Рейтинг@Mail.ru
Rambler's Top100




Не нашли нужную работу? Закажи реферат, курсовую, диплом на заказ

реферат на тему: Инженерия знаний

скачать реферат

<Элемент вектор>::=({ значение}) <ЭРП>::=< аз-элемент> | < элемент-вектор> ( Вещество класс кислота имя цвет бесцветная ) (Порядок задач: Источник, утечки Ограждения) Что собой представляют правила : <Правило>::=(Р<имя правила> <посылка> <заключение>) <Посылка>::={<условие>}+ <Условие>::=<образец> | - <образец> <Образец>::= <простой образец> | <образец с дезъюнкцией> | <образец с конъюнкцией> <Простой образец>::=({значение>}+) |

# ( Порядок задач <первый> )

(<Объект> [{<атрибут> <значение>}+] ) # (Вещество ) В образце не обязательно указываются все атрибуты данного класса , т.е. мы можем записать (Вешество класс кислота имя <вещ> ) т.е. переменная кислота вещ получит значение <образец с дизъюнкцией>::= (<объект> {<атрибут> <<{< значение>}+>>}+) Значение с соответствующего атрибута элемента работой памяти должно совпадать с одним из элементов указанных в данном листе, хотя бы с одним. Эти значения задаются конкретными словами. # (Вещество класс кислота имя <вещ> цвет <<бесцветный желтый>> ) <образец с конъюнкцией>::= (< объект> {< атрибут>{{< значение>}+}}+) Список значений может задаваться и в виде ограничений # (Двигатель мощность {<х> 100 <х> 200} ) (Двигатель мощность 160) <заключение>:={<действие>}+ <действие>::=(make < ЭРП> | remove <ссылка> | (modif <ссылка> {<атрибут>< значение>} +)

# (Р координировать _а (цель состояние активный имя координировать ) Если цель находится в состоянии координировать и порядок задач не определён, то создать (Порядок задач ) > (make цель состояние активный имя упорядочить задачи) (modif1 состояние ожидания))

ссылка указывает , что модифицироваться будет элемент рабочей памяти

Стратегия решения задач основана на явном задании цели Выполнение 1. сопоставление с элементами памяти в результате формируется конфликтное множество правил 2. Выбор правил из конфликтного множества 3. Выполнение действий, указанных в заключении правил Выполняется до тех пор, пока не будет достигнута цель.

Приобретение знаний - извлечение знаний из источника , преобразование их в нужную форму , а также перенос в базу знаний интеллектуальной системы. Знания делятся на : - объективизированные ; - субъективные Объективизированные знания , представленные во внешних источниках книгах, журналах, НИР. - форматизированные, т.е. представлены в виде законов, формул, моделей, алгоритмов. Субъективные знания, которые являются экспертными и эмперическими не представлены во внешней форме. Знания экспертом является неформализованными, представляют собой множество эвристических приёмов и правил, позволяют находить подходы к решению задач и выдвигать гипотезы , которые могут быть подтверждены или опровержены. Знания могут быть получены в процессе наблюдения за каким-либо объектогм. Режимы работы инженера по знаниям, консультолога в процессе приобретения знаний. 1. протокольный анализ - записываются рассуждения вслух в процессе решения задач. О.с. составляются протоколы, которые анализируются 2. Интервью - ведется диалог с экспериментом, направленный на приобретение знаний. 3. Игровая имитация профессиональной деятельности.

Методы интервьюирования. 1. Рубление на ступени выделяются связи, позволяющие строить иерархические структуры 2. Репертуальная рещётка предлагаются 3 понятия и требуется назвать отличие 2-х понятие 3-его. Эксперту предлагается пара понятий и требуется назвать общие свойства => сформировать классы.


Не нашли нужную работу? Закажи реферат, курсовую, диплом на заказ




Методика работы конитолога по формированию поля знания Включает 2 этапа 1. подготовительный 1.1. Чёткая подготовка задачи , которая должна решать система 1.2. Знакомство конит с литовой 1.3. Выбор экспертов 1.4. Знакомство экспертов с копией 1.5. Знакомство эксперта с популярной методикой по искусственному интеллекту 1.6. Формирование с копии поля знания 2. Основной этап 2.1. накачка поля знания в режиме 2.2. командная работа косметолога анализ протокола, определение связей между понятиями , готовит вопросы к эксперту 3. Подкачка поля знания задача вопросов эксперту 4. Формализация концептуальной задачи. 5. Проверка полноты модели Если модель неполная , то используется 2-ое приближение.

Лекция 12 10.12. 99. Нечёткие множества [10,40] толщина изделий малая [10;20] средняя [20;30] большая [30;40]

степень принадл 1

0.7

0.1 х 10 15 40 толщина изделий - нечёткое множество х - универсальное множество х - образуют совокупность пар А

- называется функцией принадлежности нечёткого множества . Значения функции принадлежности для конкретного элемента Х называется Степенью принадлежности - носитель нечёткого множества

Нормальным нечётким множеством называется множество для которого

0.6

- нечёткое множество Х - универсальное множество Х - образуют совокупность пар А

: - называется функцией принадлежности нечёткого множества . Значение функции принадлежности для конкретного элемента Х называется степенью принадлежности - носитель нечёткого множества & Нормальным нечётким множеством называется множество для каждого

0,6 x

Если приводить к нормальной форме => нужно поделить все её значения на .

Пример:

Пусть функция принадлежности задаётся целым числом от 10 до 40 Определить понятие малая толщина изделия.

1 . . . . . . . | | | | | | | | x x 10 11 12 13 14 15 16 17 18 18

Операции над нечёткими множествами

1. Объединение нечётких множеств

2. Пересечение нечётких множеств

3. Дополнение нечёткого множества

x x

Начало 12 и 13 лекции.

4. Декартовое произведение нечетких множеств. A1,A2,….,An x1,x2,…,xn x1 X1 x2 X2 … xnXn A1 xA2 x … xAn = {} x (x1,x2,…,xn ) = min{A1 (x1), A2 (x2)…An (xn) }

A = {<1/10>, <0.8/15>, <0.2/20>} B = {<0.7/2>, <0.5/4>} A xB = {<0.7/(10,2)>, <0.7/(15,2)>, <0.2/(20,2)>, <0.5/(10,4)>, <0.5/(15,4)>, <0.2/(20,4)>} 5. Возведение нечеткого множества в степень. An = {} A2 = con(A) - концентрация A0.5 = dil(A) растяжение

Методы определения функции принадлежности. Немного больше 2. От 0 до 5. x012345n1---1084n2101010-26A = n1 / (n1 + n2) A (0) = 0 A (1) = 0 A (2) = 0 A (3) = 1 A (4) = 0.8 A (5) = 0.4 Метод рангирования.

Нечеткая переменная. <, x, A> - имя нечеткой переменной х область ее определения А смысл, нечеткое множество определяет семантику нечеткой переменной Лингвистическая переменная. <, T, Х, G, M> - имя лингвистической переменной Т базовая терм множество образует имена нечетких переменных {редко, иногда, часто}, являющихся лингвистическими переменными Х носитель лингвистических значений [0; 1] область определения G синтаксическая процедура М семантическая процедура Синтаксическая процедура в виде грамматических терминов, символы которых составляют термы из терм множеств {и, или, не}, модификаторы типов

скачать реферат
1 2 3 4 5

Не нашли нужную работу? Закажи реферат, курсовую, диплом на заказ

Внимание! Студенческий отдых и мегатусовка после сессии!


Обратная связь.

IsraLux отзывы Израиль отзывы