- •1. Понятие эс
- •2. Назначение и области применения экспертных систем
- •3 . Структура экспертной системы
- •4. Основные классы и виды экспертных систем
- •5. Продукционные экспертные системы. Основные компоненты продукционной экспертной системы
- •6. Продукционные экспертные системы. Прямая и обратная цепочки вывода
- •7. Продукционные экспертные системы. Простая диагностирующая экспертная система
- •8. Продукционные экспертные системы. Формальное представление продукционной экспертной системы
- •9. Нейлоровские диагностирующие системы. Общие понятия
- •10. Нейлоровские диагностирующие системы. Байесовский подход
- •11. Нейлоровские диагностирующие системы. Элементы механизма логического вывода
- •12. Нейлоровские диагностирующие системы. Цены свидетельств — косвенная цепочка рассуждений
- •13. Нейлоровские диагностирующие системы. Правила остановки
- •14. Нейлоровские диагностирующие системы. Структура базы знаний
- •15. Нейлоровские диагностирующие системы. Алгоритм логического вывода
15. Нейлоровские диагностирующие системы. Алгоритм логического вывода
Шаг 1. Сформировать массив P(Hi) априорных вероятностей для всех гипотез. Для этого просмотреть базу знаний (формат 1) и извлечь Р для каждой из гипотез (это второй элемент записи в формате 1).
Шаг 2. Сформировать массив цен свидетельств C(Ej): . Очевидно, в сумму для С(Еj) входят только те слагаемые, которые соответствуют гипотезам Hi, содержащим в своем описании (формат 1) тройки с номером j.
Шаг 3. Определить свидетельство Еm с максимальной ценой.
Шаг 4. Задать пользователю вопрос, хранящийся в базе знаний (формат 2) для найденного на шаге 3 свидетельства Еm. Ответ пользователя Rm должен быть дан по шкале от -5 до +5.
Шаг 5. Пересчитать массив P(Hi) в соответствии с полученным на шаге 4 ответом пользователя: Р(Нi) = Р(Нi|Rm).
Шаг 6. С учетом полученных на шаге 5 новых значений для элементов массива Р(Hi) пересчитать элементы массива цен свидетельств C(Ej).
Шаг 7. Вычислить для каждой гипотезы H, значения Рmax(H), Рmin(Н).
Шаг 8. Определить число РМ: PM = maxРmin(Hi). Это наибольший из возможных достижимых минимумов вероятностей для всех гипотез.
• Шаг 9. Проверить, существует ли такой номер к, для которого Рmax(Hk) > РМ. Если ДА, то перейти к шагу 3. Если НЕТ, то выбрать гипотезу (гипотезы) Нm: m = arg max P(Hi) (наиболее вероятный результат).
• Шаг 10. Выдать в качестве результата гипотезу (гипотезы) Hm и вызвать подпрограмму объяснений, которая представляет пользователю протокол с описанием всех выводов, проделанных ЭС. Протокол
снабжается необходимыми комментариями.