[論文レビュー] Using the Dempster-Shafer Scheme in a Diagnostic Expert System Shell

Gautam Biswas, Teywansh S. Anand|arXiv (Cornell University)|Mar 27, 2013

AI-based Problem Solving and Planning参考文献 3被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、診断的推論における不確実性を管理するために、ルールベース推論とDempster-Shafer証拠理論を統合したエキスパートシステムシェルを提示する。信念関数を仮説に対する証拠的支援を表現するために用い、前向きおよび後向きチェーニングを組み合わせることで、インタラクティブでミックスド・イニシャチブ型の診断を可能にし、不確実性や不完全な診断状況下でも著しく高い耐性を発揮する。

ABSTRACT

This paper discusses an expert system shell that integrates rule-based reasoning and the Dempster-Shafer evidence combination scheme. Domain knowledge is stored as rules with associated belief functions. The reasoning component uses a combination of forward and backward inferencing mechanisms to allow interaction with users in a mixed-initiative format.

研究の動機と目的

• 不確実性下での診断的推論を支援するエキスパートシステムシェルの開発を目的とする。
• Dempster-Shafer理論を、仮説に対する証拠的信念の表現および結合の形式的枠組みとして組み込むことを目的とする。
• 前向きおよび後向き推論メカニズムを統合することで、インタラクティブでミックスド・イニシャチブ型の診断を可能にする。
• ドメインの専門家が、関連する信念関数とともに診断知識をルールとしてエンコードできるようにする。
• 証拠が不完全または矛盾する状況下でも、診断システムの信頼性を向上させることを目的とする。

提案手法

• 各ルールが証拠と仮説の間に、信念度を伴って関連付けることで、ドメイン知識を信念関数とともに表現する。
• 既知の証拠を伝搬し、中間的信念を生成するために前向きチェーニングを採用する。
• 診断的仮説を探索し、必要な証拠を同定するために後向きチェーニングを用いる。
• 複数のルールや情報源からの信念関数を統合するために、Dempsterの結合規則を適用する。
• ユーザーが証拠を入力し、推論中に仮説を照会できるようにすることで、ミックスド・イニシャチブ型の相互作用を支援する。
• 信念、可能性、無知を区別する信念構造を維持することで、不確実性を表現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Dempster-Shafer理論を診断的応用を想定したエキスパートシステムシェルに効果的に統合する方法は何か？
• RQ2 前向きおよび後向き推論を組み合わせることによる診断システムの使いやすさと正確性への影響は何か？
• RQ3 信念関数の使用が、従来の確率論的またはルールベース手法と比較して、不確実性下での推論をどのように改善するか？
• RQ4 証拠が不完全な状況下で、ミックスド・イニシャチブ型相互作用が診断性能を向上させ得るか？
• RQ5 標準的なベイジアンまたはルールベース手法と比較して、信念関数の使用が計算的および表現的利点をもたらすか？

主な発見

• Dempster-Shafer理論の統合により、従来のベイジアンまたはルールベースシステムよりも、不確実性の表現がより洗練されたものとなった。
• ミックスド・イニシャチブ型相互作用モデルにより、証拠が不完全または曖昧であっても、ユーザーが診断を効果的に導くことが可能となった。
• Dempsterの結合規則を用いて、複数の信念関数を効果的に統合し、整合的で解釈可能な診断的結論を導出できた。
• 信念関数の使用により、証拠の欠如（無知）と否定（不信）を区別できるようになったため、診断の耐性が向上した。
• 本アプローチは、証拠が不確実または矛盾する分野において、実用的な有効性を示した。
• システムのアーキテクチャは拡張性を備えており、ドメイン専門家が自信度レベルを伴って段階的に診断知識をエンコードできる。