Tuning Of Belief Network-Based Diagnostic Model

This paper presents a multi-stage diagnostic Belief Network Based Model (BNBM). Proposed model allows for application of acquired knowledge from data training, domain experts and domain literature. This feature is its special advantage. A general model structure, selected issues with its identification and application were shown as well. Described BNBM model consists of three stages: preliminary data processing, equalization and balance of additional variables and belief network. Tuning of BNBM model with using memetic algorithm as global optimization method with local optimization was proposed.

W artykule opisano wielostopniowy model diagnostyczny bazujący na sieci przekonań. Przedstawiono ogólną strukturę modelu oraz omówiono problemy związane z jego identyfikacją oraz strojeniem. Szczególną zaletą proponowanego modelu jest to, że pozwala on na stosowanie wiedzy pozyskanej zarówno z danych uczących jak i artykułowanej bezpośrednio przez specjalistów i literaturę rozpatrywanej dziedziny. Opisany model diagnostyczny składa się ze stopnia wstępnego przetwarzania, stopnia uzgadniania oraz stopnia w postaci sieci przekonań. Dla przyjętej ogólnej postaci modelu omówiono procedurę strojenia z użyciem algorytmu genetycznego. Z uwagi na wady i zalety tego algorytmu dokonano modyfikacji procedury strojenia poprzez zastosowanie algorytmu memetycznego. Określono kierunki dalszych prac badawczych.