- •19.0. Введение
- •19.1. Моделирование как метод познания
- •20.1. Формы представления моделей
- •20.2. Классификация математических моделей
- •21.1. Математическая модель системы (объекта)
- •21.2. Методы математического моделирования
- •21.3. Технология математического моделирования системы (объекта)
- •1 Этап. Формулирование целей и задач моделирования, выявление проблем, описание объекта исследования.
- •2 Этап. Изучение априорной информации об объекте исследования.
- •3 Этап. Формализация постановки задачи: формальное описание целей и задач моделирования, формулировка требований.
- •4 Этап. Стратегическое и тактическое планирование эксперимента с объектом.
- •5 Этап. Экспериментирование с объектом.
- •6 Этап. Идентификация объекта.
- •7 Этап. Оценка адекватности модели, ее свойств, устойчивости, областей применения.
- •8 Этап. Решение задач моделирования, подведение итогов.
- •21.4. Контрольные вопросы и задания
- •22.1. Понятие информационной модели
- •22.2. Этапы моделирования
- •22.3. Типовые информационные модели
- •Графы, сети, деревья
- •23.1. Понятие алгоритма
- •23.2. Свойства алгоритма
- •23.3. Данные алгоритмов
- •23.4. Элементарные алгоритмические действия
- •23.5. Способы записи алгоритмов
- •24.0. Введение
- •25.0. Введение
- •26.0. Введение
- •27.0. Введение
- •28.1. Вычисление конечных и бесконечных сумм и произведений
- •28.2. Решение уравнений итерационными методами
- •28.3. Расчет таблиц функциональных зависимостей
- •28.4. Подсчет числа положительных, отрицательных и нулевых элементов массивов
- •28.5. Расчет модуля вектора и нормы матрицы
- •28.6. Расчет среднего и дисперсии элементов в массивах
- •28.7. Поиск минимальных или максимальных значений в массивах
- •28.8. Алгоритмы упорядочивания элементов в массивах
- •28.9. Умножение матрицы на вектор и матрицы на матрицу
- •28.10. Возведение квадратной матрицы в целую степень
- •28.11. Исключение элементов массивов
- •28.12. Расчет определителя квадратной матрицы
- •28.13. Транспонирование матриц
- •29.1. Что такое язык программирования?
- •29.2. Низкоуровневые языки программирования
- •29.3. Языки высокого уровня
- •Навигация по разделам:
- •29.3.1. Процедурные языки программирования
- •29.3.2. Функциональные языки программирования
- •29.3.3. Логические языки программирования
- •30.0. Введение
- •31.0. Введение
- •31.1. Постановка и формализация задачи
- •31.2. Разработка алгоритмов решения задачи
- •31.2. Разработка алгоритмов решения задачи
- •31.4. Анализ результатов
- •31.5. Сопровождение программ
- •32.0. Введение
- •33.1. Технология структурного программирования
- •33.2. Структурные методы анализа и проектирования по
- •33.3. Модульное программирование
- •Навигация по разделу
- •33.3.1. Hipo - диаграмма
- •33.3.2. Метод нисходящего проектирования
- •33.3.3. Метод расширения ядра
- •33.3.4. Метод восходящего проектирования
- •33.4. Базовые управляющие структуры структурного программирования
- •33.5. Проектирование и тестирование программы
- •33.6. Подпрограммы, процедуры и функции
- •Навигация по разделу:
- •33.6.1. Основные понятия и терминология
- •33.6.2. Локальность
- •33.6.3. Параметры процедуры
- •34.1. Методология объектно-ориентированного программирования
- •34.2. Объектно-ориентированные методы анализа и проектирования по
- •34.3. Основные принципы построения объектной модели
- •34.4. Основные элементы объектной модели
- •34.5. Пример разработки консольного приложения в технологии объектно-ориентированного подхода
- •Навигация по разделу:
- •34.5.1. Диаграмма прецендентов uml
- •34.5.2. Диаграмма последовательности uml для прецедента
- •34.5.3. Диаграмма классов uml для прецендента «перевести р-ичную строку в число»
- •34.5.4. Текст приложения на языке Object Pascal
- •35.0. Введение
- •35.1. История развития бд
- •35.2. Классификация бд
- •Навигация по разделу:
- •35.2.1. Основные функции субд
- •36.1. Основные понятия бд
- •36.2. Основные понятия реляционной модели бд
- •36.3. Предпроектное обследование предметной области. Связи таблиц
- •36.4. Нормализация отношений
- •36.5. Общие сведения о ms Access
- •36.6. Приложение
- •36.6. Приложение
- •37.2. Связь между таблицами и целостность данных
- •37.3. Создание запросов в ms access
- •Навигация по разделу:
- •37.3.1. Запросы на выборку
- •37.3.2. Запросы с параметрами
- •37.2.3. Запросы с вычислениями
- •37.2.4. Итоговые запросы
- •37.2.5. Перекрестные запросы
- •37.4. Формы
- •37.5. Отчеты
- •38.0. Введение
- •38.1. Различные подходы к построению систем ии
- •38.2. Экспертные системы
- •Методы, основанные на правилах.
- •Методы, основанные на фреймах.
Методы, основанные на правилах.
Представление знаний, основанное на правилах, построено на использовании выражений вида ЕСЛИ(условие) – ТО (действие). Например:
«ЕСЛИ пациент был по профессии изолировщиком,
ТО пациент работал с асбестом.»
«ЕСЛИ пациент работал с асбестом И пациент находился при этом в закрытом помещении
ТО пациент получил большую дозу асбестовой пыли».
Когда текущая ситуация (факты) в задаче удовлетворяют или согласуются с частью правила ЕСЛИ, то выполняется действие, определяемое частью ТО. Это действие может оказаться воздействием на окружающую среду (например, вызовет распечатку текста), может повлиять на управление программой (например, вызвать проверку и запуск некоторого набора правил), или может сводиться к указанию системе о получении определенного заключения (например, необходимо добавить новый факт или гипотезу в БЗ).
Сопоставление частей ЕСЛИ правил с фактами может породить так называемую цепочку выводов. На рисунке 38.2 изображена цепочка выводов, образованная последовательным применением правил из вышеприведенного примера. Эта цепочка показывает, как система использует правила для вывода о том, насколько серьезную дозу канцерогенного вещества получил пациент при работе с асбестом.
Рисунок 38.2 Цепочка вывода для получения заключения о накопленной дозе асбестовой пыли
Правила обеспечивают естественный способ описания процессов, управляемых сложной и быстро изменяющейся внешней средой. Через правила можно определить, как программа должна реагировать на изменение данных ; при этом не нужно заранее знать алгоритм управления обработкой данных. Кроме того, использование правил упрощает объяснение того, что и как сделала программа, т.е. каким образом она пришла к конкретному заключению.
В ЭС, основанных на правилах, предметные знания представляются набором правил, которые проверяются на группе фактов или знаний о текущей ситуации. Когда часть правила ЕСЛИ удовлетворяет фактам, то действие, указанное в части ТО, выполняется. Когда это происходит, то говорят, что правило выполнено. Интерпретатор правил сопоставляет части правила ЕСЛИ с фактами и выполняет то правило, часть ЕСЛИ которого согласуется с фактами.
Действия правила могут состоять в модификации набора фактов в БЗ, например, в добавлении нового факта. Новые факты, добавленные к БЗ, сами могут быть использованы для сопоставления с частями правил ЕСЛИ. Действие, предпринимаемое при выполнении правила, может непосредственно взаимодействовать с внешней средой. В примере о накоплении асбестовой пыли к фактам можно отнести следующие утверждения:
«Пациент был по профессии изолировщиком»
«Пациент работал с асбестом»
«Пациент находился в закрытом помещении».
Набор известных фактов в ЭС называется базой данных.
Процесс сопоставления с фактами частей ЕСЛИ правил может порождать то, что называется цепочкой выводов. Цепочка выводов, полученная в результате выполнения правил из приведенного примера о накоплении асбестовой пыли, как раз и представлена на рис. 2. Эта цепочка выводов показывает, как система, используя правила, выводит заключение о полученной дозе пыли. Если предъявить пользователю цепочки выводов, то он сможет понять, как система достигает своих заключений. Этот механизм реализован во всех ЭС.