Порівняльний аналіз підходів до моделювання невизначеності у діагностичних системах (Інформатика. Культура. Техніка, 2025)
У діагностичних системах, зокрема медичних, невизначеність є неминучою складовою, зумовленою неповнотою відомостей, похибками вимірювань, варіативністю симптомів та суб’єктивністю оцінок експертів. Традиційні детерміновані методи виявляються недостатніми для її моделювання, оскільки вони передбачають повну визначеність та однозначність даних. Тому актуальності набувають спеціальні підходи, які дозволяють працювати з різними типами невизначеності, зокрема імовірнісною, нечіткою та епістемічною. Найбільш поширеними серед них є нечітка логіка, байєсівський імовірнісний підхід та теорія Демпстера–Шейфера. Кожен із цих методів має власне теоретичне підґрунтя та забезпечує специфічні механізми обробки знань, що зумовило їхнє широке застосування в інтелектуальних системах. У роботі проведено систематизований огляд і поглиблений порівняльний аналіз зазначених підходів. Розгляд здійснено за кількома критеріями: точність та чутливість діагностики, інтерпретованість результатів, вимоги до даних і знань, масштабованість та гнучкість до змін. Для нечіткої логіки ключовою є здатність формалізувати лінгвістично нечіткі поняття та працювати з градаціями істинності, що наближає процес обробки інформації до способу мислення експерта. Байєсівські мережі базуються на класичній теорії ймовірностей та дозволяють послідовно оновлювати знання за допомогою теореми Байєса. Вони є потужним інструментом для задач, у яких доступний значний обсяг статистичних даних і необхідна висока точність прогнозів. Теорія Демпстера–Шейфера, у свою чергу, забезпечує механізми об’єднання незалежних джерел інформації та надання інтервальних оцінок упевненості, що дозволяє ефективно працювати в умовах неповноти знань або конфліктних свідчень. Результати проведеного аналізу підтверджують, що універсального методу роботи з невизначеністю не існує. Кожен підхід найбільш доцільний у своєму контексті: нечітка логіка – для задач із лінгвістично описовими даними, байєсівські мережі – для статистично обґрунтованих моделей, DST – для ситуацій з неповними чи суперечливими даними. Перспективним напрямом розвитку є побудова гібридних діагностичних систем, що поєднують різні методи моделювання невизначеності. Ідея полягає у створенні мультимодельних архітектур, де нечітка логіка відповідає за інтерпретацію якісних, лінгвістично описаних знань експертів, байєсівські мережі забезпечують імовірнісне обґрунтування висновків на основі статистичних даних, а теорія Демпстера–Шейфера дозволяє інтегрувати інформацію з кількох незалежних і навіть частково суперечливих джерел.
Keywords: діагностичні системи; штучний інтелект; моделювання невизначеності; нечітка логіка; байєсівські мережі; теорія Демпстера–Шейфера; обробка знань; прийняття рішень