- •1. Понятие эс
- •2. Назначение и области применения экспертных систем
- •3 . Структура экспертной системы
- •4. Основные классы и виды экспертных систем
- •5. Продукционные экспертные системы. Основные компоненты продукционной экспертной системы
- •6. Продукционные экспертные системы. Прямая и обратная цепочки вывода
- •7. Продукционные экспертные системы. Простая диагностирующая экспертная система
- •8. Продукционные экспертные системы. Формальное представление продукционной экспертной системы
- •9. Нейлоровские диагностирующие системы. Общие понятия
- •10. Нейлоровские диагностирующие системы. Байесовский подход
- •11. Нейлоровские диагностирующие системы. Элементы механизма логического вывода
- •12. Нейлоровские диагностирующие системы. Цены свидетельств — косвенная цепочка рассуждений
- •13. Нейлоровские диагностирующие системы. Правила остановки
- •14. Нейлоровские диагностирующие системы. Структура базы знаний
- •15. Нейлоровские диагностирующие системы. Алгоритм логического вывода
5. Продукционные экспертные системы. Основные компоненты продукционной экспертной системы
В соответствии со структурой типовой ЭС (см. рис. 12.2) рассмотрим особенности представления знаний и механизмы вывода в продукционных системах. Основные компоненты продукционной ЭС изображены на рис. 13.1.
Механизм вывода часто называется интерпретатором правил или планировщиком. Правила — продукции а, -> Р, интерпретируется с помощью конструкции:
ЕСЛИ . Здесь могут достаточно сложным образом зависеть от фактов ai. Например, можем иметь продукцию вида a1 ^ a2 ^ a3 -> a10, где ^ — знак конъюнкции (логическое "И").
При решении задач оптимизации с помощью некоторой диалоговой системы оптимизации или пакета прикладных программ для выбора метода конечномерной оптимизации без ограничений может применяться ЭС, содержащая, например, следующее правило:
ЕСЛИ решаемая задача = задача конечномерной оптимизации без ограничений, И количество переменных = 2, ТО рекомендуемый метод = метод вращения осей Розенброка.
Механизм вывода в продукционной ЭС может быть построен в соответствии с различными принципами. Рассмотрим основную идею.
Мы имеем базовое (неизменное) для данной ЭС множество возможных фактов: А = {а1...,аn}, формируемое при создании (разработке) ЭС. При этом важно понимать, что никакие новые факты не могут быть получены в результате работы ЭС. Основная и единственная задача ЭС — устанавливать определенные связи между фактами для конкретной ситуации, интересующей пользователя ЭС.
Будем различать два подмножества A0, А1 исходного множества А. Множество А1 будет называться множеством констатированных (или помеченных) фактов, а множество A0 —множество непомеченных фактов. Иногда множество А1 называется рабочим полем ЭС.
В начале работы ЭС множество А1 содержит некоторое количество фактов (исходная информация). Далее происходит последовательное пополнение множества А1 за счет элементов множества А0. Интерпретатор правил сопоставляет левые части продукций .
6. Продукционные экспертные системы. Прямая и обратная цепочки вывода
Выше мы рассмотрели процесс модификации множества A1 в соответствии с прямой цепочкой вывода. Основная идея заключалась в поиске новых фактов в направлении стрелок, разделяющих левые и правые части правил: .
Если же нам требуется установить наличие какого либо факта ai по имеющемуся входному множеству A1, то можно воспользоваться и прямой цепочкой вывода, но при этом если реальная база знаний содержит не три правила, а сотни и тысячи, то в результате прямой цепочки рассуждений будет проделана огромная лишняя (в смысле задачи установления конкретного факта) работа, связанная с построением большого числа вполне справедливых цепочек вывода и ситуаций, не
имеющих отношения к искомому результату.
Поэтому в подобных случаях более выгодной может оказаться обратная цепочка вывода. В этом случае сначала проверяются правые части продукций и ищутся продукции, в правой части которых есть факт ai, затем проверяется наличие в множестве A1 фактов, которые были в левой части найденных продукций. Если каких либо из этих фактов нету в множестве A1, то ищутся продукции в правой части которых расположены эти факты и процесс повторяется заново до тех пор пока не будет подтверждено, что в множестве A1 есть факты из которых можно получить факт ai, либо опровегнуто.