- •Интеллектуальные информационные системы (иис).
- •1.4. Механизм логического вывода
- •Организация базы знаний.
- •2.1 Представление знаний в виде правил
- •2.2 Представление знаний с использованием фреймов
- •2.3 Представление знаний с использованием семантических сетей
- •Статическая экспертная система
- •Нейронные сети.
- •Многослойная нейронная сеть
- •Модель Маккалоха
- •МодельРозенблатта
- •Модель Хопфилда
- •Модель сети с обратным распространением
- •Обучение нейросети
- •Knowledge Discovery in Databases (Обнаружение знаний в базах данных)
- •Основные понятия информатики
- •Программирование:
- •1. Постановка задачи.
- •Моделирование.
- •Построение алгоритма.
- •Программирование.
- •Отладка и тестирование программы.
- •Анализ результатов. Уточнение модели.
- •Объектно-ориентированное программирование
- •Преимущества объектно-ориентированного программирования
- •Недостатки объектно-ориентированного программирования
- •Словесный способ записи алгоритмов
- •Графический способ описания алгоритмов
- •1.8. Абстрактные (определяемые пользователями) типы данных
- •1.8.1. Представление типа
- •Теория систем и системный анализ:
- •1.3. Состояние и функционирование системы
- •Методы и модели теории систем
- •2.1.2. Виды моделей
- •2.2. Классификации методов моделирования систем
- •2.3. Модели систем
- •Принцип моделирования в системном анализе
Статическая экспертная система
Стандартная статическая экспертная система состоит из следующих основных компонентов:
База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе.
База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.
Решатель используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.
Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.
Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.
Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.
Статические экспертные системы чаще всего используются в технических приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего среды, происходящие во время решения задачи.
Статические экспертные системы разрабатываются в предметных областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во времени. Они стабильны. Пример: Диагностика неисправностей в автомобиле.
Динамические экспертные системы работают в сопряжении с датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией поступающих в систему данных. Пример: управление гибкими производственными комплексами, мониторинг в реанимационных палатах.
http://apolov-oleg.narod.ru/olderfiles/1/Lekcciya_Teoriya_sistem_i_sistemny-7190.pdf
http://www.tstu.ru/education/elib/pdf/2008/chernyshov.pdf
http://citforum.ru/programming/theory/sorting.shtml#1_5_2
http://www.tstu.ru/education/elib/pdf/2003/korobova.pdf
http://5fan.ru/wievjob.php?id=14506
http://gos-asu.narod.ru/tsisa/12.html
Рассуждения на основе дедукции, индукции
В дедуктивном рассуждении выводы следуют из предпосылок с логической необходимостью. Иными словами, если в дедуктивном рассуждении предпосылки истинны, то заключение просто не может быть ложным. Пример:
Все люди смертны.
Сократ человек
Следовательно, Сократ смертен.
Пример приведен в форме простого категорического силлогизма. Только в такой форме дедуктивные рассуждения являются «выводом частного из общего».
Другая форма дедуктивного рассуждения использует правило modus ponens. Схематично его можно выразить так: «Б следует из А. А является истинным. Следовательно, Б тоже является истинным». Пример:
Если сегодня понедельник, я пойду на работу.
Сегодня понедельник.
Следовательно, я пойду на работу.
Зачастую люди, неправильно понимая modus ponens, совершают логическую ошибку под названием «подтверждение консеквента». Они рассуждают так: «Б следует из А. Б истинно. Следовательно, А тоже является истинным». Предыдущий пример превращается вот во что:
Если сегодня понедельник, я пойду на работу.
Я пошел на работу.
Следовательно, сегодня понедельник.
Правило modus tollens своего рода обратная сторона modus ponens. Оно звучит: «Б следует из А. Б является ложным. Следовательно, А тоже является ложным». Пример:
Если вещество металл, оно проводит электрический ток.
Вещество не проводит электрический ток.
Следовательно, оно не является металлом.
Как и с modus ponens, можно перепутать посылки местами и совершить ошибку «отрицание антецедента». Пример:
Если вещество металл, оно проводит электрический ток.
Вещество не является металлом.
Следовательно, оно не проводит электрический ток.
Менее часто упоминаются правила вывода через дилеммы, дизъюнкции и конъюнкции. Рассмотрим только дилеммы, потому что они чаще встречаются в повседневной речи.
Конструктивные дилеммы выглядят так: «Б следует из А. В следует из Г. Истинно или А, или Г. Следовательно, истинно либо Б, либо В». Пример:
Если я выиграю миллион, я пожертвую его в детский дом.
Если мой друг выиграет миллион, он пожертвует его в фонд дикой природы.
Либо я, либо мой друг выиграет миллион.
Следовательно, либо детский дом, либо фонд дикой природы получит миллион.
Деструктивная дилемма звучит так:
Если я выиграю миллион, я пожертвую его в детский дом.
Если мой друг выиграет миллион, он пожертвует его в фонд дикой природы.
Либо детский дом, либо фонд дикой природы не получат миллион.
Следовательно, либо я, либо мой друг не выиграет миллион.
В индуктивных рассуждениях выводы следуют из предпосылок с некоторой степенью вероятности. Иными словами, в таком рассуждении истинность посылок не влечет за собой истинность вывода (данное определение не относится к математической индукции). Пример:
90% людей правши.
Я человек.
Следовательно, я правша.
Вывод будет истинным только с 90% вероятностью. Более сильное рассуждение:
Все известные нам формы жизни основаны на углероде.
Если мы обнаружим новую форму жизни, она, скорее всего, будет основана на углероде.
