close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

Intellektualnye sistemy i tekhnologii Lab 03(1)

код для вставкиСкачать
 Лабораторная работа 3
Моделирование неточного вывода
В реальных экспертных системах чаще всего реализуется неточный вывод, когда нет полной уверенности в принимаемом решении. Существуют различные способы определения результирующего значения определенности вывода: вероятностные, экспертные и пр. Рассмотрим методику расчета определенности, впервые примененную в экспертной системе MYCIN. Воспользуемся представлением базы знаний в виде И/ИЛИ графа.
Пусть БЗ представлена следующими правилами:
ЕСЛИ А то В
ЕСЛИ А то С
ЕСЛИ А то D
ЕСЛИ В то Е
ЕСЛИ B и С и D то F
Соответствующий И/ИЛИ граф будет выглядеть следующим образом:
Рис. 1. И/ИЛИ граф базы знаний
Для расчета определенности воспользуемся следующими заключениями: Если соединение вершин графа по "И" то степень достоверности заключения не может быть больше самой слабой из составляющих посылки, т.е. K= min (K1,K2,..., Kn) (1) Коэффициент достоверности получаемого заключения сравнивается с некоторым пороговым значением (в MYCIN оно равно 0,2), которое определяется эмпирически. Для дизъюнктивной вершины считаем, что посылки подкрепляют друг друга при получении заключения. Если имеются 2 продукции:
Р1: А1->D P2: A2->D, то
KD= KA1+KA2 (1-KA1)=KA1+KA2-KA1KA2(2)
Если имеется 3 продукции, то коэффициент достоверности KD рассчитывается по формуле:
KD=KA1+KA2+KA3-KA1KA2-KA1KA3-KA2KA3+KA1KA2KA3(3)
Учитывая коэффициенты достоверности продукций, получим
Р1 и Р2-KD=KA1KP1+KA2KP2-KA1KA2KP1KP2
Будем считать, что информация посылки или заключения с коэффициентом достоверности < 0,4 далее при выводе не используется.
Рассмотрим пример. В некоторой технической системе произошла авария. Для принятия решений по ее ликвидации необходимо выяснить причину аварии, каждая причина требует своих действий. Диспетчер на основе опыта предполагает, что причиной является R. Нужно определить коэффициент достоверности Kr гипотезы R. Для подтверждения своего предположения диспетчер обращается к ЭС и вводит данные (Fi) c коэффициентами достоверности. И/ИЛИ граф БЗ представлен на рис.2.
Рис.2 И/ИЛИ граф базы знаний
KC1=KF1 • KP1=0,9•0,9=0,81
KC2=KF3 •KP3=1
KC3=min(KF4,KF5)KP4= 0,72
KC4=min(KF8, KF9)KP7=0,36 гипотеза С4 отбрасывается
KC5=min(KC1,KC2,KC3)KP8=min(0,81;1;0,72) •0,9=0,648
KC6=KF6KP5+KF7KP6-KF6KF7KP6KP7=0,824
KR=min(KC5,KC6) KP10=0,648 гипотеза подтверждена
Задания для самостоятельного выполнения:
Вариант 1
Вариант 2
Вариант 3
Вариант 4
Вариант 5
Вариант 6
Вариант 7
Вариант 8
Документ
Категория
Рефераты
Просмотров
11
Размер файла
130 Кб
Теги
lab, sistemy, tekhnologia, intellektualnye
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа