Главная Случайная страница


Полезное:

Как сделать разговор полезным и приятным Как сделать объемную звезду своими руками Как сделать то, что делать не хочется? Как сделать погремушку Как сделать так чтобы женщины сами знакомились с вами Как сделать идею коммерческой Как сделать хорошую растяжку ног? Как сделать наш разум здоровым? Как сделать, чтобы люди обманывали меньше Вопрос 4. Как сделать так, чтобы вас уважали и ценили? Как сделать лучше себе и другим людям Как сделать свидание интересным?


Категории:

АрхитектураАстрономияБиологияГеографияГеологияИнформатикаИскусствоИсторияКулинарияКультураМаркетингМатематикаМедицинаМенеджментОхрана трудаПравоПроизводствоПсихологияРелигияСоциологияСпортТехникаФизикаФилософияХимияЭкологияЭкономикаЭлектроника






Примеры. Пример№1. Имеется фрагмент базы знаний из двух правил:





Пример№1. Имеется фрагмент базы знаний из двух правил:

П1: Если (отдых – летом) и (человек – активный)

то (ехать в горы)

П2: Если (любит – солнце)

то (отдых – летом)

Предположим, в систему поступили данные — (человек – активный) и (любит – солнце).

Прямой вывод — исходя из данных, получить ответ.

1-й проход.

Шаг 1. Пробуем П1, не работает (не хватает данных (отдых–летом)).

Шаг 2. Пробуем П2, работает, в базу поступает факт (отдых–летом).

2-й проход.

Шаг 3. Пробуем П1, работает, активируется цель (ехать в горы), которая и выступает как вывод.

Обратный вывод — подтвердить выбранную цель при помощи имеющихся правил и данных.

1-й проход.

Шаг 1. Цель — (ехать в горы): пробуем П1 — данных (отдых– летом) нет, они становятся новой целью, и ищется правило, где она в правой части.

Шаг 2. Цель (отдых – летом): правило П2 подтверждает цель и активирует ее.

2-й проход.

Шаг 3. Пробуем П1, подтверждается искомая цель.

Пример №2

ЕСЛИ «двигатель не заводится» И «стартер двигателя не работает», ТО «неполадки в системе электропитания стартера»;

ЕСЛИ «животное имеет перья», ТО «животное – птица».

При большом числе продукций в продукционной модели усложняется проверка непротиворечивости системы продукций, то есть множества правил. Поэтому число продукций, с которыми работают современные системы искусственного интеллекта, как правило, не превышает тысячи.

Продукционная модель привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

Приведем сильные и слабые стороны систем продукций.

Сильные стороны систем продукций:

модульность;

единообразие структуры (основные компоненты продукционной системы могут применяться для построения интеллектуальных систем с различной проблемной ориентацией);

естественность (вывод заключения в продукционной системе во многом аналогичен процессу рассуждения эксперта);

гибкость родовидовой иерархии понятий, которая поддерживается только как связь между правилами (изменение правила ведет за собой изменение в иерархии);

простота создания и понимания отдельных правил;

простота пополнения и модификации;

простота механизма логического вывода.

 

Date: 2015-07-17; view: 501; Нарушение авторских прав; Помощь в написании работы --> СЮДА...



mydocx.ru - 2015-2024 year. (0.007 sec.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав - Пожаловаться на публикацию