Организация и проектирование функционально-ориентированных процессоров обработки продукционных знаний на основе RETE-сети для интеллектуальных агентов реального времени

• Автор: Колосов, Герман Геннадьевич
• Шифр специальности: 05.13.15
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2005
• Место защиты: Санкт-Петербург
• Количество страниц: 220 с. : ил.

1 Обзор архитектур и средств аппаратной поддержки ИА.

1.1 Продукционная модель представления знаний

1.1.1 Общие сведения

1.1.2 ЯЕТЕсеть и ее .модификации.

1.1.3 Представление и обработка неопределенных знаний в ПС

1.2 Интеллектуальные агенты

1.2.1 Понятие ИА реального времени

1.2.2 Архитектуры интеллектуальных агентов

1.2.3 Место ПС в ИА РВ

1.3 Анализ подходов к аппаратной поддержке ПС

1.3.1 Процессоры с расширенной системой команд

1.3.2 Многопроцессорные архитектуры.
1.3.3 Мультипроцессорные архитектуры с программируемой структурой.
1.3.4 Функциональноориентированные сопроцессоры
1.3.5 Нейросетевые коннекционистские реализации.
1.4 Универсальный интерпретатор ПС.
1.5 Выводы.
2 Организация МЛВ на основе ЯЕТЕсети
2.1 Виртуальная машина вывода для обработки продукционных систем
на базе ЛЕТЕсети
2.2 Анализ способов представления ЯЕТЕсети в памяти ФОП.
2.2.1 Статические структуры данных в классическом способе представления ЯЕТЕсети
2.2.2 Модифицированная структура КЕТЕсети
2.2.3 ЯЕТЕсеть в ПС с объектами одного класса
2.2.4 Разработка форматов внутреннего представления сети
2.3 Выводы.
3 Проектирование ФОП аппаратной поддержки ПС на основе сети
3.1 Анализ архитектурных решений ФОП
3.2 Методы оптимизации сети.
3.2.1 Обоснование подхода к оптимизации.
3.2.2 Постановка задачи оптимизации сети.
3.2.3 Метод оптимизации на основе склеивания и алгоритм компиляции сети.
3.3 Уточнение алгоритма интерпретатора.
3.4 Методика проектирования ФОП
3.5 Выводы.
4 Реализация ФОП на БИС программируемой логики и экспериментальное исследование.
4.1 ПЛИС как элементная база для реализации ФОП аппаратной поддержки ИА .
4.2 Проектирование процессора на языке V
4.3 Реализация ФОП на основе макетной платы
4.4 Методика проведения эксперимента.
4.5 Программное обеспечение экспериментального образца ФОП
4.6 Проведение и результаты эксперимента.
4.7 Выводы.
Заключение.
Список литературы


ПЛИС как элементная база для реализации ФОП аппаратной поддержки ИА . Методика проведения эксперимента. Проведение и результаты эксперимента. Выводы. Заключение. Список литературы. Список иллюстраций. Приложение Б. Введенное ограничение фактически предполагает, что любая продукция должна иметь единственное решение, привязанное к заданной уникальной четверке класс, объект, атрибут, значение. Очевидно, что это существенное сужение функциональности малопригодно при многообразии и сложности ПС, применяемых в современных СИИ. Кроме того, требование к сохранению линейности структуры не позволяет использовать горизонтальное размещение рузлов. При горизонтальном размещении граф имеет вид перевернутого бинарного дерева минимальная глубина сети равна 1оЫ, в отличие от в линейной. Рисунок 1. В целом большинство модификаций КЕТЕссти ориентированы на программные реализации и не учитывают особенностей аппаратной интерпретации, в частности для применения в СУБД . Важнейшей особенностью интеллектуальных систем является работа с неопределенной информацией 0. В теории искусственного интеллекта выделяют следующие основные типы неопределенности неполнота, неточность, нечеткость. Для формализации логического вывода в условиях неопределенности в настоящее время используются различные виды многозначных логик байесовские оценки, коэффициенты определенности Шортлиффа, теория ДемпстераШефера, нечеткая логика и др. Поясним обобщенную схему обработки неопределенных знаний на примере. Р,Р2 . Р,Рр . Здесь ф вес правила, задающий оценку достоверности правила.