MultiBooks - Tổng hợp IT - PC part 17

Tham khảo tài liệu multibooks - tổng hợp it - pc part 17, công nghệ thông tin, kỹ thuật lập trình phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
MultiBooks - Tổng hợp IT - PC part 17Cuối cùng, phương trình thứ 4 từ sự thật rằng o11 là ai đó không phải là Jim Hatchtheo các khả năng 2 và 4, và từ bảng trên ta biết rằng xác suất của o11 (không phảilà Jim Hatch) là 0.2.Để xác định được xác suất mà pic8.gif chứa cả Ken Yip và Jim Hatch, chúng taphải giải hệ phương trình tuyến tính trên để có p1, chú ý rằng mọi kịch bản xảy rađều bị ảnh hưởng bởi 4 khả năng. Kết quả thu được cho thấy xác suất của p1 làkhông duy nhất. Nó có thể nhỏ hơn 0.3 hay lớn hơn 0.5 hay giá trị nào đó giữachúng. Cụ thể, khi nhân đơn thuần xác suất 0.5 kết hợp với Ken Yip (đối tượng o10)và xác suất 0.8 của Jim hatch (đối tượng o11) ta có xác xuất 0.4.Kết quả này mặc dù là đúng nhưng nó đặt ra vấn đề mới cơ bản. Trong mô hình dữliệu quan hệ, câu trả lời của bất kỳ truy vấn nào đều có thể lưu trữ như quan hệ.Trong trường hợp các quan hệ với các thuộc tính xác suất, ta muốn các kết quả truyvấn là các quan hệ xác suất. Tuy nhiên, quan hệ xác suất có một thuộc tính xácxuất để vào truy vấn, nhưng kết quả lại cho khoảng xác suất, thí dụ [0.3, 0.5] nhưsuy diễn trên đây.Sự cần thiết của khoảng xác suấtThí dụ trên đây cho thấy nếu ta muốn lưu trữ thông tin dưới dạng “Đối tượng ohiện diện trong ảnh i là X với xác suất p” thì sẽ gặp khó khăn. Ngược lại, thay thếxác suất điểm bởi khoảng [l, u] cho phép ta thoát khỏi vấn đề này. Quan điểm nàycũng có lợi thế khác. Khi chương trình xử lý ảnh nhận ra đối tượng o trong ảnh i làX với xác suất p, thì nếu ta để ý đến sự thật là tồn tại biên lỗi e trong nhận dạngnày, cuối cùng ta có xác suất khoảng [p-e, p+e].Tổng quát, ta hãy quay lại bảng kết hợp xác suất của quan hệ name trên đây, mởrộng nó bằng bổ sung pic8.gif và giả sử rằng biên lỗi là ±3%. Vậy, nếu ta có xácsuất p trong bảng, thì ta thay thế xác suất này bởi khoảng [max(0, p-0.03), min(1,p+0.03)] để có được bảng như sau: ObjId Name Prob Prob (Lower) (Upper) o1 Jim Hatch 0.77 0.83 o1 Dave Fox 0.17 0.23 o2 John Lee 0.72 0.78 o2 Ken Yip 0.12 0.18 o3 John Lee 0.97 1.00 o4 Jim Hatch 0.97 1.00 o5 Bill Bosco 0.97 1.00 o6 Dave Dashell 0.97 1.00 o7 Ken Yip 0.67 0.73 o7 John Lee 0.27 0.33 o8 Bill Bosco 0.57 0.63 o8 Dave Dashell 0.17 0.23 o8 Jim Hatch 0.07 0.13 o9 Ken Yip 0.97 1.00 o10 Ken Yip 0.47 0.53 o10 Jim Hatch 0.37 0.43 o11 Jim Hatch 0.77 0.83 o11 John Lee 0.07 0.13Hãy quay trở lại câu truy vấn ”Tìm ảnh chứa cả Ken Yip và Jim Hatch”. Hãy xemxét lại ảnh pic8.gif và thấy được xác suất của ảnh chứa cả Ken Yip và Jim Hatch.Trong trường hợp này, sử dụng cả suy diễn và chú giải như đã làm cho xác suấtkhoảng, ta có thể viết ra các ràng buộc:1/ 0.47 £ p1+p2 £ 0.532/ 0.47 £ p3+p4 £ 0.533/ 0.77 £ p1+p3 £ 0.834/ 0.17 £ p2+p4 £ 0.235/ p1 + p2+ p3+p4 = 1Hãy quan sát bất đẳng thức 3 và 4 trên đây. Bất đẳng thức 3 suy diễn từ tri thứcJim Hatch là đối tượng o11 với xác suất giữa 77 và 83%. Trong trường hợp xác suấtđiểm, có hai khả năng (khả năng 1 và 3) trong đó đối tượng o11 đúng là Jim Hatch.Do đó, p1+p2 phải ở trong khoảng 77-83%.Bất đẳng thức thứ 4 được suy diễn từ tri thức rằng đối tượng o11 là ai đó khôngphải là Jim Hatch với xác suất 17-23%, vì 100-83=17 và đối tượng o11 không phảilà Jim Hatch. Do đó, p2+p4 phải nằm trong khoảng 17-23%.Giải phương trình tuyến tính trên đây cho giá trị cực tiểu và cực đại của biến p1, tacó 0.24 và 0.53.Tiệm cận tổng quátHãy định nghĩa quan hệ xác suất trên lược đồ (A1,...,An) là quan hệ thông thườngtrên lược đồ (A1,...,An, LB, UB) trong đó miền của thuộc tính UB và LB là các sốthực trong khoảng đơn vị [0, 1]. Thí dụ, quan hệ name là quan hệ xác suất có bathuộc tính:(ImageId, ObjectId, Name) Error!Quan hệ name thoả mãn một vài ràng buộc toàn vẹn: Error!Ràng buộc này cho biết rằng một ObjectId chỉ kết hợp với một một ảnh, có nghĩarằng ảnh khác nhau có ObjectId khác nhau. Ràng buộc sau đây nói rằng trường LBcủa bộ bất kỳ luôn nhỏ hơn hay bằng trường UB.Một CSDL ảnh bao gồm quan hệ xác suất gọi là name của khuôn dạng nói trên,cùng với tập quan hệ thông thường (không xác suất) R1,...,Rk tương ứng với đặctính ảnh. Lý do của sự phân biệt này là vì chỉ thao tác dẫn tới tính không chắc chắntrong CSDL ảnh là nhận dạ ...