Abstraktion har förespråkats som en av de viktigaste åtgärderna för beräknings komplexitet modellbaserad diagnos. Men efter det seminala arbete som publicerades i början av nittiotalet har lite forskning ägnats åt detta ämne. I detta dokument anser vi att en av de typer av abstraktion som vanligen används vid diagnos, d.v.s. strukturell abstraktion, undersöka den både ur teoretisk och praktisk synvinkel. För det första ger vi en ny formalisering för strukturell abstraktion som generaliserar och utvidgar tidigare. Sedan presenterar vi två nya olika tekniker för modellbaserad diagnos som automatiskt härleder enklare-till-diagnos-versioner av ett (hierarkiskt) diagnosproblem på grundval av tillgängliga observationer. De två föreslagna teknikerna är formulerade som förlängningar av den välkända Mozetic algoritm [1], och experimentellt kontrasteras med den för att utvärdera de erhållna effektivitetsvinster.
Ref beaktade beräkningen av diagnoser med hjälp av en hierarkisk algoritm.
Hierarchical model-based diagnosis based on structural abstraction
{'venue': 'Artificial Intelligence', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}