- •Охарактеризуйте основные теоретические проблемы искусственного интеллекта.
- •Назовите основные сферы приложения искусственного интеллекта и охарактеризуйте их.
- •3.Дайте определения понятиям "знание" и "данные" и укажите их различие
- •4.Назовите основные признаки знаний и дайте им определения.
- •5.Логическая модель представления знаний (предикатная функция).
- •6. Семантические сети.
- •7.Фреймы и их свойства
- •8. Продукционное правило (структура).
- •12. Основные компоненты системы продукций и связь между ними.
- •13.Стратегии управления в системах продукций
- •14.Определение предложения (клаузы)
- •16.Основные этапы тождественных преобразований исходной формулы во множество предложений (Клауз)
- •17.Унификация (основные правила)
- •Другими словами, помня, что
- •18.Система доказательств в системе опровержения на основе резолюции
- •19.Вычисление коэффициентов определенности посылок и заключений.
- •20. Вычисление коэффициентов определенности для заключений, поддерживаемых множеством правил.
- •Перемножив все компоненты этой формулы, мы увидим, что
- •21.Основные принципы дедукции на основе байесовского подхода
- •22.Учет нескольких признаков при расчете вероятности гипотезы
- •23. Для чего и как рассчитывается цена свидетельств?
- •25.Формулировка задачи обучения
- •26. Основные направления в области обучения.
- •27. Типы задач обучения на примерах.
- •28. Итеративный алгоритм обучения на примерах.
- •29. Адаптация, основные понятия и определения.
- •30. Параметрическая адаптация.
- •31.Поисковая адаптация.
- •32.Структура общего алгоритма адаптивного процесса.
- •33.Коллективная адаптация.
- •34.Распознавание образов основные понятия и определения.
- •35.Типы решаемых задач в распознавании образов.
- •36.Классификация основных методов, используемых при распознавании образов.
- •37.Гипотеза компактности.
- •38.Детерминированные методы распознавания образов.
- •39.Статистический метод распознавания.
- •40.Структурные (лингвистические) методы распознавания.
19.Вычисление коэффициентов определенности посылок и заключений.
Неопределенность может возникнуть как в посылке, так и в самом правиле. Возникает проблема в определении степени истинности заключения.
Эффективным способом решения этой проблемы является метод, используемый в системах медицинской диагностики MYCYN и EMYCYN. Как посылке так и всему правилу присваивается коэффициент определенности (КО).
Рассмотрим простое правило, которое представляет собой импликацию с одной посылкой:
если А, то В. (А В)
Если обозначить коэффициент определенности как ct, а вероятность как р, то коэффициент определенности посылки эквивалентен (приблизительно) вероятности того, что посылка явялется истинной. Коэффициент определенности импликации сходен с условной вероятностью заключения, полученного при истинности посылки.
Таким образом КО (A) р (А), КО (импликации) р (В|А).
Правило вычисления коэффициента определенности заключения в случае, если известны коэффициенты определенности посылки и импликации записывается так
КО (заключение) = КО (посылка) КО (импликация).
Пример: Если (это последняя модель автомобиля),
то (в нем есть каталитический преобразователь).
Пусть КО (посылка) =0.8, а КО (импликация)=0.9.
Тогда КО (заключение) = 0.8 0.9 = 0.72.
В общем случае посылка – это выражение, состоящее из атомарных посылок, связанных логическими операциями и . При этом каждая элементарная посылка имеет свой коэффициент определенности.
Простейшей логической комбинацией является конъюнкция () между двумя элементарными свидетельствами. Импликация (правило) выглядит так:
Если (А1 А2), то В.
Коэффициент определенности общей посылки вычисляется по формуле:
КО (А1 А2) = min (КО (А1), КО (А2)),
т.е. равен коэффициенту определенности наименее надежной посылки.
Другой простой формой является правило, в котором используется дизъюнкция ():
Если (А1 А2), то В.
Формула для вычисления коэффициента определенности общей посылки имеет вид:
КО (А1 А2) = max (КО (А1), КО (А2)),
т.е. коэффициент определенности дизъюнкции равен КО ее сильнейшей части.
20. Вычисление коэффициентов определенности для заключений, поддерживаемых множеством правил.
Пусть КО0 – представляет общий КО заключения, полученный использованием всех его поддерживающих правил. Формула для расчета ct0 имеет вид:
КО 0 = КО 1 + КО 2 – КО 1 * КО 2.
В нашем случае
Рассмотрим способ вычисления КО заключения, поддерживаемого более, чем двумя правилами.
Допустим заключение поддерживается двумя правилами с КО, равными КО 1 и КО 2.
При применении двух правил совокупный КО
КО 2 = КО 1 + КО 2 – КО 1 * КО 2.
Теперь предположим, что появилось третье правило, поддерживающее тоже заключения с КО, равным КО 3.
КО заключения, поддерживаемого тремя правилами. определяется следующим образом:
КО 123 = КО 12 + КО 3 – КО 12 * КО 3.
Перемножив все компоненты этой формулы, мы увидим, что
КО 123 = (КО 1 + КО 2 – КО 1 * КО 2) * КО 3 – (КО 1 + КО 2 – КО 1 * КО 2) * КО 3 =
= КО 1 + КО 2 + КО 3 – КО 1 КО 2 – КО 1 КО 3 – КО 2 КО 3 + КО 1 КО 2 КО 3.
Аналогичным образом осуществляется пересчет КО заключения при учете четвертого, пятого и т.д. правил, поддерживающих это заключение