Подсистема приобретения знаний

Подсистема приобретения знаний предназначена для добавления в базу знаний новых правил и модификации имеющихся. В ее задачу входит приведение правила к виду, позволяющему подсистеме вывода применять это правило в процессе работы. В более сложных системах предусмотрены еще и средства для проверки вводимых или модифицируемых правил на непротиворечивость с имеющимися правилами.

База знаний

База знаний - наиболее важная компонента экспертной системы, на которой основаны ее «интеллектуальные способности».

Наиболее распространенный способ представления знаний - в виде конкретных фактов и правил, по которым из имеющихся фактов могут быть выведены новые. Факты представлены, например, в виде троек:

(АТРИБУТ ОБЪЕКТ ЗНАЧЕНИЕ).

Такой факт означает, что заданный объект имеет заданный атрибут (свойства) с заданным значением. Например, тройка (ТЕМПЕРАТУРА ПАЦИЕНТ1 37.5) представляет факт «температура больного, обозначаемого ПАЦИЕНТ1, равна 37.5».

Правила в базе знаний имеют вид:

ЕСЛИ А ТО S, где А- условие; S- действие. Действие S исполняется, если А истинно. Наиболее часто действие S, так же, как и условие, представляет собой утверждение, которое может быть выведено системой (то есть становится ей известной), если истинно условие правила А.

Подсистема вывода

Подсистема вывода, способы логического вывода

Подсистема вывода - программная компонента экспертных систем, реализующая процесс ее рассуждений на основе базы знаний и рабочего множества. Она выполняет две функции:

  • во-первых, просмотр существующих фактов из рабочего множества и правил из базы знаний и добавление (по мере возможности) в рабочее множество новых фактов.
  • во-вторых, определение порядка просмотра и применения правил.

Эта подсистема управляет процессом консультации, сохраняет для пользователя информацию о полученных заключениях, и запрашивает у него информацию, когда для срабатывания очередного правила в рабочем множестве оказывается недостаточно данных.

Цель ЭС - вывести некоторый заданный факт, который называется целевым утверждением (то есть в результате применения правил добиться того, чтобы этот факт был включен в рабочее множество), либо опровергнуть этот факт (то есть убедиться, что его вывести невозможно, следовательно, при данном уровне знаний системы он является ложным). Целевое утверждение может быть либо «заложено» заранее в базу знаний системы, либо извлекается системой из диалога с пользователем.

Работа системы представляет собой последовательность шагов, на каждом из которых из базы выбирается некоторое правило, которое применяется к текущему содержимому рабочего множества. Цикл заканчивается, когда выведено либо опровергнуто целевое утверждение.

Цикл работы экспертной системы иначе называется логическим выводом. Логический вывод может происходить многими способами, из которых наиболее распространенные - прямой порядок вывода и обратный порядок вывода.

Прямой порядок вывода - от фактов, которые находятся в рабочем множестве, к заключению. Если такое заключение удается найти, то оно заносится в рабочее множество. Прямой вывод часто называют выводом, управляемым данными.

Для иллюстрации добавим к нашему примеру базы знаний о погоде еще одно правило:

ЕСЛИ скоро пойдет дождь

ТО нужно взять с собой зонтик. (правило 2)

Предположим также, что факты «Небо покрыто тучами» и «Барометр падает» имеются в рабочем множестве, а целью системы является ответ на вопрос пользователя:

«Нужно взять с собой зонтик?»

При прямом выводе работа системы будет протекать следующим образом:

Шаг 1. Рассматривается правило 1. Его условие истинно, так как оба элемента коньюнкции имеются в рабочем множестве. Применяем правило 1; добавляем к рабочему множеству факт ”Скоро пойдет дождь”.

Шаг 2. Рассматривается правило 2. Его условие истинно, т.к. утверждение из условия имеется в рабочем множестве. Примеряем правило 2; добавляем к рабочему множеству факт “Нужно взять с собой зонтик”. Целевое утверждение выведено.

Обратный порядок вывода: заключения просматриваются до тех пор, пока не будет обнаружены в рабочей памяти или получены от пользователя факты, подтверждающие одно из них. В системах с обратным выводом вначале выдвигается некоторая гипотеза, а затем механизм вывода в процессе работы, как бы возвращается назад, переходя от нее к фактам, и пытается найти среди них те, которые подтверждают эту гипотезу. Если она оказалась правильной, то выбирается следующая гипотеза, детализирующая первую являющаяся по отношению к ней подцелью. Далее отыскиваются факты, подтверждающие истинность подчиненной гипотезы. Вывод такого типа называется управляемым целями. Обратный поиск применяется в тех случаях, когда цели известны и их сравнительно немного.

В рассматриваемом примере вывод целевого утверждения “Нужно взять с собой зонтик” обратной цепочкой рассуждений выполняется следующим образом:

Шаг 1. Рассматривается правило 1. Оно не содержит цели в правой части. Переходим к правилу 2.

Шаг 2. Рассматривается правило 2. Оно содержит цель в правой части правила. Переходим к правой части правила и рассматриваем в качестве текущей цели утверждения “Скоро пойдет дождь”.

Шаг 3. Текущей цели нет в рабочем множестве. Рассмотрим правило 1, которое содержит цель в правой части. Обе компоненты его условия имеются в рабочем множестве, так что условие истинно. Применяем привило 1; в результате выводим утверждение “Скоро пойдет дождь”; которое было нашей предыдущей целью.

Шаг 4. Применяем правило 2, условием которого является данное утверждение. Получаем вывод исходного утверждения.

Заметим, что для упрощения ситуации мы предположили, что в обоих случаях факты “Небо покрыто тучами” и “Барометр падает” уже известны системе. На самом деле система выясняет истинность или ложность факта, входящего в условие некоторого правила, спрашивая об этом пользователя в тот момент, когда она пытается применить правило.

Приведенный пример сознательно выбран очень простым и не отражающим многих проблем, связанных с организацией вывода в экспертной системе. В частности, из примера может создаться впечатление, что прямая цепочка рассуждений эффективнее, чем обратная, что на самом деле, вообще говоря, не так. Эффективность той или иной стратегии вывода зависит от характера задачи и содержимого базы знаний. В системах диагностики чаще применяется прямой вывод, в то время как в планирующих системах более эффективным оказывается обратный вывод. В некоторых системах вывод основывается на сочетании обратного и ограниченно- прямого. Такой комбинированный метод получил название циклического.

Выше уже отмечалось, что механизм вывода включает в себя два компонента- один из них реализует собственно вывод, другой управляет этим процессом.


<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Архитектура и составляющие | Статические характеристики звеньев




Дата добавления: 2019-10-16; просмотров: 46; ЗАКАЗАТЬ НАПИСАНИЕ РАБОТЫ


Поиск по сайту:

При помощи поиска вы сможете найти нужную вам информацию, введите в поисковое поле ключевые слова и изучайте нужную вам информацию.

Поделитесь с друзьями:

Если вам понравился данный ресурс вы можете рассказать о нем друзьям. Сделать это можно через соц. кнопки выше.
helpiks.org - Хелпикс.Орг - 2014-2020 год. Материал сайта представляется для ознакомительного и учебного использования. | Поддержка
Генерация страницы за: 0.005 сек.