A wide range of AI applications should manage time varying information, for example, temporal databases, reservation systems, keeping medical records, financial applications, planning. Many published research articles in the area of temporal representation and reasoning assume that temporal data is precise and certain, even though in reality this assumption is often false. In many situations there is a need to know the relation between two temporal intervals, as it is, for example, during query processing. Indeterminacy means that we do not know exactly when a particular event happened. When two temporal intervals are indeterminate it is in many cases impossible to derive a certain temporal relation between them.Keywords: Uncertain temporal relation, point, interval, probability

Ryabov, Vladimir

Spanish

Una amplia gama de aplicaciones de IA debe administrar información variable en el tiempo, por ejemplo,
bases de datos temporales, sistemas de reserva, registros médicos, aplicaciones financieras,
planificación. Muchos artículos de investigación publicados en el área de representación temporal y
razonamiento asume que los datos temporales son precisos y ciertos, aunque en realidad esto
la suposición es a menudo falsa. En muchas situaciones existe la necesidad de conocer la relación entre
dos intervalos temporales, como lo es, por ejemplo, durante el procesamiento de consultas. indeterminación
significa que no sabemos exactamente cuándo sucedió un evento en particular. cuando dos
intervalos temporales son indeterminados, en muchos casos es imposible derivar un cierto
relación temporal entre ellos.
En este artículo proponemos un enfoque para representar y estimar valores temporales inciertos
relaciones mediante el cálculo de las probabilidades de las relaciones básicas que se pueden mantener entre dos
primitivas temporales. Representamos la relación entre dos intervalos temporales como un
matriz, cuyos cuatro elementos son las relaciones entre los extremos de estos intervalos.
La relación incierta entre dos puntos temporales está representada por un vector con tres
valores de probabilidad que denotan las probabilidades de las relaciones básicas (antes, al mismo
tiempo, después) entre estos puntos. Las probabilidades de las relaciones de intervalo de Allen entre
dos intervalos temporales se componen como probabilidades condicionales conjuntas de la
relaciones correspondientes entre los extremos de los intervalos. También consideramos un
ejemplo de uso del mecanismo de estimación propuesto, que ayuda a determinar posibles
áreas de aplicación del formalismo.A wide range of AI applications should manage time varying information, for example,
temporal databases, reservation systems, keeping medical records, financial applications,
planning. Many published research articles in the area of temporal representation and
reasoning assume that temporal data is precise and certain, even though in reality this
assumption is often false. In many situations there is a need to know the relation between
two temporal intervals, as it is, for example, during query processing. Indeterminacy
means that we do not know exactly when a particular event happened. When two
temporal intervals are indeterminate it is in many cases impossible to derive a certain
temporal relation between them.
In this paper we propose an approach to represent and estimate uncertain temporal
relations by calculating the probabilities of the basic relations that can hold between two
temporal primitives. We represent the relation between two temporal intervals as a
matrix, four elements of which are the relations between the endpoints of these intervals.
The uncertain relation between two temporal points is represented by a vector with three
probability values denoting the probabilities of the basic relations (before, at the same
time, after) between these points. The probabilities of Allen’s interval relations between
two temporal intervals are composed as joint conditional probabilities of the
correspondent relations between the endpoints of the intervals. We also consider an
example of using the proposed estimation mechanism, which helps to figure out possible
application areas of the formalism

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Probabilistic estimation of uncertain temporal relations

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