Инженерия знаний
  Пример: Транспортная логистика
Я ищу:
На главную  |  Добавить в избранное  

Кибернетика /

Инженерия знаний

←предыдущая следующая→
1 2 3 4 5 6 



Скачать реферат


(i)– имя правила:

Q –сфера применения правила;

P – условие применимости првила (логическое условие)

A=>B – ядро правило, где А- посылка, а В- заключение;

N – поставленное условие, определяетдействия, которые выполняются в случае выполнения ядра.

Р – при истинности активизируется ядро правила.

Фрейм – структура данных для представления стереотипной ситуации

(к: А1К1, A2K2, ….,AnKn)

(к: A1k1, A2k2,….,An kn)

(имя файла:

имя слота1 (значение слота1)

имя слота2 (значение слота2)

………………………………..

имя слота n (значение слота n))

Протофрейм – знания о классе объектов.

Фрейм- экземпляр- получается из протофрейма при заполнении слотов конкретными значчениями.

В структуру фреймов обычно включают системные слоты. К системе слота относятся:

Слоты определим фреймродитель, слот, указываемый на прямые дочерние фрейма.

В качестве системы слотов: слоты, содержащие сведения о создателе программы, о её модификации.

В структуру входят:

- указатель наследования;

- указатель типа данных;

- демоны и т.п.

ЯЗЫК ФМС (FMS).

Указатели наследования могут быть:

U – unique – уникальный

S – same- какой-то

R – range – указатель границ;

0 –override – игнорировать

U – во фреймах разных уровней с одинаковыми именами будут различными.

S – слоты наследования значений из слотов высшего уровня с такими же именами

U

Человек

Ребёнок

Миша

Значение нижнего уравнения должно лежать внутри границ определённого в верхнем уравнении.

R

Человек

Ребёнок

Миша

Если значение не задано то оно наследуется из слота верхнего уравнения, а если оно задано , то наследование игнорируется.

О

Человек

Ребёнок

Миша

Лекция 11 3.12.99

Сочетание сетевой и фреймовой модели в системе представления знаний OPS-5

В этом языке есть продукционные правила и базы данных

::=( {| }+)

{}+ - Может повторятся несколько раз

::=({ значение})

::=< аз-элемент> | < элемент-вектор>

( Вещество класс кислота

имя

цвет бесцветная )

(Порядок – задач: Источник, утечки Ограждения)

Что собой представляют правила :

::=(Р )

::={}+

::= | -

::= | |

::=({значение>}+) |

# ( Порядок задач )

( [{ }+] )

# (Вещество )

В образце не обязательно указываются все атрибуты данного класса , т.е. мы можем записать

(Вешество класс кислота

имя )

т.е. переменная кислота –вещ получит значение

::= ( { >}+)

Значение с соответствующего атрибута элемента работой памяти должно совпадать с одним из элементов указанных в данном листе, хотя бы с одним. Эти значения задаются конкретными словами.

# (Вещество класс кислота

имя

цвет )

::= (< объект> { < атрибут>{{< значение>}+}}+)

Список значений может задаваться и в виде ограничений

# (Двигатель мощность { 100 200} )

(Двигатель мощность 160)

:={}+

::=(make < ЭРП> | remove | (modif { < значение>} +)

# (Р координировать _а

(цель состояние активный

имя координировать )

Если цель находится в состоянии координировать и порядок задач не определён,

то создать

(Порядок задач ) –>

(make цель состояние активный

имя упорядочить задачи)

(modif1 состояние ожидания))

ссылка указывает , что модифицироваться будет элемент рабочей памяти

Стратегия решения задач основана на явном задании цели

Выполнение

1. сопоставление с элементами памяти в результате формируется конфликтное

множество правил

2. Выбор правил из конфликтного множества

3. Выполнение действий, указанных в заключении правил

Выполняется до тех пор, пока не будет достигнута цель.

Приобретение знаний

- извлечение знаний из источника , преобразование их в нужную форму , а также

перенос в базу знаний интеллектуальной системы.

Знания делятся на :

- объективизированные ;

- субъективные

Объективизированные – знания , представленные во внешних источниках –

книгах, журналах, НИР.

- форматизированные, т.е. представлены в виде законов, формул, моделей, алгоритмов.

Субъективные – знания, которые являются экспертными и эмперическими не представлены

во внешней форме.

Знания экспертом является неформализованными, представляют собой множество эвристических приёмов и правил, позволяют находить подходы к решению задач и выдвигать гипотезы , которые могут быть подтверждены или опровержены.

Знания могут быть получены в процессе наблюдения за каким-либо объектогм.

Режимы работы инженера по знаниям, консультолога в процессе приобретения знаний.

1. протокольный анализ

- записываются рассуждения вслух в процессе решения задач.

О.с. составляются протоколы, которые анализируются

2. Интервью - ведется диалог с экспериментом, направленный на приобретение знаний.

3. Игровая имитация профессиональной деятельности.

Методы интервьюирования.

1. Рубление на ступени выделяются связи, позволяющие строить иерархические структуры

2. Репертуальная рещётка предлагаются 3 понятия и требуется назвать отличие 2-х понятие 3-его. Эксперту предлагается пара понятий и требуется назвать общие свойства =>

сформировать классы.

Методика работы конитолога по формированию поля знания

Включает 2 этапа

1. подготовительный

1.1. Чёткая подготовка задачи , которая должна решать система

1.2. Знакомство конит с литовой

1.3. Выбор экспертов

1.4. Знакомство экспертов с копией

1.5. Знакомство эксперта с популярной методикой по искусственному интеллекту

1.6. Формирование с копии поля знания

2. Основной этап

2.1. накачка поля знания в режиме

2.2. командная работа косметолога – анализ протокола, определение связей между понятиями , готовит вопросы к эксперту

3. Подкачка поля знания – задача вопросов эксперту

4. Формализация концептуальной задачи.

5. Проверка полноты модели

Если модель неполная , то используется 2-ое приближение.

Лекция 12 10.12. 99.

Нечёткие множества

[10,40] – толщина изделий

малая [10;20]

средняя [20;30]

большая [30;40]

степень

принадл

1

0.7

0.1

х

10 15 40 толщина изделий

- нечёткое множество

х - универсальное множество

х - образуют совокупность пар А

- называется функцией принадлежности нечёткого множества .

Значения функции принадлежности для конкретного элемента Х называется

Степенью принадлежности

- носитель нечёткого множества

Нормальным нечётким множеством называется множество для которого

0.6

- нечёткое множество

Х - универсальное множество

Х - образуют совокупность пар А

: - называется функцией принадлежности нечёткого множества .

Значение функции принадлежности для конкретного элемента Х называется степенью

принадлежности

- носитель

←предыдущая следующая→
1 2 3 4 5 6 



Copyright © 2005—2007 «Mark5»