A rendszerszintű diagnosztika alapjai

Slides:



Advertisements
Hasonló előadás
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
Advertisements

Deduktív adatbázisok.
Események formális leírása, műveletek
Készítette: Kosztyán Zsolt Tibor
MESTERSÉGES INTELLIGENCIA (ARTIFICIAL INTELLIGENCE)
4. Előadás: A mohó algoritmus
Adatbázis rendszerek I Relációs kalkulus Általános Informatikai Tsz. Dr. Kovács László.
Diagnosztika szabályok felhasználásával, diagnosztikai következtetés Modell alapú diagnosztika diszkrét módszerekkel.
NEMMONOTON KÖVETKEZTETÉS (NONMONOTONIC REASONING).
Függvények Egyenlőre csak valós-valós függvényekkel foglalkozunk.
Lambda kalkulus.
Determinisztikus programok. Szintaxis: X : Pvalt program változók E : Kifkifejezések B : Lkiflogikai kifejezések C : Utsutasítások.
Kötelező alapkérdések
4. VÉGES HALMAZOK 4.1 Alaptulajdonságok
Gazdaságmatimatika Gyakorló feladatok.
Bevezetés a gépi tanulásba február 16.. Mesterséges Intelligencia „A számítógépes tudományok egy ága, amely az intelligens viselkedés automatizálásával.
MI 2003/7 - 1 Az egyesítési algoritmus Minden kapitalista kizsákmányoló. Mr. Smith kapitalista. Mr. Smith kizsákmányoló.
Szillogisztikus következtetések (deduktív következtetések)
Bizonyítási stratégiák
A SAT probléma különböző reprezentációinak vizsgálata oktatási szempontból (újratöltve) Az általánosítás fegyvere a kutatásban Kusper Gábor,
OPERÁCIÓKUTATÁS Kalmár János, 2011 Tartalom Több lineáris célfüggvényes LP Tiszta egészértékű LP.
OPERÁCIÓKUTATÁS Kalmár János, 2012 Tartalom A nulla-egy LP megoldása Hátizsák feladat.
Optimalizálási módszerek 2. Konvex halmazok
Differenciál számítás
5. VÉGTELEN HALMAZOK 5.1 Kiválasztási axióma
1.3 Relációk Def. (rendezett pár) (a1 , a2 ) := {{a1} , {a1 , a2 }} .
1. előadás. 1.) Szoftverfejlesztés, mint mérnöki tevékenység. Számítási eszközfejlődés. Számítási eszközfejlődés: hazai viszonyok. Mérföldkő: Simula 67.Klasszikus.
1. előadás. 1.) Szoftverfejlesztés, mint mérnöki tevékenység. Számítási eszközfejlődés. Számítási eszközfejlődés: hazai viszonyok. Mérföldkő: Simula 67.Klasszikus.
Nem determinisztikusság és párhuzamosság. A nem determinisztikusság a párhuzamosságban gyökeredzik. Példa: S par  parbegin x:=0   x:=1   x:=2 parend;
Regresszióanalízis 10. gyakorlat.
Lineáris programozás Definíció: Olyan matematikai programozási feladatot nevezünk lineáris programozási feladatnak, amelyekben az L halmazt meghatározó.
Ismeretalapú rendszerek alaptechnikái I. Szabályalapú rendszerek.
Ismeretalapú rendszerek alaptechnikái
Ismeretalapú rendszerek alaptechnikái I. Szabályalapú rendszerek.
Modelltranszformációs szabályok automatikus generálása példák alapján Balogh Zoltán IV. évf. informatikus Konzulens: Dr. Varró Dániel Méréstechnika és.
Textúra elemzés szupport vektor géppel
Lénárt Szabolcs Páll Boglárka
Gépi tanulás Tanuló ágens, döntési fák, általános logikai leirások tanulása.
Lineáris programozás.
Lineáris programozás Elemi példa Alapfogalmak Általános vizsg.
Optimalizáció modell kalibrációja Adott az M modell, és p a paraméter vektora. Hogyan állítsuk be p -t hogy a modell kimenete az x bemenő adatokon a legjobban.
Fogalom-rendszerek - bevezetés -. Minden fogalom az emberi gondolkodás terméke Mindazok a dolgok, amelyek alapján a fogalom létrehozható, az emberi gondolkodástól.
Érvelés, bizonyítás, következmény, helyesség
Petri-hálón alapuló modellek analízise és alkalmazásai a reakciókinetikában Papp Dávid június 22. Konzulensek: Varró-Gyapay Szilvia, Dr. Tóth János.
Logikai programozás 2..
Hibaterjedés-analízis
Előadó: Nagy Sára Mesterséges intelligencia Kereső rendszerek.
Az arcfelismerés és arc detektálás alapjai Matusinka Roland OE-NIK
1. MATEMATIKA ELŐADÁS Halmazok, Függvények.
Adamkó Attila UML2 Adamkó Attila
MI 2003/6 - 1 Elsőrendű predikátumkalkulus (elsőrendű logika) - alapvető különbség a kijelentéslogikához képest: alaphalmaz. Objektumok, relációk, tulajdonságok,
Dodekaéder Hamilton köre
A MATEMATIKA FELÉPÍTÉSÉNEK ELEMEI
Budapesti Műszaki és Gazdaságtudományi Egyetem Méréstechnika és Információs Rendszerek Tanszék Korlátkielégítési problémák Autonóm és hibatűrő információs.
Kényszerkielégítési problémák Constraint Satisfaction Problems (CSP)
előadások, konzultációk
Készítette: Mátyás István agrár mérnöktanár szakos hallgató,
Kiterjesztések szemantikája: Szemantikai tartomány : Adatoknak, vagy értékeknek egy nem üres halmazát szemantikai tartománynak nevezzük. Jelölése: D. Egy.
PÁRHUZAMOS ARCHITEKTÚRÁK – 13 INFORMÁCIÓFELDOLGOZÓ HÁLÓZATOK TUDÁS ALAPÚ MODELLEZÉSE Németh Gábor.
2. gyakorlat INCK401 Előadó: Dr. Mihálydeák Tamás Sándor Gyakorlatvezető: Kovács Zita 2015/2016. I. félév AZ INFORMATIKA LOGIKAI ALAPJAI.
Szoftvermenedzsment A szoftver fogalma programmodulok rendszerdokumentáció konfigurációs adatok, és ezeket tároló fájlok felhasználói dokumentáció a szoftver.
Programozási nyelvek Programozási alapismeretek
Lineáris programozás Elemi példa Alapfogalmak Általános vizsg.
Sudoku.
II. konzultáció Analízis Sorozatok Egyváltozós valós függvények I.
Mesterséges intelligencia
Depth First Search Backtracking
Algoritmusok és Adatszerkezetek I.
Absztrakt problémák Q  I  S, az absztrakt probléma kétváltozós reláció az esetek (I) és a megoldások (S) halmazán Példa: legrövidebb út Eset: gráf és.
Előadás másolata:

A rendszerszintű diagnosztika alapjai

Alapfogalmak Diagnosztika: több jelentés, ált. kontextus tisztázza Aspektusok Detektálás: hibahatás(/hibaok) jelenlétének felismerése Lokalizálás: hibaokok lehetséges halmazának szűkítése Izoláció: specifikus hibaok feltárása Ált. javító akciók granularitásáig Rendszerszintű diagnosztika: hierarchia!

Diagnosztika A diagnosztika támogatására teszteket használunk Az elméletileg lehetséges tesztek száma általában igen nagy Elektronika vs szoftverrendszerek? Offline vs online? Szekvenciális vs párhuzamos tesztelés? |I| teszt, m kimenet mindegyiknél. Lehetséges szekvenciák száma?

Diagnosztika Hány hibafát tudunk felállítani |I| teszt, m kimenet esetén? c = | C | konklúzió (hibaok esetén) esetén hány többszörös konklúzió lehetséges?

Diagnózis, mint információfúzió Összes diagnosztika válasz domainje Test a-val konzisztens konklúziók Test c-vel konzisztens konklúziók Test b-vel konzisztens konklúziók Mindhárommal konzisztens

Diagnózis, mint információfúzió F: konklúziók halmaza H: lehetséges konklúziók bármely pillanatban Kezdetben: F = H Hi: F ti-re vonatkozó részhalmaza Igaz-e ez… A „single failure” feltételezés sérülésekor? False alarm-ok? Diagnosztikai konklúziók nem megfelelő leképezése? …

Diagnózis, mint információfúzió Összes diagnosztika válasz domainje Test a-val konzisztens konklúziók Test c-vel konzisztens konklúziók Test b-vel konzisztens konklúziók

Diagnózis, mint információfúzió Bármely teszt által gyanún kívül helyezett hipotézisek eldobása (praktikusan: mi az, ami biztosan nem romlott el?)

Diagnosztika, mint korlátkielégítés Constraint Satisfaction Problems A diagnosztika egyik klasszikus mérnöki eszköze Probléma-definíció és hatékony (keresés-alapú) megoldás szétcsatolása Kész, hatékony kereskedelmi és nyílt/ingyenes eszközök Itt: rövid bevezetés, CLP kitekintéssel

CSP A CSP(X) séma: Példák X-re X adattartomány és azon értelmezett korlátok (relációk) X-en Példák X-re X = Q vagy R lineáris egyenlőségek/egyenlőtlenségek következtetés: Gauß elimináció és szimplex módszer X = FD korlátok = aritmetikai és kombinatorikus relációk következtetés: MI CSP–módszerek X = B korlátok = ítéletkalkulusbeli relációk Következetés: SAT-solving (a BME Nagyhatékonyságú Logikai Programozás kurzusának jegyzete alapján)

CLP(FD) = LP + CSP(FD) Formálisan: CSP = < X,D,C > X változók halmaza D értékek doménje C korlátok halmaza Korlát: <t, R>, ahol t változó n-es és R egy |t| szignatúrájú reláció Változók egy lekötése: v: X  D Egy lekötés kielégít egy <(x1, …, xn), R> korlátot, ha (v(x1), …, v(xn))  R Egy megoldás egy olyan lekötés, mely minden korlátot kielégít FD: D véges halmaz

8-queens Cél: 8 királynő, egyik se támadja valamely másikat Változók: királynő pozíciója a sorokban vagy oszlopokban Domainek: 1…8 Korlátok? xi != xj xi – xj != i-j xj – xi != i-j

EPA: CLP(FD) reprezentáció Változók Bemeneti/kimeneti szindrómák Belső hibamódok Domének Bementi/kimeneti szindrómanyelvek Belső hibamódhalmazok Korlátok Terjesztési szabályok belső hibamódokkal modulálva Topológia: kimenetek és bementek egyenlősége Megoldás Lehetséges teljes diagnosztikai kép részleges diagnosztikai képből Vagy teljesebb részleges részlegesből CSP-ben nincs „előre” és „visszafele” következtetés! Hatásanalízis és diagnosztika keverhető

CSP megoldás visszalépéses iteratív keresés (backtracking) korlát-terjesztés (constraint propagation) lokális keresés (local search) a gyakorlatban ezek együttműködése Általánosságban: NP-teljes probléma

CSP megoldás - visszalépéses iteratív keresés Változó kiválasztása Döntési pont: változó lehetséges értékei Lekötés, konzisztenciaellenőrzés Backtracking vagy CALL változó kiválasztása Több változat Változó-sorrendezés Keresési stratégiák Kiaknázhatóságuk?

CSP-megoldás - korlát-terjesztés Változók/korlátok egy csoportja valamilyen konzisztenciájának fenntartása Cél: keresési tér szűkítése Általános lokális konzisztencia-megoldások Csomópont (node): unáris korlát teljesül az érintett változó doménjén X < 23 Él (arc): egy változó élkonzisztens egy másikkal, ha minden megengedett értékéhez létezik a másiknak megengedett értéke i-konzisztencia: i-1 lokálisan konzisztens változó konzisztens minden az i-1 változó és bármely i-edik változó közötti korláttal i-ben exponenciálisan bonyolult Terjesztés: (informálisan) a konzisztencia kikényszerítésének szükségessége változóról változóra „terjed”

Korlát-logikai programozás (kitekintés) LP: Prolog rezolúció + visszalépés általános modell CSP: korlát-tár új korlát felvétele: predikátum hívás "osztott" változók közös visszalépés Prolog meghiúsulás: a tár is visszalép tár inkonzisztenssé válása: visszalépés a legutolsó Prolog choicepoint-ig tár-konzisztencia: automatikus keresés: speciális predikátumok (pl. „labeling”)

CLP(FD) Prolog-ban (kitekintés) Domének: egész számok véges halmazai beépített korlátok Aritmetikai, domén/tagsági, propozicionális, kombinatorikai felhasználói kiterjesztések indexikálisok globális korlátok monoton következtetés belső megvalósítás

Rövid példa: diagnosztika TMR modell felett Rövid GNU Prolog demo