется скалярная оценка вероятности р(х^), можно рассчитать ра^\ (х)) по формуле из определения условной вероятности

ра{г\{х))=р{г\х) = ?Щ.

p

Стохастическое атомарное свидетельство характеризуется апостериорной вероятностью своей истинности. В этом случае запись свидетельства выглядит таким образом:

Теперь обозначение апостериорной вероятности примет более сложный вид, поскольку, фактически, в качестве свидетельства поступает некоторое новое, апостериорное распределение вероятностей: pa(Z| (p[a](X))).

Кортеж стохастических свидетельств характеризуется апостериорным распределением вероятностей на конъюнкциях означиваний атомарных пропозициональных формул, входящих в кортеж. Формальная запись кортежа стохастических свидетельств (p[a] (X)^ или (p[a](XiX2 ... Xm)), т. е. известна апостериорная оценка вероятности всех

означиваний ^X^ = (X1X2 ... Xm). Заметим, что в теории АБС соответствующее распределение вероятностей задается на идеале вида {xi, X2,..., Xm}A как скалярные оценки вероятности истинности его элементов. Кроме того, подчеркнем, что апостериорное распределение вероятностей характеризует связи между атомарными свидетельствами и между их наборами. Возможность учитывать такие зависимости является важным свойством аппарата АБС, а также сказывается на результатах апостериорного вывода.

Апостериорное распределение вероятностей в случае кортежа стохастических свидетельств обозначается как

pa(Z )= p(Z |( p[a](X ))).

Если же представить себе семейство апостериорных распределений вида

Pr[X] = Pr[XiX2 . ..Xm],

[a]L J [a]L

заданное на идеале интервальными оценками вероятностей (обязательно непротиворечивыми!), то получим кортеж неточных свидетельств и как частный случай - отдельное неточное атомарное свидетельство. Такой кортеж запишется так:

p[a](X) е Pr[X ] ) или подробнее - (p[a](XiX2 ... Xm) е Pr[Xi X2 . . .Xm]

[a] [a]

Неточное атомарное свидетельство задается соответственно как (p[a](X) е Pr [a][X]) , т. е. в этом случае достаточно задать интервальную оценку P[a](X).

Для краткой записи произвольного свидетельства или кортежа свидетельств станем пользоваться обозначением (()), а называть такое обозначение будем свидетельством общего вида.

Первой задачей апостериорного вывода является оценка вероятности (или ожидаемой вероятности) появления некоторого свидетельства (()) над заданным ФЗ C (или заданной БФЗ NKPB): p((()) 1C) и соответственно p((()) |М<рв).

*) Далее в наших рассуждениях будут встречаться два вида апостериорных распределений вероятностей. Распределение р[а] первого вида содержится в свидетельстве, а распределение ра второго вида получается на элементах ФЗ после пропагации свидетельства, т. е. в результате апостериорного вывода.

Результаты первой задачи можно использовать [1, 9, 10], например, в формуле Байеса, если у нас есть несколько классов ситуаций, описанных ФЗ или базой ФЗ (БФЗ), которым [классам] присвоено априорное распределение вероятностей, однако в настоящей работе эта задача представлена не будет; вопросы, с ней связанные, получили рассмотрение в [4].

Второй задачей апостериорного вывода является оценка апостериорной вероятности или ожидаемой апостериорной вероятности цепочек конъюнкций Z, входящих в ФЗ или БФЗ, но не имеющих общих атомарных пропозиций с поступившим свидетельством или кортежем свидетельств: ра(^| (())).

Если известно, как рассчитывать (подход к расчетам представлен в п. 2) апостериорные вероятности р^I (х)) в случае поступления детерминированного свидетельства (х) и р^I ) в случае поступления кортежа детерминированных свидетельств

^Х^, то тогда обработка атомарных стохастических свидетельств (p[a](x)) или их кор-

Здесь точка над х и X означает, что означивания х и X слева и справа от знака равенства не связаны; связаны только означивания этих переменных и конъюнкций под знаком суммирования.

Формулы (1) и (2) обобщим на случай кортежей неточных свидетельств [4, 13]:

где [min; max] представляет собой замкнутый промежуток, а экстремальные значения берутся от стоящей справа суммы.

Полученные формулы (1)—(4) для расчетов оценок апостериорных вероятностей обобщаются и на случай, когда результатом апостериорного вывода по детерминированному свидетельству становятся не скалярные, а интервальные оценки pa(Z| ^X^): несколько упрощая, можно сказать, что соответствующие операции производятся с верхними и нижними границами интервалов [4, 11, 12].

2. Скалярные априорные оценки. Рассмотрим более детально обработку свидетельства, построенного над атомами из V, при его поступлении в отдельный ФЗ со скалярными оценками вероятностей - соответствующий идеал конъюнктов задан над атомарными пропозициями цепочки VX, при этом подцепочки V и Х общих элементов не имеют. Ограничимся двумя видами свидетельств: кортежем детерминированных свидетельств и кортежем стохастических свидетельств \Р[а\ . Здесь

тежей {р[а]{Х)у будет производиться по формулам, напоминающим таковые для расчета математических ожиданий }\

х

[min; max]

Р[а](Х)еРГ[а] [х] X

P[a}(X)epV[a} [X] X

На самом деле, так оно и есть. Можно определить соответствующую случайную величину и рассчитывать ее математическое ожидание [3, 4, 11, 12].

не будем рассматривать подробно расчет вероятности появления кортежа свидетельств над ФЗ. Соответствующие вычисления описаны, например, в [4, 13].

Кортеж стохастических свидетельств фактически рассматривается как набор кортежей детерминированных свидетельств всех возможных означиваний, построенных над одной и той же цепочкой конъюнкций V, при этом на наборе задано вероятностное распределение р^а] . Результаты пропагации кортежа стохастических свидетельств

Р[а] получаются как «смесь», т. е. как усреднение (линейнар комбинация) ре-

зультатов пропагации кортежей детерминированных свидетельств ^V^, построенных над одними и теми же атомарными пропозициями из V, по вероятностному распределению р[а] , заданному над V. Заметим, что вероятности р[а] могут быть заданы

как над квантами V, так и над элементами идеала VЛ.

Кортеж детерминированных свидетельств можно рассмотреть как частный случай кортежа стохастических свидетельств, в котором ненулевую вероятность (а значит, равную единице) имеет только одно означивание аргументных мест в цепи свидетельств.

Обозначим априорные вероятности элементов идеала как р, а апостериорные вероятности - как ра. При принятых обозначениях влияние кортежей свидетельств выражается следующим набором формул:

Ра (VX^V)) = р^х¡V) =

р р ІУХ)

Р V

р V

= р (X¡V

ра (XкV)) = р(х¡V) =

р V X

р V

= р (X¡V

ра ^ ¡

р

р V

р[а]

V =

ра ^ Кр[а] [У

|1>ы и=і:

V V р \ у

р V

р[а] V ,

,р

р[а]

V .

Обратим внимание на то, что выражение (6) вводит апостериорную вероятность таким образом, что на квантах V она совпадает с вероятностью соответствующего означивания в поступившем кортеже стохастических свидетельств:

^ (^1 (Р[а] (У))) = £*>» (™1 (Р[а] (V))) =

X

X

р V

V =

Особо следует рассмотреть случай [4], когда при одном или нескольких означиваниях V вероятность р( V) = 0. При таких V считается, что оценка условной вероятности вырождается в р^IV) € [0; 1] .

Совпадение условных вероятностей в формуле (5) позволяет в случае кортежа детерминированных свидетельств не хранить апостериорные вероятности над всем исходным идеалом конъюнктов (УХ)Л; достаточно хранить апостериорные вероятности над подыдеалом XЛ исходного идеала, в который не входят конъюнкты, содержащие хотя бы один атом из кортежа свидетельств.

3. Интервальные априорные оценки. В случае апостериорного вывода в ФЗ со скалярными оценками вероятностей при поступлении и детерминированного, и стохастического свидетельства расчеты сводятся к употреблению формулы из определения условной вероятности. В случае интервальных оценок в ФЗ получение оценок апостериорных вероятностей становится задачей гиперболического программирования.

Не вдаваясь в детальный разбор общего случая (с ним можно познакомиться в [4, 11, 13]), приведем примеры, демонстрирующие важную особенность апостериорного вывода: в предложенной модели БФЗ с неопределенностью возникающие задачи гиперболического программирования удается свести к задачам линейного программирования. Соответствующий класс задач, с точки зрения теории оптимизации, рассматривался, например, в [14].

Пример 1.

Рассмотрим ФЗ третьего порядка С = {х\, х2, хз, х\х2, х\хз, х2х^, х\х2хз}, построенный над А = {х1,х2,хз}. Заданы непротиворечивые интервальные оценки истинности элементов ФЗ Т>А’3:

p1 p(xi) p+%

p2- p(x2 ) P+,

p1 p(x3) p+,

pi12 p(xi x2) Pl2,

p-3 p(xix3) PÍз,

Р-з p(x2 x3) P+з,

. p123 p(xix2x3) p123

На вход поступает детерминированное свидетельство (жз). Для простоты будем предполагать, что р(хз) имеет либо скалярное значение, отличное от нуля, либо интервальную оценку с различающейся верхней и нижней границами. Эта интервальная оценка в качестве нижней границы может содержать нуль.

Вторая задача апостериорного вывода сводится к решению серии задач гиперболического программирования для Z G {xi,x2,xiX2}:

p~(Z\ (ж3)) = min p+(Z\ (x3)) = max^^.

1 y n ТСЛ.З p

Покажем, что возникшие экстремальные задачи сводятся к задачам линейного программирования. Введем величину £ = При сделанных предположениях она

строго положительна; более того, £ G [1; ж). Умножим неравенства из множества RA’3 = EА’3 U DA’3, соответствующего рассматриваемому ФЗ, на переменную £. Неравенства не поменяют знак, поскольку £ строго положительна. Заменим переменные £p(f) = d(f). Отметим, что d(x3) = 1. В получившееся множество неравенств включим дополнительный элемент - линейное неравенство £ ^ 1. Это множество неравенств

/Т"> А ,3

назовем Rd .

Вторая задача апостериорного вывода свелась к решению серии задач линейного программирования:

p1 (Z| (x3)) = min d(Z), p+(Z| (x3)) = max d(Z), Z G{xi,x2,xix2}.

КЛ,3 кл,з

В явном виде множество неравенств R^’3 выглядит следующим образом:

ЛА’3 — Rd —

£ > 1,

d(xiх2хз) ^ 0,

d(xiхз) — d(xix2x3) ^ 0,

d(x2x3) — d(xix2x3) ^ 0,

1 — d(xix3) — d(x2x3) + d(xix2x3) ^ 0, d(xix2) — d(xix2x3) ^ 0, d(xi) — d(xix2) — d(xix3) + d(xix2x3) ^ 0, d(x2) — d(xix2) — d(x2x3) + d(xix2x3) ^ 0, £ — d(xi) — d(x2) — 1 + d(xix2)+

+d(xix3) + d(x2x3) — d(xix2x3) ^ 0, £p2 < d(xi),

£P2 < d(x2 ^

£% < 1,

£^2 < d(xix2),

£p23 < d(xix3), 0223 < d(x2x3), £^223 < d(xix2x3),

d(x2 ) < £P+,

1 < £p+,

d(xix2) < £p+2, d(xix3) < £p+3,

d(x2x3) <

d(xix2x3) < £p+23.

Пример 2.

Снова рассмотрим построенный над А = {хі, х2, хз} ФЗ

С = {хі, Х2, Хз, Х\Х2,Х\Хз, Х2Х3, х1х2хз}•

В отличие от примера 1, на вход поступает кортеж детерминированных свидетельств (Х2Х3}. Будем предполагать, что р(х2хз) имеет либо ненулевое скалярное значение, либо интервальную оценку с различающимися границами. Эта интервальная оценка в качестве нижней границы может содержать нуль.

Заданы те же непротиворечивые интервальные оценки истинности элементов ФЗ Vа’3, что и в примере 1.

Вторая задача апостериорного вывода сводится к решению задач гиперболического программирования:

р-(2|(х2х3» = йш,Й5^2 р+(2|(х2хз)) = т»хЙ^>, 2б{«}.

Покажем, что возникшие экстремальные задачи снова сводятся к задачам линейного программирования. Введем величину £ = При сделанных предположениях

она строго положительна; более того, £ € [1; то). Умножим неравенства из множества Ял,3 = ЕА’3 у Рл’3, соответствующего рассматриваемому ФЗ, на переменную £. Неравенства не поменяют знак, поскольку £ строго положительна. Заменим переменные £р(1) = ). Отметим, что ¿(х2х3) = 1. В получившееся множество неравенств вклю-

чим дополнительный элемент - линейное неравенство £ ^ 1. Назовем это множество

ЯЛ'Х V

а{х2Хз)

Вторая задача апостериорного вывода в случае ФЗ третьего порядка и двулитерного кортежа детерминированных свидетельств сводится к решению задач линейного программирования:

р (^| (х2х3}) = тіп ), р+ (^| (х2х3}) = тах ), Z Є {х1}.

п

¿{х2х2)

к

¿{х2Х2)

Само множество

а,3

’в,

в явном виде выглядит так:

п-

А’3

й

£ > 1,

¿(хіХ2Х3) ^ 0,

¿(хіХ2) — ¿(хіХ2Х3) ^ 0,

¿(хіХ3) — ¿(хіХ2Х3) ^ 0,

¿

1 — ¿(хіХ2Х3) ^ 0,

¿(х2) — ¿(хіХ2) — 1 + ¿(хіх2Х3) ^ 0, ¿(х3) — ¿(хіХ3) — 1 + ¿(хіх2Х3) ^ 0, £ — ¿(хі) — ¿(х2) — ¿(Х3) + ¿(хіх2) + +с!(хіХ3) + 1 — ¿(хіХ2Х3) ^ 0, £р- < ¿(хі ),

£р- < ¿(х2 ), £р- < ¿(х3),

£р-2 < ¿(хіХ2), £р-3 < ¿(хіХ3), £р-3 < 1,

¿(х2 ) < £р+, ¿(х3) < £р+, ¿(хіХ2 ) < £р+2,

¿(хіХ3) < £р+3,

1 < £р23

£р123 < ¿(хіх2Х3), ¿(хіх2Х3) < £р+23.

В примерах 1 и 2 разобраны только положительно означенные детерминированные свидетельства. В случае другого означивания свидетельств или иного порядка атомарных свидетельств в кортеже следовало бы применить алгоритмы переобозначения или перестановки элементов идеала цепочек конъюнкций соответственно.

Обобщение апостериорного вывода на случай стохастических свидетельств и неточных свидетельств производится по формулам (1)-(4).

Хотя примеры 1, 2 и формулы (1)-(4) дают достаточно четкое представление о том, как производить апостериорный вывод, при разработке алгоритмов для последующей программной реализации может потребоваться более детальное описание подхода. Удобная с точки зрения разработки программных приложений формализация процесса и объектов, в нем участвующих, предложена, например, в [4, 15, 16]; кроме того, там же систематически описан подход к обработке стохастических и неточных свидетельств.

4. Непротиворечивость апостериорных оценок. Утверждение. Пусть X - это цепочка атомов, формирующая поступившее свидетельство, а Z используется так же, как в примерах 1, 2, и п. 1: оно обозначает произвольный конъюнкт из исходного ФЗ, не содержащий ни одного атома из поступившего свидетельства. Тогда совокупность апостериорных оценок вероятностей

. ¡р(хг)} ¡р(хг)} ]

тт{й^Гтах{йШ.

задает непротиворечивый ФЗ над конъюнктами вида Z, если соответствующие экстремальные задачи имеют решение.

Примечание 4.1. Утверждение верно, даже если в исходном ФЗ р(Х) = 0. В этом случае интересующие нас оценки выродятся в [0; 1] [13].

Примечание 4.2. Совокупность конъюнктов вида Z образует идеал; он является подыдеалом идеала-носителя исходного ФЗ.

Примечание 4.3. Предполагается, что апостериорные оценки вероятностей удалось получить. В противном случае, если соответствующие задачи гиперболического программирования не имеют решения, исходные данные были противоречивы.

Доказательство. Обратим внимание на важное свойство совокупности величин вида d(XZ), где Z «пробегает» соответствующий идеал.

Пусть £ = Тогда, используя матрицы 1„ и векторы р(") из [4, 5], запишем

применявшееся в примерах 1 и 2 преобразование системы неравенств, вытекающей из требований вероятностной логики.

Определим новый вектор = £ • Р(п). Его «нижний» подвектор, содержащий вероятности конъюнктов вида XZ, где Z «пробегает» конъюнкты, не содержащие атомов их X, обозначим ^т), где т равно разности числа атомов в ФЗ и числа атомов в свидетельстве:

Іп X Р(п) > 0<п>,

е • І„ X Р(п) > "о

ІП X Є • Р(п) > о(п>,

іп х а(п) > 0°п>.

Из последнего неравенства следует

в силу того, что матрица Іп имеет структуру

* *

0 1т

Учтем, что, согласно определению, ¿(X) = 1.

Таким образом, оказывается, что на величины вида d(XZ) = р(^\Х) наложены требования аксиоматики вероятностей, т. е. после проведения апостериорного вывода (и если все соответствующие задачи гиперболического программирования имеют решение) получим непротиворечивую совокупность оценок апостериорных вероятностей над идеалом конъюнктов с элементами вида Z.

За счет переозначиваний и перестановок переменных случай, когда детерминированное свидетельство содержит атомы с отрицанием, сводится к рассмотренному в утверждении. Соответствующие вопросы рассмотрены в [4]; на матрично-векторном языке преобразования, связанные с апостериорным выводом при произвольном детерминированном свидетельстве, выполнены в [15], а еще более общая ситуация рассмотрена в [16].

Как уже отмечалось, при обработке стохастического свидетельства сначала пропа-гируется по-отдельности каждое означивание цепи конъюнкций из всех атомов, входящих в такое свидетельство. Затем из результатов пропагации строится «смесь» -линейная комбинация с весами рщ^). Поскольку линейная комбинация непротиворечивых ФЗ образует непротиворечивый ФЗ, то результаты пропагации стохастического свидетельства также непротиворечивы.

Литература

1. Городецкий В. И. Байесовский вывод: препринт Ленингр. ин-та информатики и автоматизации АН СССР, № 149. Л., 1991. 38 с.

2. Тулупьев А. Л. Алгебраические байесовские сети: теоретические основы и непротиворечивость. СПб.: С.-Петерб. ин-т информатики и автоматизации РАН, 1995. 76 с.

3. Тулупьев А. Л. Алгебраические байесовские сети: логико-вероятностный подход к моделированию баз знаний с неопределенностью. СПб.: С.-Петерб. ин-т информатики и автоматизации РАН, 2000. 282 с.

4. Тулупьев А. Л., Николенко С. И., Сироткин А. В. Байесовские сети: логико-вероятностный подход. СПб.: Наука, 2006. 607 с.

5. Тулупьев А. Л. Алгебраические байесовские сети: локальный логико-вероятностный вывод: учеб. пособие. СПб.: С.-Петерб. гос. ун-т; ООО Изд-во «Анатолия», 2007. 80 с.

6. Тулупьев А. Л. Алгебраические байесовские сети: глобальный логико-вероятностный вывод: учеб. пособие. СПб.: С.-Петерб. гос. ун-т; ООО Изд-во «Анатолия», 2007. 40 с.

7. Тулупьев А. Л. Непротиворечивость оценок вероятностей над идеалами конъюнктов и дизъюнктов // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 10: Прикладная математика, информатика, процессы управления. 2009. Вып. 2. С. 121-131.

8. Тулупьев А. Л. Непротиворечивость оценок вероятностей в алгебраической байесовской сети // Вестн. С.-Петерб. ун-та. Сер. 10: Прикладная математика, информатика, процессы управления. 2009. Вып. 3. С. 144-151.

9. Городецкий В. И. Адаптация в экспертных системах // Изв. АН СССР. Сер. Техническая кибернетика. 1993. № 5. С. 101-110.

10. Городецкий В. И. Алгебраические байесовские сети - новая парадигма экспертных систем // Юбил. сб. трудов институтов Отделения информатики, вычислительной техники и автоматизации РАН. М.: Изд-во РАН, 1993. Т. 2. С. 120-141.

11. Тулупьев А. Л., Николенко С. И., Никитин Д. А., Сироткин А. В. Синтез апостериорных оценок истинности суждений в интегрированных базах знаний: детерминированный вариант // Изв. высш. учеб. заведений. Приборостроение. 2006. № 11. С. 35-39.

12. Тулупьев А. Л., Николенко С. И., Сироткин А. В. Синтез апостериорных оценок при поступлении свидетельств с неопределенностью в интегрированную систему знаний о неточных вероятностях // Изв. высш. учеб. заведений. Приборостроение. 2006. № 11. С. 39-44.

13. Тулупьев А. Л., Никитин Д. А. Экстремальные задачи в апостериорном выводе над идеалами цепочек конъюнкций // Труды СПИИРАН. 2005. Вып. 2, т. 2. СПб.: Наука, 2005. С. 12-52.

14. Гавурин М. К., Малоземов В. Н. Экстремальные задачи с линейными ограничениями: учеб. пособие. Л.: Изд-во Ленингр. ун-та, 1984. 175 с.

15. Сироткин А. В., Тулупьев А. Л. Матрично-векторные уравнения локального логиковероятностного вывода в алгебраических байесовских сетях // Труды СПИИРАН. 2008. Вып. 6. СПб.: Наука, 2008. С. 131-149.

16. Тулупьев А. Л., Сироткин А. В., Николенко С. И. Байесовские сети доверия: логико-вероятностный вывод в ациклических направленных графах. СПб.: Изд-во С.-Петерб. ун-та, 2009. 400 с.

Статья рекомендована к печати член-кор. РАН, проф. Г. А. Леоновым.

Статья принята к печати 24 сентября 2009 г.