Method of Determining Weights of Temporal Rules in Markov Logic Network for Building Knowledge Base in Information Control Systems

Abstract

The problem of constructing and expanding the temporal knowledge base for the information-control system is considered. This knowledge base is formally represented by the Markov logic network. It is shown that the behavior of the control object of a given class can be reflected in the form of a set of weighted temporal rules. These rules are formed on the basis of identifying links between events that reflect known variants of the behavior of the control object. A method is proposed for calculating the weights of temporal rules in a Markov logic network for a given level of detail of the control object. The level of detail is determined by the context for executing the sequences of control actions and for weighted temporal rules is specified by selecting subsets of the event attributes. The method includes such basic phases: preparation of a subset of temporal rules for a given level of detail; finding the weights of the rules taking into account the a priori probabilities of the event traces. The method creates conditions for supporting management decisions in information management systems at various levels of detail of complex management objects. Decision support is provided by predicting the probability of success in executing a sequence of actions that implement the management function in the current situation. These probabilities are determined using the weights of the temporal rules.

Development of information technology for the automated construction and expansion of the temporal knowledge base in the tasks of supporting management decisions

“…Stage 6. The weights determination of the received temporal rules by the method [13] taking into account the probability of occurrence of incoming sequences of states.…”

“…The proposed technology integrates a number of models and methods developed by the author [11][12][13]. Within the framework of technology, knowledge based on the proposed temporal rules is used.…”

“…Finding the weights of temporal dependencies. At this stage, let's use the method [13], which is based on the method of searching the weights in Markov's logical network and takes into account the features of temporal rules and constraints.…”

Принципи Автоматизованої Побудови Та Використання Темпоральної Бази Знань Для Підтримки Прийняття Рішень З Управління Підприємством

“…Питання автоматизованої побудови темпоральної бази знань були розглянуті в роботах [2][3][4][5][6][7]. В цих роботах в якості елементів представлення знань запропоновано використовувати темпоральні правила, що задають відношення у часі між парою послідовних дій з управління [3,4] (або парою послідовних станів об'єктів управління) з урахуванням контексту виконання дій [5].…”

“…Для цих правил в залежності від ймовірності їх появи розраховується вага [6]. Запропонований метод побудови такої бази знань містить у собі цикл пошуку темпоральних правил на основі аналізу послідовності станів об'єкту управління та обчислення їх ваги [7].…”