17.Разработка экспертной системы с использованием ReSolver

1. Сначала введите альтернативы (choices). Они - цели, по выбору которых система будет принимать решение.

2. Затем введите факторы (factors), которые будут использоваться, чтобы сделать выбор. Они могут быть числовые или текстовые.

3. Потом введите диаграмму в виде дерева, которая описывает, как принять решение по выбору альтернативы, основанное на различных комбинациях факторов.

4. Проверьте систему с помощью Эксперта ReSolver. ReSolver будет автоматически проверять систему на наличие большого количества общих ошибок и поможет Вам установить их.

Альтернативы - цели, которые система будет выбирать. Может быть большое количество возможных альтернатив, или немного.

Факторы - части информации, которые система будет использовать, чтобы выбрать цель. Факторы могут быть числовые или текстовые. Числовые величины фактора могут быть проверены алгебраически. Текстовые факторы (Качества) представлены в виде списков вариантов.

Каждая ветвь в дереве преобразуется в правило (rule). В ReSolver используются правила продукций вида “ЕСЛИ ... ТО”.

Эксперт ReSolver проверяет систему на наличие логических ошибок.

Чтобы проверить вашу систему, щелкните кнопкой ПРОВЕРКА СИСТЕМЫ. Если эта кнопка имеет красную границу , правила редактировались с последней проверки.

18.Вывод, основанный на прецедентах

Выводу основанный на прецедентах (Case Based Reasoning). В современных исследованиях в области искусственного интеллекта значительное место занимает вывод, основанный на прецедентах (Case Based Reasoning, CBR). CBR - это технология для решения проблем, основанная на опыте. В системах, основанных на прецедентах, решение проблемы включает 4 фазы: поиск, многократное использование, проверка эффективности, сохранение нового прецедента. Вывод, основанный на прецедентах (Case Based Reasoning или CBR), составляет альтернативу экспертным системам, основанным на правилах. Вместо логического контроля событий или объектов для оценки текущей ситуации используется информация о том, как в подобных случаях поступали раньше, т.е. производится анализ прецедентов. Прецедент - это описание проблемы или ситуации в совокупности с подробным указанием действий, предпринимаемых в данной ситуации для решения данной проблемы. Хотя не все СДО-системы полностью включают этапы, приведенные ниже, подход, основанный на прецедентах, в целом состоит из следующих компонент:

-Получение подробной информации о текущей проблеме;

-сопоставление этой информации с деталями прецедентов, хранящихся в базе, для выявления аналогичных прецедентов;

-выбор прецедента, наиболее близкого к текущей проблеме, из базы прецедентов;

-адаптация выбранного решения к текущей проблеме, если это необходимо;

-проверка эффективности каждого вновь полученного решения;

-занесение детальной информации о новом прецеденте в базу прецедентов.

Основные процедуры вывода, основанного на прецедентах_, перечисленные в главе 1, вкратце можно определить следующим образом:

CBR=Представление + Поиск + Аналогия + Адаптация +Оценка эффективности + Обучение Таким образом, вывод, основанный на прецедентах, представляет собой метод вывода решения относительно данной проблемной ситуации по результатам поиска аналогий, хранящихся в базе прецедентов. Новые прецеденты могут быть динамически добавлены в базу, что увеличивает объем доступной информации. При этом управляющие могут адаптировать получаемые решения, обеспечивая приемлемый уровень правильных ответов. Следовательно, метод, основанный на прецедентах, должен иметь механизм обучения, позволяющий дополнять базу знаний. Обратная связь, возникающая при сохранении решений для новых проблемных ситуаций, означает, что CBR-метол по своей сути является "самообучающейся" технологией, благодаря чему рабочие характеристики каждой базы прецедентов с течением времени и накоплением опыта непрерывно улучшаются.