Inferenčný mechanizmus. (Téma 2)

Слайд 2

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

/7

Osnova prednášky

Produkčný systém
Formálna definícia

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach /7 Osnova prednášky
produkčného systému
Dopredné a spätné reťazenie
Inferenčná sieť
Prehľadávanie inferenčnej siete

Слайд 3

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

/7

1. Produkčný systém

Je tvorený

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach /7 1. Produkčný
troma zložkami:
1. súbor produkčných pravidiel: situácia S akcia A
2. databáza (báza dát BD): je prostredím na beh produkčného systému. Situácia S sa môže vyskytnúť v BD a akcia A môže byť vykonaná nad touto BD.
3. interpreter: realizuje produkcné pravidlá. Pracuje v dvojkrokovom cykle 1. rozpoznaj
2. vykonaj
Vlastnosti produkčného systému:
Obmedzená možnosť interakcie medzi pravidlami
Obmedzenia kladené na tvar pravidiel
Pravidlá predstavujú elementárne akcie
Modularita

Слайд 4

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

/7

2. Formálna definícia prod.

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach /7 2. Formálna
systému

Produkčné pravidlá: deklaratívne a procedurálne
L1 & L2 & … & Lk ? p
Kde: Li je literál
L1 &…& Lk je elementárna konjunkcia
predstavuje predpoklady (antecedenty, evidencie)
p je záver (consequent)
Odvádzanie nových znalosti je možné realizovať dvojako:
modus ponens p modus tollens not q
p?q p?q
q not p

Слайд 5

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

/7

3. Dopredné a spätné

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach /7 3. Dopredné
reťazenie

Ak záver jedného pravidla obsahuje tú istú znalosť (v tej istej forme) ako predpoklad ďalšieho, je možné reťazenie pravidiel.
Existujú dva druhy reťazenia:
Dopredné reťazenie. Ak aktuálne platia predpoklady, potom platí záver. Vykoná sa vždy prvé pravidlo, ktorého situačná časť je splnená. Hovoríme o priamom reťazení – data driven inference, resp. forward chaining.
Nevýhody: - pri dokazovaní hypotézy vykoná aj mnoho nepotrebných pravidiel (nevieme ovplyvniť)
- odvodí všetky výsledky na základe stavu BD
2. Spätné reťazenie. Aby platil záver, musíme dokázať tvrdenie. Hovoríme o backward chaining.

Слайд 6

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach

/7

4. Inferenčná sieť

Katedra kybernetiky a umelej inteligencie FEI, TU v Košiciach /7 4. Inferenčná
l1&m1&l5>k1 k1 k2 k3
m1&l5&m3>k2
l5&m2&l7>k3 l1 m1 l5 m3 l7
l2&m2>m1
l3vl4>m2 l2 m2 l6 l8
l6vl8>m3
l3 l4
Produkčné pravidlo: predpoklady P?záverZ
Reťazenie produkčných pravidiel (podmienka)
Hierarchická štruktúra – strom – inferenčná sieť
Uzly: koreňové, medziľahlé, listové
Uzly: (ne)cieľové, (ne)dotazovateľné
Имя файла: Inferenčný-mechanizmus.-(Téma-2).pptx
Количество просмотров: 45
Количество скачиваний: 0