Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Az előadás letöltése folymat van. Kérjük, várjon

Ismeretalapú rendszerek alaptechnikái. tudásreprezentációs módszerek és következtetési/ keresési stratégiák számítógéppel megvalósított változatai Alapvető.

Hasonló előadás


Az előadások a következő témára: "Ismeretalapú rendszerek alaptechnikái. tudásreprezentációs módszerek és következtetési/ keresési stratégiák számítógéppel megvalósított változatai Alapvető."— Előadás másolata:

1 Ismeretalapú rendszerek alaptechnikái

2 tudásreprezentációs módszerek és következtetési/ keresési stratégiák számítógéppel megvalósított változatai Alapvető következtetési technikák:  szabályalapú technikák  induktív technikák (gépi tanulás)  hibrid technikák  szimbólum-manipulációs technikák  modell-alapú következtetési technikák  kvalitatív technikák  eset-alapú technikák  temporális következtetési technikák  neurális hálók

3 Szabályalapú technikák

4 Produkciós rendszerek MI legáltalánosabb problémamegoldó szemlélete az emberi problémamegoldás modellezésére produkciós szabályok (hosszútávú memória) globális adatbázis (rövidtávú memória) vezérlési stratégia és szabályinterpreter (következtető gondolkodás)

5 Produkciós szabály HA AKKOR tudásmorzsa (chunk of knowledge) reprezentálása feltétel: szabályalkalmazás feltételeit megadó tényállítás vagy ezek és/ vagy kapcsolata következmény: szabályalkalmazás egy vagy több következménye  akciók (globális DB tartalmának módosítása)  eljáráshívások (információcsere biztosítása)  beavatkozások (rendszer által vezérelt folyamatba)  információkérés (felhasználótól)

6 terminálási feltétel bekövetkeztének figyelése Globális adatbázis feladat kiinduló adatai, közbülső eredmények vezérlési stratégia és szabályinterpreter fő tevékenységei: mintaillesztés  alkalmazható szabályok megkeresése  tüzelőképes szabályok  konfliktushalmazba szabály kiválasztása (beépített vezérlési stratégia) szabály alkalmazása (következmény végrehajtása) Vezérlő komponens

7 Szabályalapú rendszerek A szabályalapú rendszerek tudásbázisának elemei: tényállítások (predikátumok)  deklaratív ismeretek a konkrét problémáról  igaz (vagy hamis) értékű állítások  értékük változhat a következtetés során (időben) szabályok meta-szabályok

8 Szabályalapú rendszerek A szabályalapú rendszerek tudásbázisának elemei: tényállítások (predikátumok) szabályok (feltételes állítások) HA AKKOR AKKOR HA  heurisztika vagy „ökölszabályok” reprezentálása köznapi gondolkodás modellezésére szakértői tapasztalatok (heurisztikák) leírására adott szituációkban végrehajtandó akciók specifikálására  tárgyköri tudásunk általánosan érvényes része  működtetés: következtető gép meta-szabályok (szabályok szabályok használatáról)

9 ha A akkor B A: feltételrész (előtag) B: következmény rész (utótag) A, B:  állítások  állítások és/ vagy kapcsolata  procedurális elemek (végrehajtandó tevékenységek) Szabályok

10  Ha x

11  Akkor lesz jó a lágytojás ha sót teszel a hideg vízbe és a vizet felforralod és beleteszed a tojást és 4 percig főzöd és hideg vizet engedsz rá. feltételrész: tevékenységek következmény rész: állítás (célállítás) Tények feltétel nélküli állítások pl.hőmérséklet > 50 o C 4x4-es játék „állása”

12 Szabályalapú következtetés cél:  célállítás teljesülésének belátása  célállapot elérése feladat:  tények és célállítások között egy szabályok láncolatából álló megoldási út keresése következtetés eszköze:  szabályalkalmazás/ illesztés  modus ponens A A  B B

13 MP alkalmazása szerint  két különböző következtetési forma:  adatvezérelt (előrefelé haladó) következtetés cél: egy célállapot elérése vagy megkonstruálása a kezdőállapotból új következtetések előállítása MP alkalmazásával következtetés a terminálási feltétel eléréséig vagy az összes következmény előállításáig (nincs több alkalmazható szabály)  célvezérelt (visszafelé haladó) következtetés cél: egy feltételezett célállapot érvényességének igazolása kezdetben érvényes tényekre támaszkodva új részcélok előállítása MP alkalmazásával következtetés az összes részcél igazolásáig vagy amíg nincs több igazolható részcél (nincs több alkalmazható szabály) Kétféle következtetési módszer:

14 MP alkalmazása: A és A  B  B TB-hoz új tény (adat következményei) illesztés  szabály feltételi része/ tények konfliktusfeloldás  konfliktusfeloldó stratégiák szabályalkalmazás  következmény rész végrehajtása Adatvezérelt következtetés

15

16 Következtetés és keresés következtetés egy feladat megoldása során – állapottérben való keresés (r 1 ): p 1 =t  p 2 =t (r 2 ): p 2 =t  p 3 =t (r 3 ): p 3 =u  p 1 =u kezdeti állapot: {p 1 =t, p 2 =f, p 3 =u}, (a 0 ) állapotok:{p 1 =u, p 2 =f, p 3 =u}, (a 1 ) {p 1 =t, p 2 =t, p 3 =u}, (a 2 ) {p 1 =t, p 2 =t, p 3 =t}, (a 3 ) {p 1 =u, p 2 =t, p 3 =u}, (a 4 )

17 MP alkalmazása: cél B bizonyítása A  B -ból B-re lehet következtetni, ha A igaz új cél: A bizonyítása illesztés  szabály köv. része, tények/ cél(ok), részcél(ok) konfliktusfeloldás  első alkalmazható szabály szabályalkalmazás  szabály feltételi része: új részcél(ok) zsákutca  visszalépés (backtrack) Célvezérelt következtetés

18

19 lehetséges kezdő- és célállapotok száma útvonaltervezés, szimbolikus integrálás melyik irányban nagyobb az elágazási tényező tételbizonyítás szükség van-e magyarázatadásra orvosi szakértő rendszer bevált megfigyelés: kérdésre válaszadás esetén: visszafelé haladó következtetés ha új tények, állapotok elérése a cél: előrefelé haladó következtetés kétirányú keresés Prolog, MYCIN, M.1, CLIPS, GoldWorks, G2 Melyik irányú következtetést használjuk? A módszer kiválasztását befolyásoló tényezők:

20 Példa célvezérelt rendszer működésére Sebesség Kép- nyomtatás Minőség Karakter- készlet ÁrNyomtató kicsinemlevélfixalacsonydaisy-wheel-type-11 kicsiigenvázlatváltoztathatóközepesdot-matrix-type-12 közepesigenvázlatfixalacsonydot-matrix-type-12 közepesigenközel-levélváltoztathatóközepesdual-dot-matrix3 nagyigen*változtathatómagaslaser-printer4 nagyigenközel-levélváltoztathatóközepesdot-matrix-type-25 nagynemlevélfixközepesdaisy-wheel-type-26 kicsiigenközel-levélváltoztathatómagasdual-dot-matrix3 *nemlevélfixközepesdaisy-wheel-type-26

21 Szabályok készítése: minden márix-sor egy szabály  gyors prototípus szab-1: if sebesség=kicsi and képnyomtatás=nem and minőség=levél and karakterkészlet=fix and ár=alacsony then nyomtató=daisy-wheel-type-1 cf 80. Sebesség Kép- nyomtatás Minőség Karakter- készlet ÁrNyomtató kicsinemlevélfixalacsonydaisy-wheel-type-11

22 /* cél */ goal=nyomtató. /* következtetési szabályok */ szab-5: if sebesség=nagy and képnyomtatás=igen and karakterkészlet=változtatható and ár=magas then nyomtató=laser-printer cf 100. szab-1: if sebesség=kicsi and képnyomtatás=nem and minőség=levél and karakterkészlet=fix and ár=alacsony then nyomtató=daisy-wheel-type-1 cf 80. szab-6: If sebesség=nagy and képnyomtatás=igen and minőség=közel-levél and karakterkészlet=változtatható and ár=közepes then nyomtató=dot-matrix-type-2 cf 100. szab-2: If sebesség=kicsi and képnyomtatás=igen and minőség=vázlat and karakterkészlet=változtatható and ár=közepes then nyomtató=dot-matrix-type-1 cf 75. szab-7: if sebesség=nagy and képnyomtatás=nem and minőség=levél and karakterkészlet=fix and ár=közepes then nyomtató=daisy-wheel-type-2 cf 75. szab-3: if sebesség=közepes and képnyomtatás=igen and minőség=vázlat and karakterkészlet=fix and ár=alacsony then nyomtató=dot-matrix-type-1 cf 50. szab-8: if sebesség=kicsi and képnyomtatás=igen and minőség=közel-levél and karakterkészlet=változtatható and ár=magas then nyomtató=dual-dot-matrix-1 cf 60. szab-4: if sebesség=közepes and képnyomtatás=igen and minőség=közel-levél and karakterkészlet=változtatható and ár=közepes then nyomtató=dual-dot-matrix-1 cf 90. szab-9: if képnyomtatás=nem and minőség=levél and karakterkészlet=fix and ár=közepes then nyomtató=daisy-wheel-type-2 cf 90.

23 /* metadeklarációk a felhasználói párbeszéd támogatására */ question(sebesség)=„Milyen legyen a sebesség?”. legalvals(sebesség)=[kicsi, közepes, nagy]. question(képnyomtatás)=„Legyen-e képnyomtatás?”. legalvals(képnyomtatás)=[igen, nem]. question(minőség)=„Milyen legyen a minőség?”. legalvals(minőség)=[levél, vázlat, közel-levél]. question(karakterkészlet)=„Milyen legyen a karakterkészlet?”. legalvals(karakterkészlet)=[fix, változtatható]. question(ár)=„Milyen legyen az ár?”. legalvals(ár)=[alacsony, közepes, magas].

24 cél (kérdés) szabályok meta-deklarációk (párbeszéd támogatására) felhasználása mintaillesztéssel:  kiírandó kérdést megkeresi, kiírja  attribútum megengedett értékeit megkeresi, kiírja felhasználói menüként adatok Tudásbázis részei:

25

26 Példa adatvezérelt rendszer működésére (előző példa adatvezérelt módon) Tudásbázis részei: adatok szabályok meta-deklarációk Eltérés a célvezérelt esettől: problémamegoldás iránya végrehajtást a kezdeti adatok indítják

27

28 Adatvezérelt rendszerek általános felépítése

29 1Illesztés  szabálykiválasztó  minden szabály feltételi része/ MM adatai  tüzelőképes szabály példány  konfliktushalmaz 2Konfliktusfeloldás  szabálykiválasztó  szabálypéldány kiválasztása, tüzelésre kijelölése (stratégia) 3Végrehajtás  szabályinterpreter  MM tartalma általában módosul  ha nincs kiválasztott szabály vagy halt utasítás  leállás 4Ciklus újrakezdése (konfliktushalmaz törlése) Adatvezérelt KG “tölts és tüzelj” (recognize-act) ciklusa:

30 1kombinatorikus robbanás pl. s=150 szabály p=4 elem a feltételrészben szabályonként t=20 adat a MM-ban  s*t p =150*20 4 = illesztés lehet ciklusonként! 3MM tartalma általában csak kicsit módosul  egy tüzelőképes szabály általában tüzelőképes marad, mégis újraillesztődik a következő ciklusban! Problémák az adatvezérelt következtetési lépések során:

31 Rete algoritmus OPS-5 produkciós rsz. illesztési módszere előrefelé haladó következtetés mintaillesztési feladatának elvégzésére  az illesztés állapotinformációit átmenti az előre következtetés egyes fázisai között, csak a MM változásaival végzi el az illesztést  kiaknázza a szabályok feltételrészeinek strukturális hasonlóságában rejlő lehetőségeket

32 szabálymemória: A(x)  B(x)  C(y)  D(x) (D hozzáadása) A(x)  B(y)  D(x)  E(x) (E hozzáadása) A(x)  B(x)  E(x)   A(x) (A törlése) munkamemória: {A(1), A(2), B(2), B(3), B(4), C(5)} Rete algoritmus: 1szabálymemória lefordítása Rete hálóvá 2munkamemória elemek lekérdezése 3egyesítések, cselekedetek elvégzése (MM módosítása), Rete háló módosítása AB D C E E D AA A=D A=B A=E A(1) A(2) B(2) B(3) B(4) lekérdezés egyesítés cselekedet A(2) B(2) E(2) A(2) E(2) D(2) A(2) D(2) C(5)D(2) E(2) A(2)

33 megszünteti a szabályok közti átfedéseket ( így egyazon ciklusban a szabályok illesztésénél minden MM-beli adattal egy illesztést kell elvégezni) megszünteti az időbeli ismétlődéseket (csak a módosításokat veszi figyelembe a törlések és hozzáadások után) Rete algoritmus előnye:

34 Konfliktusfeloldó stratégiák újrafelhasználhatóság  vezérlés ciklusmentesítése  pl. egy szabálypéldány csak egyszer tüzelhet vagy a rákövetkező ciklusban nem hajtható végre frissesség  MM elemeihez időcímkék rendelése  friss időcímkéjű adatok előnyben részesítése specifikusság  több feltételt tartalmazó szabályok előnyben részesítése prioritásos rangsorolás Több stratégia támogatása  választás

35 Szabályalapú rendszerek előnyei modularitás univerzális megjelenítés természetesség bizonytalanságkezelési lehetőségekkel könnyen kiegészíthető

36 Szabályalapú rendszerek hátrányai végtelen láncolás új, a korábbiakkal ellentmondó ismeret beépítése szabályok módosítása során  ellentmondás szabályok/ meta-szabályok formailag nem különböznek, a kétféle ismeret keveredik  zavaró, jól strukturáltságot rontja nincs szabványosítva a szabályok nyelve  más rendszerre átvinni nehéz

37 Induktív technikák

38 Induktív rendszerek induktív következtetés: egyedi esetekből általános érvényű következtetés gépi tanulás, példák alapján történő tanulás legismertebb módszer: ID3 algoritmus  attribútumaikkal megadott példák osztályozása  optimális döntési fa generálása példák osztályozásának egyszerű reprezentációja belső csomópontok: attribútumra vonatkozó tesztek levelek: osztályok élek: attribútum értékek

39 Nyomtató-kiválasztás mátrixa Sebesség Kép- nyomtatás Minőség Karakter- készlet ÁrNyomtató kicsinemlevélfixalacsonydaisy-wheel-type-11 kicsiigenvázlatváltoztathatóközepesdot-matrix-type-12 közepesigenvázlatfixalacsonydot-matrix-type-12 közepesigenközel-levélváltoztathatóközepesdual-dot-matrix3 nagyigen*változtathatómagaslaser-printer4 nagyigenközel-levélváltoztathatóközepesdot-matrix-type-25 nagynemlevélfixközepesdaisy-wheel-type-26 kicsiigenközel-levélváltoztathatómagasdual-dot-matrix3 *nemlevélfixközepesdaisy-wheel-type-26

40

41

42 Döntési fa készítése (ID3 algoritmus) 1.„legjobb” attribútum kiválasztása 2.az attribútum minden lehetséges értéke szerint a fa bővítése (részosztályokra bontás) 3.az értékek szerint a példák csoportosítása a levelekhez (példák részosztályokba sorolása) 4.minden levélre külön-külön:  azonos osztályozású példa(k) esetén: leállás  egyébként: 1..4 lépések

43

44 Döntési fa használata: tudásszerzés/ gyors prototípus-készítés támogatása (szabályalapú/ hibrid rendszerek induktív szolgáltatással) példákkal/ ellenpéldákkal történő magyarázatadás természetes használata

45 Szabályok készítése: minden márix-sor egy szabály  gyors prototípus szab-1: if sebesség=kicsi and képnyomtatás=nem and minőség=levél and karakterkészlet=fix and ár=alacsony then nyomtató=daisy-wheel-type-1. Sebesség Kép- nyomtatás Minőség Karakter- készlet ÁrNyomtató kicsinemlevélfixalacsonydaisy-wheel-type-11

46 Szabályok készítése: minden gyökér-levél út egy szabály  gyors prototípus szab-1: if ár=alacsony and minőség=levél then nyomtató=daisy-wheel-type-1.

47 Induktív rendszerek fő komponensei:

48 Induktív rendszerek fő lépései: probléma megadása (tudásreprezentáció):  attribútumok (mátrix fejléce, oszlopok előállítása, objektum osztály definiálása)  tanulási példák (mátrix sorainak feltöltése, objektum példányok definiálása) következtetés (hipotézis generálás)  példák ellentmondásmentességének ellenőrzése  optimális döntési fa (DF) készítése  TB vezérlés (rendszer futtatása)  felhasználói példák osztályozása (DF bejárásával)  felhasználói példák elemzése (DF segítségével)

49 Hibrid technikák

50 Hibrid rendszerek többféle programozási mintát támogatnak:  keret-struktúrákat (frame-eket)  szabályokat célvezérelt adatvezérelt megvalósításuk:  objektum-orientált eszközökkel

51 Keret (frame) ismeretelméleti alapokon kidolgozott tudásreprezentálási alapegység szerkezettel rendelkező fogalom leírására szolgáló formális eszköz keretek jellemzői:  egy keret tartalmazza: fogalom nevét (egyedi azonosító) legfontosabb tulajdonságait (attribútumok)  rekeszekben, résekben (slot) tárolva (keret is lehet)  osztályok, alosztályok, példányok  hierarchikus struktúra (is_a, instance_of relációk)  öröklődés (osztály - alosztály, osztály - példány)  eseményvezérelt eljárások: démonok

52 Keretalapú formalizálás módszerei irányított gráf

53 Keretalapú formalizálás módszerei keret-nyelvű leírás frameszemélyframe hallgatóframetantárgy is_aclass is_a személy is_aclass v.név: h.ttárgy: collection_of tantárgy név: k.név:end előfelt:collection_of endtantárgy end frame Péterframe SZR instance_of hallgató isnstance_of tantárgy v.név: Kis név: Szakértői rendszerek k.név: Péter előfelt: MI h.ttárgy: SZRend end

54 Keretalapú formalizálás módszerei objektum-attribútum-érték hármasok

55 Démonok (daemons) procedurális elemek, eljárások osztályok, példányok attribútumaihoz rendeltek aktivizálás:  when-needed démon  when-changed démon  when-added démon  when deleted démon eseményvezérelt végrehajtás, továbbgyűrűzés jól használhatók konzisztenciavizsgálatra korlátozott adatvezérelt következtetés

56 DémonokSzabályok Gyorsabbak, függetlenebbek, mint a szabályok. „Ok/hatás” kapcsolatban van az értékváltozásokkal és a rsz. ezekre való reakciójával. Autonóm módon működnek. Egy szabályt egy másik szabály vagy bizonyos adatok jelenléte hív életre. Ez a szituációfüggő végrehajtás nem látható előre. Kevésbé olvashatók, mint a szabályok. (adott eszköz implementációs nyelve) Igen jól olvashatók. (szimbolikus formalizmus) Céljuk az adott attribútum megjelölt értékváltozásának kezelése. A szabályokba beépített ismeret szabadon áramlik minden szabály felé. A démonok hatáskörét előre, statikusan megkötjük. (van előnye és hátránya is) A szabályok hatásköre futásidőben dinamikusan rajzolódik ki. (flexibilis, kreatív megoldáskeresést biztosít)

57 A keret-alapú reprezentáció előnyei: hétköznapi gondolkodáshoz illő reprezentáció fogalmi tisztaság, jól kezelhetőség hatékony következtetés az osztályok és az objektum-példányok tulajdonságairól implementáció: objektum-orientált programozás

58 Hibrid technika szabályok: heurisztikák leírására keretek: adott objektumokról/ eseményekről/ fogalmakról szóló leíró és procedurális információk (egy helyen!  jól olvashatók, könnyen módosíthatók, módosítások hatása jobban kézben tartható) hibrid eszközök következtető gépe rendelkezhet:  öröklődést, démonokat biztosító mechanizmusokkal  üzenetváltást biztosító mechanizmusok (objektum-orientált)  célvezérelt/ adatvezérelt szabályvégrehajtással  támogathatja a szabályok/ keretek hierarchikus modulokba szervezését  támogathatja a meta-szabályok készítését/ használatát

59 Eset-alapú technikák

60 alapfeltevés: amilyen volt a múlt, olyan lesz a jövő is  az „igazi” tapasztalat nehezen ragadható meg szabályok segítségével  azt többé-kevésbé általánosított esetek szövevényes kapcsolata alkotja módszer: újra-felhasználás  korábbi feladatok sikeres megoldásainak újra- felhasználása

61 Eset-alapú technikák eset-alapú következtetés: problémamegoldási minta alapján történő következtetés  korábbi tapasztalatokban rejlő speciális tudás kihasználása egy konkrét problémamegoldás során  új probléma mo.: hasonló régi eset visszakeresése és új helyzetben való alkalmazása  új tapasztalat  rendszerbe épül (folyamatos tanulás)

62 Eset: problémahelyzet, amely tartalmazza: probléma világállapot leírása, amelyben az eset érvényes megoldás problémára adott megoldás kifejtése (megoldási út leírása) következmény az eset bekövetkezése utáni világállapot leírása (a világra gyakorolt hatás, eredményesség leírása)

63 Eset-alapú rendszerek fő komponensei: esetbázis (esetek könyvtára) eszköz az aktuálisan megoldandó eset kulcs- elemeinek meghatározására, legjobban illeszkedő eset visszakeresésére  adatok visszakeresésének gyorsítására  indexelés  illeszkedő esetek megkeresésére  illesztés, hasonlóság- becslés eszköz a megoldás adaptálására az új eset sajátosságainak megfelelően  eltérések megkeresése, javasolt megoldásban változtatások végrehajtása (pl. nulladaptáció, paraméterbeállítás)  ellenőrzés (adaptálás utáni megoldás megfelelő-e)  tanulás (hiba okának keresése vagy esetbázishoz csatolás)

64 Eset-alapú rendszerek működése:

65 Eset-alapú rendszerek előnyei:  esetek könyvtára objektívebb, formálisabb, mint a szakértői értelmezés (szakértő tudása)  explicit módon ábrázolja az ismereteket  hiányos vagy rosszul definiált fogalmakhoz is megadhatók  alkalmazható akkor is, ha nincs algoritmikus módszer  tudásszerzés egyszerű (használat közben javul) hátránya:  csak az esetek által lefedett problémákat oldja meg  megoldás időigényes (még megfelelő indexelés mellett is)

66 Szabályalapú rendszerekEsetalapú rendszerek Egy szabály: szimbolikus mintázat.Egy eset: adatok, konstansok együttese. Szabály: a többi szabálytól független elemi egység, a tárgyterületi ismeretanyag konzisztens darabkája. Eset: a többi esettől nem független (gyakran részben átfedő), elemi egység a tárgyterületi ismeretanyagból. Szabály-visszakeresés: egzakt illesztéssel.Eset-visszakeresés: részleges illesztéssel. Szabályalkalmazás: általános iteratív ciklussal. Eset-alkalmazás: több lépéssel (közelítő visszakeresés, adaptálás, finomítás). A probléma modelljét ki kell dolgozni (olykor nehéz vagy lehetetlen). Nem kell kidolgozni a probléma modelljét. A tárgyterületi ismeretek megszerzése nehéz és időigényes. A tárgyterületi ismeretek megszerzése az eddigi esetek összegyűjtésére és elemzésére korlátozódik. Hosszú fejlesztési idő.Rövid fejlesztési idő. Lassú, sok adat kezelése nehézkes.Adatbázis-kezelési technikákkal képes nagy mennyiségű adat kezelésére. Nehezen bővíthető (bővítés után a validálást meg kell ismételni). Könnyen bővíthető, fejleszthető. A tanulást nem támogatja.Képes a tanulásra: új esetek megőrzése.

67 Egyéb technikák

68 Szimbólum-manipulációs technikák Hagyományos programnyelvekLISPPROLOG numerikus számításokszimbólum-feldolgozás Neumann-elvű nyelvek utasítások meghatározott sorrendben végrehajtandó sorozata funkcionális szemléletű függvény-kifejezések kiértékelésének sorozata ( -kalkulus) relációs szemléletű matematikai logikára épül (predikátumkalkulus) alapelemei: utasításokalapelemei: függvények (eljárások)alapelemei: predikátumok (objektumok közötti relációk) procedurális (előírt sorrendű végrehajtás) procedurálisdeklaratív (leíró) végrehajtási mechanizmust a programozónak kell megépíteni beépített végrehajtási mechanizmus (célvezérelt, visszalépéses keresés) program és adatstruktúra különbözőprogram és adatstruktúra azonos (létrehozhat, módosíthat másik programot, módosíthatja önmagát) program és adatstruktúra azonos (létrehozhat, módosíthat másik programot, módosíthatja önmagát) olvashatóság: LISP-hez közelinehezen olvashatókönnyen olvasható

69 Modell-alapú következtetési technikák modell-alapú következtetés:  következtetés valós fizikai rsz. explicit modelljének segítségével (elméleti jellegű, mélyszintű tudás)  fizikai rendszereket saját szerkezetükben és funkcionalitásukban ragadja meg modell lehet:  funkcionális (mat. eszközökkel szimulálja a működést, beavatkozás: paraméterváltoztatással)  sztochasztikus (statisztikai eszközökkel dolgozik)  oksági (részegységek ok-okozati kapcsolatain dolgozik, megvalósítás: szabály alapú technikák)

70 Modell-alapú következtetési technikák alkalmazásának előnyei:  kiiktatható a tudásszerzés  nem kell az összes hiba továbbterjedésének hatását explicit módon megadni hátrányok:  esetleges heurisztikus tudás beépítése nehéz  bizonytalanság kezelése nehéz  legtöbb rendszer egy hibára egyetlen okot feltételez alkalmazása:  fizikai rendszerek tervezése, analízise, szimulációja  diagnosztikai, predikciós feladatok megoldása

71 Kvalitatív technikák kvalitatív modellek  MI technikákon alapuló modellek  nem teljesen ismert fizikai/ kémiai rendszereket írnak le (irányítási v. diagnosztikai célra) ismeretlen paraméterek nincs általános megoldó képlet csak a viselkedés jellegét ismerjük  modell ismeretlen részeinek kezelése heurisztikus formában: intervallum/ előjel értékek szimbolikus tudáselemek  rendszerosztályt definiálnak

72 Kvalitatív technikák kvalitatív szimuláció  kvalitatív modell (QDE)  a rendszer kvalitatív viselkedése  QDE megoldása: QSIM algoritmus – rendszer viselkedési fájának előállítása (kezdeti állapotból elérhető összes lehetséges állapot)  használata: modell-alapú diagnosztika, beavatkozás- tervezés kvalitatív fizika  konfluenciák (speciális QDE)  konfluenciák megoldása: igazságtáblák előállítása  használata: szenzorvalidáció, szabálybázis készítése

73 Temporális következtetési technikák időbeni következtetésre képes rendszerek  események közötti időkapcsolatok ábrázolása  következtetés időkapcsolatok alapján pl. diagnózis, tevékenységtervezés, intelligens szimuláció idő explicit kezelésének módszerei:  intervallum-alapú megközelítés primitív bináris relációk (átlapol, megelőz, találkozik, …)  diszkrét időpontok kezelése  időegységek kezelése digitális óra analógia

74 Temporális következtetési technikák feladatok:  intelligens riasztás (adatelemzés dinamikus bonyolult környezetben)  intelligens monitorozás  figyelem fókuszálása  információk időrendi áttekintése, diagnózis  intelligens szabályozás valós-idejű következtető rendszerek, pl. G2

75 Neurális hálózatok mesterséges neuronokból felépülő, párhuzamos működésű architektúrák egyszerű átmeneti függvénnyel jellemezhető processzorok processzorok kommunikálása: változtatható súlytényezőkkel ellátott összeköttetéseken keresztül neurális háló programozása: tanítással (tanító minták) tanítási módszerek:  felügyelet mellett  felügyelet nélkül (önszerveződés) tanítás célja: súlytényezők beállítása

76 Neurális hálózatok előnyei:  nem kell heurisztikus ismereteket szerezni a tárgyköri szakértőtől (tanulási példák)  hibatűrő rendszerek (hibás/ ellentmondásos/ nemteljes adatok kezelése)  teljesítményük túlszárnyalhatja a tanító képességeit hátránya:  nem tudnak magyarázatot, indoklást adni


Letölteni ppt "Ismeretalapú rendszerek alaptechnikái. tudásreprezentációs módszerek és következtetési/ keresési stratégiák számítógéppel megvalósított változatai Alapvető."

Hasonló előadás


Google Hirdetések