Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
Разработайте правило selection, которое выбирает вино с наивысшим рейтингом и предлагает его Пользователю.
Содержание книги
- Occur)U, Exprl, 2), collect(U, Exprl, Expr2), isolate(U, Expr2, Ans).
- I) ни один Человек не является островом. (джон донн (john donne))
- Глава 9. Представление неопределенности знаний и данных
- В более общей форме правило байеса имеет вид
- Можно с уверенностью Т заключить, что пациент страдает заболеванием DI.
- Множество, определенное такой характеристической функцией, представляется формулой
- Которая после подстановки дает
- Какова вероятность того, что из полной колоды будет вытянута одна из старших карт (король, дама или валет).
- Преимущество использования такой программы — снижение трудоемкости процесса, поскольку перенос знаний от эксперта к системе осуществляется в один прием.
- В основу оболочки KADS положено пять базовых принципов.
- Оболочки CommonKADS и KASTUS
- Сопровождение и редактирование баз знаний с помощью программы teiresias
- В составе teiresias Имеются и средства, которые помогают оболочке emycin следить за поведением экспертной системы в процессе применения набора имеющихся правил.
- Графический интерфейс модели предметной области
- В модели предметной области можно выделить четыре основных аспекта, которые явились следствием применения онтологического анализа, как отмечалось в разделе 10. 1. 3.
- Эффективность программы OPAL
- Обсуждение проблем машинного обучения мы отложим до главы 20, поскольку это слишком сложный материал для той части книги, которую мы рассматриваем как вводную.
- Если: Имеется решение менее радикальное, чем
- ГЛАВА 11. Эвристическая классификация (I)
- Классификация задач экспертных систем
- Теперь посмотрим, как соотносится описанная ранее классификация экспертных систем с предложенной Кленси иерархической схемой операций.
- Общность эвристической классификации
- В разделе упражнений вы встретите набор правил на языке clips, которые соответствуют определению, сформулированному в рассматриваемом документе.
- Кленси утверждает, что его работа может следующим образом, повлиять на исследования в области экспертных систем.
- Эти правила соответствуют этапу эвристического сопоставления.
- Разработайте правило selection, которое выбирает вино с наивысшим рейтингом и предлагает его Пользователю.
- Ранее мы уже упоминали о таких особенностях mycin, как отказ от обратного прослеживания в пользу деструктивной модификации рабочей памяти и использование стратегии исчерпывающего поиска.
- При проектировании программ эвристической классификации, таких как MUD или mycin, процесс уточнения правил является, по существу, шестиэтапным.
- ТО существует солевое загрязнение.
- Использование коэффициентов уверенности в программе MORE
- Каждое из таких предположений основано на стремлении сохранить взаимную согласованность коэффициентов в правилах одного семейства.
- ЕСЛИ: 1) заражение — менингит,
- Кленси утверждает, что поведение neomicyn ближе к модели поведения человека при диагностировании, чем поведение mycin.
- Почему в системах, основанных на правилах, сложно выполнять обратное прослеживание на большую глубину.
- Формирование суждений на базе модели в системе internist
- Структурированные объекты в CENTAUR
- Каждый управляющий слот можно рассматривать как консеквентную часть правила, условная часть которого сопоставима с ситуацией, описанной компонентами прототипа
- Формирование суждений на базе модели в системе internist
- База знаний программы internist формируется следующим образом.
- Проблемы, обнаруженные в процессе эксплуатации системы INTERNIST
- Рабочая среда инженерии знаний TDE
- Что понимается под прототипом в системе centaur. Какие функции возлагаются на прототипы.
- Severe-restrictive-defect. Present
- Области применения методов конструктивного решения проблем
- Программа R1 разбивает задачу конфигурирования на шесть подзадач, каждая из которых, в свою очередь, может быть разбита на более мелкие подзадачи.
- Стратегии разрешения конфликтов LEX и МЕА
- Формирование суждений с учетом ограничений: метод Match
- Извлечение знаний в системе R1/XCON
- Включить в систему НМД RA60,
- Совершенствование системы XCON
Разработайте правило rejection, которое активизируется после ввода пользователем отрицательного ответа на текущее предложение.
Правило acceptance завершает текущий сеанс работы с программой, (defrule acceptance
(task choice)
(decision (re?candidate) (is yes))
=>
(printout
T crlf
"Sir/Madam has impeccable taste "
;; "Сэр/Мадам! У вас исключительно тонкий вкус! "
T crlf) (halt))
II) Как можно изменить стратегию поиска, например не формировать сначала весь список, а предлагать пользователю вина сразу же после формирования очередного кандидата, причем создавать их в порядке "качества" вина?
ГЛАВА 12. Эвристическая классификация (II)
Инструментальные средства и задачи, решаемые экспертной системой
Эвристическая классификация в системах MUD и MORE
Модель предметной области выполнения буровых работ
Стратегии приобретения знаний
Использование коэффициентов уверенности в программе MORE
Опыт эксплуатации системы MORE
Совершенствование стратегий
Уроки проекта GUIDON
Структура задач в системе NEOMYCIN
Рекомендуемая литература
Упражнения
ГЛАВА 12. Эвристическая классификация (II)
Инструментальные средства и задачи, решаемые экспертной системой
Эвристическая классификация в системах MUD и MORE
12.3. Совершенствование стратегий Рекомендуемая литература Упражнения
Сейчас мы продолжим начатый в предыдущей главе анализ различий между задачами классификации и конструирования. Но теперь основное внимание будет сосредоточено на методах решения проблем, включая и различные способы представления знаний и реализации машины логического вывода. В частности, мы подробно рассмотрим типы инструментальных программных средств, наиболее подходящих для разработки систем эвристической классификации, примеры использования эвристической классификации в экспертных системах, более современных, чем MYCIN и EMYCIN, и увидим, каким образом сказывается обладание знаниями об используемых методах решения проблем на работе автоматизированных систем извлечения знаний.
Мы начали обсуждение методов решения проблем с эвристической классификации по той причине, что этот метод наиболее понятный. В следующих главах будут рассмотрены другие, более сложные методы, и вы сможете сравнить их.
Но в этой главе мы будем считать, что метод решения проблем выбран, а наша задача — проанализировать процесс выбора инструментальных средств для проектируемой экспертной системы и средств приобретения знаний.
Инструментальные средства и задачи, решаемые экспертной системой
В своей статье [Clancey, 1985] Кленси отметил, что хотя языки, базирующиеся на правилах, такие как EMYCIN, и не учитывают многих свойств предложенной им модели эвристической классификации, все же они являются достаточно подходящими инструментами для задач классификации, в частности задач диагностики. Хотя вразрез с рекомендациями Кленси ни система MYCIN, ни системы, базирующиеся на EMYCIN, не содержат специфических средств таксономии симптомов или признаков неисправностей, тот факт, что решения могут быть заранее пронумерованы, означает, что можно применить обратную стратегию построения суждений, т.е. строить логическую цепочку от абстрактных категорий решений к подходящим данным через промежуточный этап абстрагирования данных. Этот этап неявно включен в используемые правила. Тот факт, что выводы из набора правил индексируются в терминах медицинских параметров, на которые они ссылаются, позволяет без особого труда реализовать стратегию рассуждения от цели к средствам.
|
