9、基于马尔可夫决策过程与贝叶斯网络编译的解释生成研究

基于马尔可夫决策过程与贝叶斯网络编译的解释生成研究

在智能系统中，为用户提供合理的解释是提升用户体验和系统可信度的关键。本文将围绕基于马尔可夫决策过程（MDP）的解释生成机制以及多重分割贝叶斯网络（MSBNs）的编译算法展开探讨。

基于马尔可夫决策过程的解释生成

• 相关变量选择
  • 对于每个变量 (X_i)，固定其他所有变量 (X_j, j \neq i)，通过计算 (relV_s (X_i) = \max_{s’ \in neigh_{X_i} (s)} V (s’) - \min_{s’ \in neigh_{X_i} (s)} V (s’)) 来衡量其在状态 (s) 下的相关性。其中，(neigh_{X_i}(s)) 是除 (X_i) 外其他变量取值与 (s) 相同，而 (X_i) 取值不同的状态集合。
  • 对所有变量重复此过程，选择值差异最大的变量作为相关变量，即 (X_V^R = \arg\max_i(relV_s (X_i)), \forall(i))。
• 知识库（KB）
  • KB 以框架层次结构表示，分为三个部分：动作、组件和变量。每个框架存储关于特定过程、组件或变量的通用知识，这些知识可从书面文档或领域专家处获取。
  • KB 包含三个层次结构：程序和动作、组件以及变量，还包括不同层次结构中框架之间的关系，如哪些动作影响每个组件以及与每个组件关联的变量。
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