Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
Таким образом, ясно просматривается тенденция к повышению уровня обоснованности как в теоретических работах, так и в практическом воплощении соответствующих методов в реальных системах.
Содержание книги
- III) перечень дополнительных возможностей, которые, по-вашему, имеет смысл реализовать в этой среде разработки.
- Процесс прекращается (а эксперты расходятся по домам), когда проблема будет решена.
- Почему для HEARSAY-II выбрана такая архитектура
- Система HEARSAY-III— оболочка для создания систем с доской объявлений
- Инструментальные среды AGE и ОРМ
- Исполнение (выбранные для выполнения записи активизации источников знаний).
- Основной цикл работы вв1 состоит из следующих операций.
- Интеграция стратегий логического вывода
- Организация доски объявлений в системе GBB
- На уровне выполнения действий, предусмотренных записью активизации источника знаний.
- Что такое источник знаний в системе с доской объявлений?
- Система отслеживания истинности выполняет по отношению к базе данных четыре функции.
- Дуальная структура обоснований, предложенная дойлом, может быть использована для разделения допущений на три группы.
- Отслеживание истинности предположений, основанное на анализе допущений
- Предположим также, что в модели имеется обоснование
- Поскольку требуется знание только о корректном поведении объекта, потенциально метод должен сработать и при диагностировании неисправностей, которые ранее не возникали и незнакомы эксперту-человеку.
- Поясните отличие между монотонным и немонотонным пересмотром.
- Оптимизация производительности набора правил.
- Обе задачи относятся к классу методик, который мы назвали супервизорным обучением, поскольку в распоряжении программы Имеется и специально подготовленная обучающая выборка, и пространство атрибутов.
- Формирование и уточнение правил
- Построение дерева решений и порождающих правил
- Для какого-либо объекта, который нужно классифицировать, тестирующую процедуру можно рассматривать как источник сообщений об этом объекте.
- Квинлан применил следующую стратегию формирования множества правил из дерева решений.
- Эффективность набора правил в целом и достоверность получаемого результата.
- Суммирование выполняется по всем
- Применение теории Демпстера—Шефера к системе MYCIN
- Для классификации подходов к оценке степени доверия, не основанных на теории вероятностей, горвиц использует четыре категории:
- Таким образом, ясно просматривается тенденция к повышению уровня обоснованности как в теоретических работах, так и в практическом воплощении соответствующих методов в реальных системах.
- Глава 22. рассуждения, основанные на прецедентах
- В системах формирования суждений на основе прецедентов используются разные схемы извлечения прецедентов и их адаптации к новым проблемам.
- Обучение с помощью компьютера: система САТО
- Обучение с помощью системы САТО
- Сравнение систем, основанных на правилах и прецедентах
- Flat(bottom, obj). concave(top, obj).
- Оболочка экспертной системы MINERVA
- Использование прецедентов для обработки исключений
- Такое правило должно быть связано в библиотеке с прецедентом, в котором упоминается 18-летний юноша, успешно прошедший тесты повышенной сложности и выплачивающий взнос по сниженному тарифу.
- В отношении систем искусственного интеллекта вообще и экспертных систем, в частности, иногда можно услышать следующие критические замечания.
- SCALIR — гибридная система для извлечения правовой информации
- Узел I может находиться в конце сети распространения активности, А следовательно, информация от пользователя (обратная связь) должна распространяться по сети в обратном направлении.
- В предыдущих главах мы акцентировали ваше внимание на тех концепциях искусственного интеллекта, которые положены в основание технологии проектирования экспертных систем. Ниже мы кратко перечислим их.
- Как выбрать подходящие методы решения частных проблем обработки данных, играющих, тем не менее, важную роль в достижении конечного результата, и как организовать управление процессом.
- Языки программирования систем искусственного интеллекта
- Решение практических проблем
- Архитектура экспертных систем
- Тем, кого интересуют определенные темы исследований, я рекомендую регулярно просматривать материалы конференций
- Cannon H. I. (1982). FLAVORS: a non-hierarchical approach to object-oriented programming. Unpublished paper.
- Forgy C. L. (1982). Rete: a fast algorithm for the many pattern/many object pattern match
- Linster M. and Musen M. A. (1992). Use of KADS to create a conceptual model of the
- Sandewall E. (1986). Nonmonotonic inference rules for multiple inheritance with exceptions. In
Рекомендуемая литература
В своей книге [Pearl, 1988] Перл уделяет основное внимание методам, основанным на Байесовском подходе, демонстрируя их возможности на множестве примеров, взятых из различных областей искусственного интеллекта. Эту книгу можно рекомендовать в качестве отправной точки для детального изучения проблемы обработки неопределенности в задачах искусственного интеллекта, поскольку изложенный в ней материал является самодостаточным. Структура книги позволяет читателям с разным уровнем подготовки выбирать нужный для себя материал. Более поздняя работа [Pearl, 1997] содержит описание последних исследований в этой области, включая и теорию сетей доверия. Среди других книг на эту тему я бы выделил [Jensen, 1996] и [Shafer and Pearl, 1990].
Упражнения
1. На рис. 21.1 приведена схема простого пространства гипотез для задачи поиска неисправности в автомобиле. Корневой узел, неисправность автомобиля, представляет множество неисправностей {неисправность системы подачи топлива, неисправность электрооборудования}. Узел неисправность системы подачи топлива представляет множество {неисправность карбюратора, неисправность бензопровода}, а узел неисправность электрооборудования — множество {неисправность аккумуляторной батареи, неисправность распределителя}. Таким образом, узел неисправность автомобиля можно рассматривать как представляющий всю область анализа.
Э = {неисправность системы подачи топлива, неисправность электрооборудования, неисправность карбюратора, неисправность бензопровода}.

Рис. 21.1. Пространство гипотез о неисправностях в автомобиле
I) Предположим, что степень подтверждения диагноза неисправность карбюратора имеющимися свидетельствами оценивается значением 0.8. Вычислите т(неисправность бензопровода), т(неисправность электрооборудования) и m(0).
II) Предположим, что степень опровержения диагноза неисправность системы подачи топлива имеющимися свидетельствами оценивается значением 0.6. Вычислите т{неисправность электрооборудования).
Ill) Предположим, что степень подтверждения диагноза неисправность карбюратора имеющимися свидетельствами оценивается значением 0.2, а диагноза неисправность бензопровода — значением 0.5. Вычислите т(неисправность системы подачи топлива)..
2. Используя пространство гипотез, представленное на рис. 21.1, предположим, что степень подтверждения диагноза неисправность системы подачи топлива имеющимися свидетельствами оценивается значением 0.3, а диагноза неисправность аккумуляторной батареи — значением 0.6. Вычислите значения т для всех узлов графа, используя правило Демпстера.
3. Пусть на пространстве гипотез, представленном на рис. 21.1, априорные вероятности отдельных гипотез равны:
Равноправность карбюратора) = 0.4;
Р(неисправность бензопровода) = 0.1;
Р(неисправность аккумуляторной батарей) = 0.3.
Предположим, что имеется свидетельство е, такое, что
Р(е| неисправность карбюратора) = 0.3;
Р(е| —неисправность карбюратора) = 0.5;
Р(е| неисправность бензопровода) = 0.2;
Р(е| —(Неисправность бензопровода) = 0.4;
Р(е| неисправность аккумуляторной батареи) = 0.6;
Р(е| —(Неисправность аккумуляторной батареи) - 0.3;
Р(е| неисправность распределителя) = 0.7;
Р(е | —(неисправность распределителя) = 0.1.
Вычислите новые значения оценок доверия к каждой из гипотез, используя метод Перла.
ГЛАВА 22. Рассуждения, основанные на прецедентах
База прецедентов
Программа CHEF
22.1.2. Методы извлечения и адаптации прецедентов
22.2. Обучение с помощью компьютера: система САТО
22.2.1. Предметная область программы САТО
Расследования и рассуждения в юриспруденции
22.2.3. Обучение с помощью системы САТО
Формирование отчетов в системе FRANK
Сравнение систем, основанных на правилах и прецедентах
Рекомендуемая литература
Упражнения
|