Студопедия  
Главная страница | Контакты | Случайная страница

АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатика
ИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханика
ОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторика
СоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансы
ХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника

Организация знаний в экспертных системах

Читайте также:
  1. I. Лексикография перевода как новая, развивающаяся в науке отрасль знаний
  2. I. Организация класса
  3. I. Организация класса.
  4. I. Организация начала урока
  5. II. Актуализация знаний.
  6. II. Организация деятельности Школы Права
  7. II. ОРГАНИЗАЦИЯ УЧЕБНОЙ ПРАКТИКИ.
  8. III Задания для вводного контроля знаний
  9. III. Организация и порядок прохождения практики
  10. III. Организация и проведение натуральных обследований структуры и интенсивности автотранспортных потоков на основных автомагистралях

Терминзнанияв контексте экспертных систем означает информацию, которая необходима программе, чтобы она вела себя “интеллектуально”. Эта информация принимает форму фактов и правил.

Например:

Факты: Максимальный ток коллектора транзистора VT1 составляет 100 ма. Регулятором напряжения стабилизатора напряжения непрерывного действия является транзистор.
Правила: Если через транзистор VT1 пропустить ток больше 100 ма, то транзистор сгорит. Если произошел отказ регулятора напряжения, то напряжение на выходе стабилизатора равно нулю.

 

Факты и правила в экспертной системе не всегда либо истинны, либо ложны, иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется коэффициентом уверенности.

Например:

Факт: Регулятором выходного напряжения в стабилизаторе напряжения является транзистор VT1 с коэффициентом уверенности 1.

Правило: Если напряжение на выходе стабилизатора равно нулю с коэффициентом уверенности 1, то транзистор VT1 сгорел с коэффициентом уверенности 0.5.

Как видно из приведенных примеров многие правила экспертной системы являются эвристиками, т.е. эмпирическими правилами или упрощениями, которые эффективно ограничивают поиск решения.

Этот факт объясняется тем, что задачи, которые решают экспертные системы не поддаются строгому математическому решению.

Различие между математическим и эвристическим методами заключается в том, сто первый гарантирует корректное решение, тогда как второй дает приемлемое решение в большинстве случаев.

Различие этих методов поясним на примере. Предположим необходимо решить задачу, которая формулируется следующим образом:

 


Дата добавления: 2014-12-19; просмотров: 4 | Нарушение авторских прав




lektsii.net - Лекции.Нет - 2014-2019 год. (0.008 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав