32.Экспертная оболочка esWin.
ESWin — программная оболочка-интерпретатор для работы с продукционно-фреймовыми экспертными системами. Описываемая программная оболочка предназначена для решения задач обратного логического вывода на основе фреймов и правил-продукций.
В пакете ESWin используются фреймы трех типов: фрейм-класс, фрейм-экземпляр и фрейм-шаблон. В общем виде фрейм-класс выглядит следующим образом:
FRAME Имя фрейма
Имя слота 1: (значения слота 1)
Имя слота 2: (значения слота 2)
…
Имя слота n: (значения слота n)
ENDFR
База знаний содержит набор фреймов и правил-продукций.
В пакете ESWin правило выглядит как:
RULE Номер правила
Условие 1
.....
Условие n
DO
Заключение 1
......
Заключение m
ENDR
где условие — это образец, по которому осуществляется поиск в базе знаний, а заключение — действия или процедуры, выполняемые при успешном исходе поиска (могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, или целевыми, завершающими работу системы и являющимися результатом решения задачи).
Формат внешнего представления базы знаний пакете ESWin:
TITLE = ‹название экспертной системы›
COMPANY = ‹название предприятия›
FRAME
‹описание фрейма›
ENDF
FRAME
‹описание фрейма›
ENDF
RULE 1
‹описание условий правила›
DO
‹описание заключений правила›
ENDR
…
RULE n
‹описание условий правила›
DO
‹описание заключений правила›
33. Понятие искусственного интеллекта. Нейрон. Математическая модель нейрона. Нейронные сети.
ИИ - способность компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектом, если бы исходили от человека. В настоящее время выделяют 2 подхода к ИИ:
-экспертные системы
-нейронные сети
Нейронные сети представляют собой вычислительные структуры, моделирующие процессы, аналогичные процессам, происходящим в человеческом мозге. НС – это распределенные и параллельные системы, способные к адаптивному обучению, путем реакции на положительные и отрицательные воздействия.
В основе построения НС лежит элементарный преобразователь, называемый искусственным нейроном или просто нейроном по аналогии с его биологическим прототипом.
схема нейрона.
Состояние нейрона определяется по формуле
|
(1) |
где n – число входов нейрона
xi – значение i-го входа нейрона
wi – вес i-го синапса
Затем определяется значение аксона нейрона по формуле
Y = f(S) |
(2) |
Где f – некоторая функция, которая называется активационной. Наиболее часто в качестве активационной функции используется так называемый сигмоид, который имеет следующий вид:
|
(3) |
Структуру нейросети можно описать следующим образом. Нейросеть состоит из нескольких слоев: входной, внутренние (скрытые) и выходной слои. Входной слой реализует связь с входными данными, выходной – с выходными. Внутренних слоев может быть от одного и больше. В каждом слое содержится несколько нейронов.
Рис