- •Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет
- •Редакторы знаний и функции системы kappa
- •Основные этапы разработки объектной модели
- •Пример. Окно Object Browser
- •Построение функциональной модели с использованием продукционных правил Цикл формирования цепи рассуждений в прямом направлении
- •If посылка then заключение.
- •Формирование цепи рассуждений в обратном направлении
- •Средства отладки базы знаний
- •Окно связи правил (Rule Relations)
- •Окно трассировки правил (Rule Trace)
- •Активная трассировка при прямом формировании цепочки рассуждений
- •Окно просмотра иерархии выводов (Inference Browser)
- •Средства создания интерфейса с пользователем. Окно сеанса (Session Window)
- •Средства объяснений оболочки kappa
- •Практическое задание
- •Разработка и программирование объектной модели предметной области
- •Разработка и программирование функциональной модели предметной области
- •Компьютерный практикум по нечетким системам
- •Аппроксимация функции одной переменной с использованием нечеткой системы
- •Варианты заданий
- •Построение элементарной нечеткой экспертной системы
- •Программирование нечеткой системы в среде matlab с использованием встроенных функций
- •Кластеризация с помощью алгоритма нечетких центров
- •Компьютерный практикум по нейронным сетям
- •Аппроксимация функции на основе нейронных сетей
- •Варианты заданий
- •Использование инструмента nnTool для построения нейронной сети
- •Кластеризация с помощью нейронных сетей
- •Рекуррентные нейронные сети Хопфилда и Хэмминга
- •Нейронные сети радиально-базисных функций. Вероятностные сети
- •Построение нейронечеткой модели с помощью anfis-редактора
- •Приложение 1. Функции пакета «Fuzzy Logic Toolbox» системы matlab для работы с системами нечеткой логики
- •Приложение 2. Функции пакета «Neural Network Toolbox» системы matlab для работы с нейронными сетями
Средства объяснений оболочки kappa
Позволяет Вам задать вопрос: «Почему слот имеет такое значение?». Эта возможность открыта для любого слота, имеющего единственное значение (single). Вы можете воспользоваться этим средством одним из следующих способов:
в окне SESSION выбрать пункты Control, Explain и обозначить интересующий Вас слот (Имя объекта: Имя слота);
то же самое проделать в окне Rule Trace;
в интерпретаторе языка KAL воспользоваться функцией Explain();
Окно объяснений содержит текст объяснений (если значение слота изменено в результате работы правила, то указывается это правило и относящийся к нему комментарий) и две кнопки: Выход (ОК) и Объяснить (Explain). Последняя позволяет запрашивать объяснение значения других слотов, а информация помещается в то же окно. Для нашего примера окно с объяснениями будет выглядеть следующим образом.
Практическое задание
Темой данного практического задания является разработка экспертной системы (ЭС) для выбора аппаратной платформы при создании некоторой гипотетической информационно-управляющей системы. ЭС отражает модели рассуждений и принятия решений, которыми пользуется эксперт в рассматриваемой проблемной области. Функция проектируемой ЭС состоит в принятии решения при выборе платформы на основе частных характеристик вариантов. Разработка преследует лишь учебную цель, которая заключается в изучении технологии проектирования ЭС. Речь идет о создании так называемого быстрого прототипа ЭС, когда создается усеченный вариант ЭС для быстрой проверки идей, закладываемых в основу будущей информационной системы. В связи с этим к содержанию базы знаний (БЗ) не предъявляется высоких требований. Ее разрабатывает сам студент, выступая тем самым и в роли эксперта, и в роли инженера по знаниям. В задачу студента входит следующее. На основе индивидуального задания (см. таблицу индивидуальных заданий) разработать и запрограммировать объектную и функциональную модели предметной области. В качестве инструментального средства предполагается экспертная оболочка (ЭО) Kappa, в которой в качестве основных моделей представления знаний используются - объектно-ориентированная модель (инструментарий для разработки объектной модели) и продукционные правила (инструментарий для разработки функциональной модели).
Таблица вариантов индивидуальных заданий
|
|
Решения |
Методы | |||||
|
|
DP |
MP |
NMP |
MPR |
UV |
SrS |
SrP |
|
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
|
1 |
1 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
|
2 |
1 |
0 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
|
3 |
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
|
4 |
0 |
1 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
|
5 |
0 |
0 |
1 |
1 |
1 |
0 |
0 |
|
6 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
0 |
|
7 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
|
8 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
|
9 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
|
10 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
|
11 |
0 |
0 |
1 |
1 |
0 |
1 |
0 |
|
12 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
13 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
14 |
1 |
0 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
|
15 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
0 |
1 |
|
16 |
0 |
1 |
0 |
1 |
0 |
0 |
1 |
|
17 |
0 |
0 |
1 |
1 |
0 |
0 |
1 |
Исходными данными для разработки являются:
Список вариантов принимаемых решений по каждой аппаратной платформе:
платформа должна быть применена (DP),
платформа может быть применена (MP),
платформа не может быть применена (NMP),
применение платформы связано с риском (MPR).
Список, реализуемых методов:
контроль ввода (UV),
вычисление средней стоимости (SrC),
вычисление средней производительности (SrP).