Раздел 12 Эвристическая классификация

купить грунт песок

Физика
Лабораторные работы
Курс электрических цепей
Полупроводниковая электроника
Курс лекций и задач
Потенциал электpостатического поля
Пpимеpы использования теоpемы Гаусса
Закон Ома
Закон Ампеpа
Феppомагнетизм
Электротехника и электроника
Резонанс напряжений
Методы расчета сложных цепей
Трехфазные цепи
Цепи со взаимной индуктивностью
Несинусоидальные токи
Математика
Вычислительная математика
Векторная алгебра
Графика
Начертательная геометрия
Сборочные чертежи
Инженерная графика
Построение лекальных кривых
Геометрические построения
Позиционные задачи
Информатика
Электронная коммутация
Модернизация компьютера
Архитектура компьютера
Маршрутизация
Экспертные системы
Компьютерная безопасность
Требования к защите компьютерной информации
Проектирование системы защиты
Авторизация
Категорирование прав доступа
Диспетчер доступа
Антивирусная защита
Атомная энергетика
Атомные батареи
Физика атомного реактора
Атомные электростанции
Испытания атомного оружия
Воспоминания участников
атомного проекта

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.

  • 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.
  • Эвристическая классификация в системах MUD и MORE Сначала будет рассмотрена экспертная система MUD, которая ориентирована на решение задач геологоразведки, в частности бурения скважин.
  • Система MUD реализована с помощью языка описания порождающих правил OPS5 (предшественника CLIPS). Правила связывают изменения свойств пластов (абстрактные категории данных) с возможными причинами этих изменений (абстрактные категории решений). Ниже приведено одно из таких правил в переводе на "человеческий" язык.
  • В результате были выделены восемь вариантов стратегий извлечения знаний, которые перечислены ниже. Каждый из вариантов стратегии используется программой MORE для подтверждения или опровержения гипотез в процессе диагностирования.
  • Они стараются добиться взаимной увязки всех сформулированных правил как в отношении степени важности отдельных свидетельств, так и в отношении "крепости" ассоциативных связей между свидетельствами и гипотезами. Как помочь эксперту решить эту задачу?
  • Опыт эксплуатации системы MORE Тот подход, который использован в программе MORE, достаточно прозрачен и понятен. Но в этой программе совершенно не затрагивается вопрос о независимости значений коэффициентов, который был в свое время поднят Шортлиффом.
  • И исследователи, и практики давно пришли к выводу, что процесс дальнейшего совершенствования базы знаний не уступает по сложности процессу создания ее первой версии. Существует довольно большой круг проблем, связанных как с обслуживанием большого набора правил, так и с дальнейшим уточнением их на базе опыта, полученного в процессе эксплуатации системы.
  • При нынешней постановке вопроса определенные структурные и стратегические решения, касающиеся представления знаний о предметной области, присутствуют в наборе правил неявно, а потому недоступны для коррекции или анализа в явном виде.
  • При создании базы медицинских знаний для этой консультационной системы была использована доработанная обучающая программа GUIDON2.
  • В чем разница между стратегиями частотного упорядочения условий и установления связи между симптомами и условиями в системе MORE?

    2. Перечислите шесть основных этапов проектирования систем, основанных на знаниях.

    3. В чем разница между стратегиями частотного упорядочения условий и установления связи между симптомами и условиями в системе MORE?

    4. Говорят, что правила ожидаемости гипотез в системе MORE "неявно квалифицируют абстрактные категории решений в пространстве гипотез". Что под этим понимается?

    5. В чем заключается значение фоновых условий в модели, используемой в MORE?

    6. В чем состоит отличие между моделями событий и правил в системе MORE?

    7. Какая ошибка допущена при назначении коэффициентов уверенности на схеме модели событий, представленной на рис. 12.4? На этой схеме D — это неисправность, а

    S1,S2 и S3 -СИМПТОМЫ.

    8. Какая ошибка допущена при назначении коэффициентов уверенности на схеме модели событий, представленной на рис. 12.5? На этой схеме Di — это неисправности, а Si — симптомы.

    9. Рассмотрите CLIPS-программу, представленную во врезке 12.1.

    I) Добавьте в программу новые правила, соответствующие представленным ниже

    IF: there is an increase in chlorides, and

    the drilling fluid is undersaturated, THEN: there is salt contamination.

    IF: there is salt contamination

    THEN: there is an increase in viscosity.

    ЕСЛИ: обнаружено повышение уровня хлоридов и

    пласт недостаточно насыщен, ТО: существует солевое загрязнение.

    ЕСЛИ: существует солевое загрязнение,

    ТО: повышается вязкость.

  • Примеры решения типовых задач математика, физика, электротехника