5、概率逻辑编程与基因调控预测相关技术探讨

概率逻辑编程与基因调控预测相关技术探讨

1. 概率逻辑程序修订

概率逻辑（ProbLog）中，查询 q 的成功概率对应于在逻辑程序分布下查询 q 有证明的概率。例如，对于 related(c, b) 有两种证明方式，一种是使用基本情况和一个事实，另一种是使用递归情况和两个事实。计算总概率的一种方法是先对证明进行析取，然后将它们的概率相加。如通过在第二个证明的公式中排除 similar(c, b) ， related(c, b) 的概率为 1.0·0.9 + 0.8·0.6·0.7·(1 - 0.9) = 0.9336 ， related(a, b) 的概率为 0.67824 。

ProbLog 查询成功概率的计算和近似是计算上困难的问题，可通过将其归约为单调 DNF 公式概率的计算，并使用二元决策图（BDDs）来解决。ProbLog 可应用于生物网络分析、超文本和网络挖掘、通信网络等领域。

1.1 修订 ProbLog 理论

在许多领域中，可自动获得大型 ProbLog 理论，但大型理论在计算和用户使用上都存在困难，需要将其修订为较小的理论。新信息通常可以提高初始 ProbLog 理论的质量，并有助于减小其规模。

ProbLog 理论修订问题的定义如下：给定一个 ProbLog 理论 S （一组 ProbLog 子句）、一组以基目标形式存在的正例和反例 P