Автоматизация Автоматизация Архитектура Астрономия Одит Биология Счетоводство Военна наука Генетика География Геология Държавна къща Друга журналистика и средства за масова информация Изкуство Чужди езици Компютърни науки История Компютри Компютри Кулинарна култура Лексикология Литература Логика Маркетинг Математика Механика Механика Мениджмънт Метал и заваръчна механика Музика Население Образование Безопасност на живота Охрана на труда Педагогика Политика Право инструмент за програмиране производство Industries Психология P Дио Религия Източници Communication Социология на спорта стандартизация Строителство Технологии Търговия Туризъм Физика Физиология Философия Финанси Химически съоръжения Tsennoobrazovanie скициране Екология иконометрия Икономика Електроника Yurispundenktsiya

Производствен модел на представяне на знания в експертни системи

Прочетете още:
  1. II. Контрол на първоначалното ниво на знания на студентите
  2. SCADA системи: основни блокове. Архивиране в SCADA-системи. Архитектура на архивната система.
  3. V Асимилиране на нови знания
  4. XXII. Модел "К" и отчаян риск
  5. А) Моделът Hofsteed
  6. Аварии върху системите за подпомагане на обществения живот
  7. Адаптивен модел
  8. Адаптивен полиномен модел от първи ред
  9. Актуализиране на знанията
  10. Актуализиране на знанията.
  11. Алтернативни модели на rozvitku. Основният проблем (лентата и CAS). Азіатськи модели. Европейски модел. Американски модел
  12. Анализ на финансовата устойчивост. Модел на финансовата стабилност

Производствени модели . За пръв път те бяха предложени от Post през 1943 г., приложени в системи за изкуствен интелект през 1972 г. При разследването на процесите на разсъждение и вземане на решения от човека те стигнаха до извода, че човек използва производствени правила в хода на своята работа. Правилото за производство е изходното правило, което генерира правилото.

Същността на продуктовото правило за представяне на знанието е, че определено условие е поставено от лявата страна, а действието от дясната страна: ако <списък състояния> [90] , а след това <списък на действията>. Ако това действие съответства на стойността "true", тогава се изпълнява действието, посочено в дясната страна на продукта. В общия случай дадено условие се разбира като изречение, в което се извършва търсене в базата от знания, а в действието - действия, извършени, когато резултатът от търсенето е успешен.

Моделите на продукта са набор от правила "условие за действие", където условията са изявления за съдържанието на определена база данни, а действията са процедури, които могат да променят съдържанието на база данни. Например: Ако съотношението на дълга към собствения капитал надвишава един при нисък оборот, тогава финансовата автономност и устойчивостта са критични.

Правилата (в които се изразява знанието) и фактите (те се оценяват с помощта на правила) са основният структурен елемент на системите за изкуствен интелект. Често в практиката на правилата за управление са емпирично извлечени от набор от факти, а не чрез математически анализ или алгоритмични решения. Такива правила се наричат евристични .

В производствения модел базата от знания се състои от набор от правила. Програмата, която управлява търсенето на правила - изходната машина, свързва знанията заедно и извежда заключение от последователността на знанието.

В процеса на обработка на информацията често се използват два метода: директно и обратно. В случай на директен подход - методът на съгласуване, лявата част на производственото правило служи като модел за намиране на решения. Състоянието и задачата се решават в посока от началното състояние към целевото. При обратния подход обработката на информацията се извършва по метода на генериране или популяризиране на хипотезата [91] и нейната проверка. Правилните части на производствените правила се проверяват, за да се намери необходимата декларация в тях. Ако съществуват такива правила за производство, се проверява дали отговаря на лявата страна на правилото за производство. Ако е така, хипотезата се потвърждава, ако не, тя се отхвърля.



В производствените системи съществуват три основни компонента:

- неструктурирана или структурирана база данни;

- набор от производствени правила или продукти, всеки продукт се състои от две части:

а) условия (предишен); тази част определя някои условия, които трябва да бъдат спазени в базата данни, за да бъдат изпълнени съответните действия;

б) действия (последващи); тази част съдържа описание на действията, които трябва да бъдат извършени в базата данни в случай, че са изпълнени съответните условия. В най-простите системи за производство те определят само кои елементи трябва да се добавят (или понякога изтриват) към базата данни.

- преводач, който последователно определя кои продукти могат да бъдат активирани в зависимост от условията, които се съдържат в тях; избира едно от приложимите правила за продукти в тази ситуация; Извършва действие от избраната процедура.

Моделите на продуктите са близки до логическите модели, но по-ясно отразяват знанията и следователно са най-често срещаните средства за представяне на знанието. Най-често те се използват в индустриални експертни системи, като решаващи или механизми на изводите.

Предимства на продуктовите модели:

- видимост;

- висока модулност - отделни логически правила могат да се добавят към базата от знания, да се заличат или да се променят независимо, принципът на модулната система за проектиране позволява да се автоматизира тяхното проектиране;

- лесно да се правят допълнения и промени;

- Опростеността на логическото заключение.

Недостатъци на производствените модели:

- С голям брой производствени правила в базата от знания, промяната на старото правило или добавянето на нова, води до непредсказуеми странични ефекти;

- трудно е да се оцени интегрираното изображение на знанията, съдържащи се в системата.

‡ Зареждане ...

1 | | 2 | 3 | 4 |


Когато използвате този материал, свържете се със bseen2.biz (0.006 сек.)