Содержание
- 2. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Представление знаний в системах искусственного интеллекта Основной особенностью интеллектуальных систем является
- 3. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Отличие знаний от данных Более структурированы и связны, т.е. самое важное
- 4. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Методы представления знаний В настоящее время наиболее используемые подходы к представлению
- 5. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Другая классификация методов представления знаний Логические Эвристические Нейронные сети Вероятностные
- 6. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Логические Логика предикатов 1-го порядка Модальные логики Нечеткие логики Псевдофизические логики
- 7. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Эвристические Правила-продукции Семантические сети Фреймы
- 8. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Продукционная модель Продукционные правила - наиболее простой способ, представления знаний. Он
- 9. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Продукционная модель (2) Знания, представленные в интеллектуальной системе, образуют базу знаний.
- 10. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Продукционная модель (пример) Положим, что в базе знаний вместе с описанным
- 11. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Интеллектуальная система, основанная на знаниях включает в себя: Базу знаний: Формализованные
- 12. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Семантическая сеть Семантическая сеть - иной подход к представлению знаний, который
- 13. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Семантическая сеть (пример)
- 14. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Фреймы Фреймовая система имеет все свойства, присущие языку представления знаний, и
- 15. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Фреймы (2) Фрейм является единицей представления знаний об объекте, которую можно
- 16. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Фреймы (пример)
- 17. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Особенности машинного представления знаний Внутренняя интерпретируемость. Обеспечивается наличием у каждой информационной
- 18. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Особенности машинного представления знаний (2) Семантическая метрика. Позволяет устанавливать ситуационную близость
- 19. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Формализм как средство представления знаний Формализм – это формальная система, используемая
- 20. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Моделирование рассуждений Рассуждение - один из важнейших видов мыслительной деятельности человека,
- 21. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Моделирование рассуждений (2) Человеческим рассуждениям присущи: неформальность, нечеткость, нелогичность, широкое использование
- 22. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Исчисление предикатов первого порядка применяется в диагностических и советующих экспертных системах
- 23. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Логика предикатов 1-го порядка Предикат - это конструкция вида P(t1,t2,...,tn), выражающая
- 24. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Логика предикатов 1-го порядка (пример) 1. Предложение «Волга впадает в Каспийское
- 25. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Логика предикатов 1-го порядка. Формальная (логическая) система
- 26. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Логика предикатов 1-го порядка F(x1, x2 … xn) - предикат (логическая
- 27. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Логика предикатов 1-го порядка Формула состоит из предикатов, логических связок &,
- 28. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Логика предикатов 1-го порядка Для всех x предикат F(x) истинен Существует
- 29. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Логика предикатов 1-го порядка Для всех x предикат F(x) истинен Существует
- 30. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Логика предикатов 1-го порядка Интерпретация F(x) - свойство объекта x, зеленый(кузнечик),
- 31. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Пример 1 программы на Прологе – языке логического программировния PREDICATES bird(symbol)
- 32. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Пример 2 программы на Прологе DOMAINS name=symbol PREDICATES father (name, name)
- 33. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Недостатки логики предикатов 1-го порядка - монотонность логического вывода, т.е. невозможность
- 34. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Традиционное решение задачи принадлежности множеству Основано на законах логики, которые, в
- 35. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Проблема нечеткой принадлежности В реальных ситуациях редко встречаются объекты, которые точно
- 36. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Формальное определение нечеткого множества Нечеткое множество определяется через некоторую базовую шкалу
- 37. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Понятие «лингвистической переменной» В нечеткой логике вводится понятие лингвистической переменной, значениями
- 38. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Формирование НМ «Дорогой автомобиль» Рассмотрим нечеткую категорию «дорогой автомобиль». В классической
- 39. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Продолжение Используя предикат CAR(X) и функцию PRICE(X), можно сформировать множество, элементами
- 40. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Продолжение Можно сказать, что каждый элемент (автомобиль) множества «дорогих автомобилей» более
- 41. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Пример лингвистической переменной «Возраст»
- 42. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Логический вывод в нечеткой логике При решении задач используя нечеткую логику
- 43. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Нечеткие логические операции в нечеткой логике Аналоги операций конъюнкции и дизъюнкции
- 44. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Формализм условных вероятностей применяется в спам-фильтрах в диагностических ЭС если для
- 45. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Нейронные сети применяются для решения задач: краткосрочного экономического прогнозирования в т.ч.
- 46. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Нейронная сеть Многослойная нейронная сеть Прямого распространения Модель нейрона Все задачи,
- 47. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Методы решения задач Поиск в пространстве состояний Поиск в глубину Поиск
- 48. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Методы решения задач (2) Вероятностный вывод Байесовкие сети Цепи Маркова Сопоставление
- 49. Гаврилов А.В. НГТУ, каф. АППМ Методы решения задач (3) Все методы решения задач могут рассматриваться как
- 51. Скачать презентацию