Теоретическое обоснование и разработка регенеративной экспертной системы

Теоретическое обоснование и разработка регенеративной экспертной системы

Автор: Белов, Дмитрий Львович

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2003

Место защиты: Краснодар

Количество страниц: 233 с.

Артикул: 2610674

Автор: Белов, Дмитрий Львович

Стоимость: 250 руб.

Теоретическое обоснование и разработка регенеративной экспертной системы  Теоретическое обоснование и разработка регенеративной экспертной системы 

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
1 СОСТОЯНИЕ ВОПРОСА. ОБЗОР И АНАЛИЗ ЛИТЕРАТУРНЫХ ИСТОЧНИКОВ. СУЩНОСТЬ ПРОБЛЕМЫ.
1.1 Общие сведения
1.2 Модификация рабочей памяти
1.2.1 Изменение значений данных.
1.2.2 Смена используемых баз данных.
1.2.3 Изменение способа представления данных
1.3 Модификация базы знаний.
1.3.1 Изменение содержимого баз знаний
1.3.2 Смена используемых баз знаний.
1.3.3 Изменение способа представления знаний
1.4 Модификация работы механизма логического вывода.
1.4.1 Стратегии разрешения конфликтных ситуаций.
1.4.2 Мультиагентные интеллектуальные системы.
1.5 Модификация остальных компонентов экспертной системы
1.5.1 Компонент приобретения знаний.
1.5.2 Объяснительный компонент
1.5.3 Интерфейсный модуль.
1.5.4 Модуль управления доступом
1.6 Сравнительный анализ современных инструментов для создания экспертных систем
1.7 Выводы
2 ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ РЕГЕНЕРАТИВНЫХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ.
2.1 Понятие РЭС. Архитектура
2.2 Математическая модель РЭС.
2.2.1 Операции надмоделью РЭС.
2.2.2 Множество ограничений модели РЭС
2.2.3 Допустимые операции над моделью РЭС.
2.2.4 Свойства операций над моделью РЭС.
2.2.5 Нарушения ограничений.
2.2.6 Применение механизма транзакций
2.3 Математическая модель РЭС с учетом типов модулей
2.3.1 Особенности модели РЭС с учетом типов модулей.
2.3.2 Использование модели РЭС с учетом типов модулей.
2.4 Выводы
3 АЛГОРИТМИЧЕСКАЯ И ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ
РЕГЕЕРАТИВНОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ
3.1 Общие сведения
3.2 Выбор и обоснование средств разработки
3.3 Алгоритмическая реализация РЭС
3.3.1 Структура разработанной РЭС.
3.3.2 Функциональный состав РЭС.
3.3.3 Вспомогательные модули РЭС
3.4 Особенности программной реализация РЭС
3.4.1 Загрузка системы. Диспетчер состояний.
3.4.2 Язык сценариев и правила регенерации
3.4.3 Ваза данных модулей РЭС
3.4.4 Диспетчеризация команд экспертной системы
3.4.5 Унифицированный метод подключения и использования модулей
3.4.6 Применение механизма транзакций
3.4.7 Разработка конфигураций РЭС
3.5 Выводы.
4 ТЕСТИРОВАНИЕ И ОЦЕНКА ЭФФЕКТИВНОСТИ РАЗРАВОТАННОЙ РЕГЕЕРАТИВНОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ.
4.1 Выбор и обоснование предметной области.
4.2 Анализ предметной области и концептуальная модель знаний
4.2.1 Первый этап работы диагностической РЭС
4.2.2 Второй этап работы диагностической РЭС.
4.2.3 Общий алгоритм работы диагностической РЭС
4.3 Надежность разработанной регенеративной экспертной системы
4.4 Тестирование и анализ эффективности системы
4.5 Общая методика и технология построения РЭС.
4.6 Выводы.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ.
ПРИЛОЖЕНИЕ 1. ПОЛНЫЙ СИНТАКСИС ПРАВИЛ РЕГЕНЕРАЦИИ 0 ПРИЛОЖЕНИЕ 2. ГРАФЫ ВЫЧИСЛЕНИЙ ЭКОНОМИЧЕСКИХ
КОЭФФИЦИЕНТОВ
ПРИЛОЖЕНИЕ 3. СПЕЦИФИКАЦИИ СОМИНТЕРФЕЙСОВ ОСНОВНЫХ
МОДУЛЕЙ
ПРИЛОЖЕНИЕ 4. ФРАГМЕНТЫ КОДА ПРОГ РАММЫ, РЕАЛИЗУЮЩИЕ КЛЮЧЕВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ СИСТЕМЫ.
ВВЕДЕНИЕ
Актуальность


Для этого для каждого элемента рабочей памяти строится функция ? ДА)<1; (1. Где р заведомо ложное высказывание, Т заведомо истинное, А и В произвольные высказывания [1. Таким образом, для уменьшения влияния некоторого факта на процесс решения или полное его исключение необходимо уменьшить его меру неопределенности или положить сс равной нулю соответственно []. Изменения используемых баз данных выражаются в смене источников и места хранения значений переменных и фактов, составляющих рабочую память системы. Подвидом таких изменений является использование сразу нескольких баз данных, определяющих отдельные рабочие пространства системы. Однако в настоящее время наблюдается тенденция использования для этих целей форматов стандартных баз данных, таких как МБ Огас1е, кпегЬаве и т. Важно отметить, что интеллектуальные системы, использующие стандартные форматы баз данных для организации рабочей памяти, способны значительно легче модифицировать базы данных непосредственно в процессе функционирования системы. Хотя, обычно подключение новой базы данных или переключение существующей требует остановки системы. Иногда в процессе функционирования системы необходимо изменять сам способ представления данных. Например, перейти от простой модели представления фактов к фреймам. Модификация такого вида является изменением способа представления данных. К сожалению, современные интеллектуальные системы не предоставляют такой возможности, кроме случаев, когда такая модификация изначально была запланирована на этапе проектирования системы. Так, в случае гибридных экспертных систем, в которых изначально заложена смешанная парадигма представления знаний, может присутствовать“, например, и продукционная и фреймовая модель знаний одновременно [0]. Таким образом, можно сказать, что изменение способа представления данных возможно только на этапе проектирования интеллектуальной системы. Также как и для рабочей памяти, можно выделить несколько основных вариантов модификаций базы знаний (рис 1. Рисунок 1. Проанализируем каждый вид модификации базы знаний во времени более подробно. Большинство современных экспертных оболочек предоставляют пользователю возможность добавления и удаления правил из баз знаний на этапе разработки экспертной системы. CLIPS. Модификация правил в подобных системах возможна только путем удаления правила и последующим внесением в базу знаний его измененной версии []. Подобный способ организации базы знаний называется статическим, так как в процессе работы системы невозможно изменение правил и даже отдельных их свойств. Более гибким способом организации базы знаний является использование продукционных систем с исключениями или К-систем, основанных на применении немонотонной логики [J. К-система вводит понятие продукции-исключения, которая является частным случаем некоторой уже существующей в базе знаний более общей продукции. Процедурное правило р является исключением из процедурного правила q (a q - общее правило по отношению к р), если область определения правила р является строго частным случаем области определения q. Исключения пользуются приоритетом перед общим правилом. Такая организация базы знаний позволяет ее модификацию без удаления уже существующих правил, посредством добавления одного или нескольких уточняющих правил - исключений. В известной экспертной системе MYCIN, предназначенной для диагностики заболеваний крови и определения соответствующего курса лечения, реализован метод, позволяющий управлять активной частью базы знаний с помощью теории нечетких множеств []. Каждый факт этой экспертной системы, используемый для активации правила, имеет некоторый коэффициент уверенности CF (certainty factor). Кроме того, каждое правило системы также имеет свой коэффициент уверенности, характеризующий вероятность верности правила. СТ(гинотезы) = СТ(предпосылкн) * СР(правила) (1. ЕЗажной особенностью MYCIN является то, что коэффициенты уверенности гипотез могут принимать отрицательные значения, которые указывают, что данное правило опровергает сформулированную гипотезу.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.313, запросов: 244