Мы поможем в написании ваших работ!
ЗНАЕТЕ ЛИ ВЫ?
|
Графический интерфейс модели предметной области
Содержание книги
- Управление функционированием интерпретатора
- Стратегия сложности. Использует тот же критерий, что и стратегия простоты, но располагает правила в обратном порядке — более сложные занимают более приоритетное место в списке.
- Трассировка программы строительства башни
- Культура получена не из стерильного источника, и существуют правила, в предпосылках которых упоминается предыдущий классифицированный организм, который может быть тем же самым, что и текущий,
- Таким образом, и образец в левой части порождающего правила, и сопоставляемые с ним элементы в рабочей памяти должны соответствовать этим шаблонам.
- Следующее определение сети более близко к специфике задач искусственного интеллекта, которыми мы сейчас занимаемся.
- Разделение видов узлов и когнитивная экономия
- Из сказанного выше ясно, что первоначальные виды формализмов ассоциативных сетей страдают минимум двумя недостатками.
- Реализация фреймов и наследования в языке CLIPS
- Теперь остается только разработать обработчик события, который будет использовать функцию для установки нужного значения в слот area объекта square-one.
- Скомбинировать их таким образом, чтобы получить желаемый эффект.
- Множественное наследование в CLOS и clips
- В CLOS поддерживаются три базовых метакласса.
- Объекты в основном являются средствами реализации вычислений.
- В которых позитивные литералы сгруппированы слева от знака стрелки, а негативные справа.
- Может рассматриваться в качестве процедуры. Такая процедура предполагает следующий порядок выполнения операций.
- Поиск доказательства в системе резолюций
- Ранее мы уже видели, что фразу, содержащую предположение, можно представить с помощью исчисления предикатов первого порядка. Фраза
- Ans является выражением Ехрг2, в котором неизвестная U вынесена в левую часть.
- Назначение вероятности определенным событиям требует информации, которой мы просто не располагаем.
- Ранжировать набор гипотез после обработки всех признаков.
- Множество, определенное такой характеристической функцией, представляется формулой
- Которая после подстановки дает
- В основу оболочки KADS положено пять базовых принципов.
- Некоторые программные средства, впервые разработанные для EMYCIN, в дальнейшем стали типовыми для большинства оболочек экспертных систем. Среди таких средств следует отметить следующие.
- Графический интерфейс модели предметной области
- В модели предметной области можно выделить четыре основных аспекта, которые явились следствием применения онтологического анализа, как отмечалось в разделе 10. 1. 3.
- Приобретение новых знаний на основе существующих
- Если: Имеется решение менее радикальное, чем
- Классификация задач экспертных систем
- Теперь посмотрим, как соотносится описанная ранее классификация экспертных систем с предложенной Кленси иерархической схемой операций.
- Общность эвристической классификации
- В разделе упражнений вы встретите набор правил на языке clips, которые соответствуют определению, сформулированному в рассматриваемом документе.
- Эти правила соответствуют этапу абстрагирования данных.
- При проектировании программ эвристической классификации, таких как MUD или mycin, Процесс уточнения правил является, по существу, шестиэтапным.
- Программа MORE формирует предположительные значения коэффициентов следующим образом.
- Пользователи предпочли бы, чтобы программа MORE использовала каким-то образом Модель событий для формирования предположительных значений коэффициентов и задавала меньше вопросов общего характера.
- В чем состоит отличие между моделями событий и правил в системе MORE?
- Рабочая среда инженерии знаний TDE
- Методика вариативного построения гипотез и их проверки оказывается особенно полезной в тех случаях, когда
- Каждый управляющий слот можно рассматривать как консеквентную часть правила, условная часть которого сопоставима с ситуацией, описанной компонентами прототипа
- База знаний программы internist формируется следующим образом.
- Разделив модели заболеваний, программа может использовать ряд альтернативных стратегий, которые выбираются в зависимости от количества обрабатываемых гипотез.
- Свои знания пользователи вводят в систему, манипулируя пиктограммами (в этом смысле процедура ввода знаний напоминает использованную в системе OPAL (см. Главу 10)).
- Что понимается под прототипом в системе centaur. Какие функции возлагаются на прототипы.
- Области применения методов конструктивного решения проблем
- Программа R1 разбивает задачу конфигурирования на шесть подзадач, каждая из которых, в свою очередь, может быть разбита на более мелкие подзадачи.
- Стратегии разрешения конфликтов LEX и МЕА
- Мак-Дермот разделил все правила системы R1 на три категории в зависимости от их отношения к методу Match.
- Совершенствование системы XCON
Программа OPAL упрощает процесс извлечения знаний, предназначенных для использования в экспертной системе ONCOCIN [Shortliffe et at, 1981]. Последняя формирует план лечения больных онкозаболеваниями и заинтересована в использовании модели предметной области для получения знаний непосредственно от эксперта с помощью средств графического интерфейса. Понятие модель предметной области можно трактовать в терминах знаний различного вида, которыми обладает эксперт.
Независимо от того, о какой конкретной предметной области идет речь, игре в шахматы или медицинской диагностике, всегда существуют некоторые предварительные условия или предварительный опыт, которыми должен обладать субъект или техническая система, чтобы воспринимать знания об этой предметной области. Если речь идет об игре в шахматы, то по крайней мере нужно знать правила этой игры: как ходят фигуры, в чем цель игры и т.п. Применительно к медицинской диагностике нужно иметь представление о пациентах, заболеваниях, клинических тестах и т.п. Этот вид фоновых, или фундаментальных, знаний иногда в литературе по экспертным системам называют глубокими знаниями {deep knowledge), противопоставляя их поверхностным знаниям (shallow knowledge), которые представляют собой хаотичный набор сведений о связях "стимул — реакция".
Так, программа игры в шахматы, которая просто выбирает дозволенные ходы, не обладает глубокими знаниями об этой игре, в отличие от программы, которая учитывает "ценность" фигур и "качество" позиции на доске. Аналогично и программа диагностики, которая не делает ничего иного, кроме того, что пытается спроектировать имеющийся набор симптомов на список заболеваний, является поверхностной по сравнению с программой, которая пытается найти согласованное объяснение всем представленным симптомам в терминах небольшого числа совместно проявляющихся патологий. Человек, который разбирается в основных принципах игры в шахматы или клинического диагноза, может затем на основе этих знаний повышать свое мастерство, а без таких фундаментальных знаний дальнейшее совершенствование практически невозможно.
OPAL представляет собой программу извлечения знаний, которая обладает некоторыми фундаментальными знаниями в области терапии онкологических заболеваний. Программа использует эти базовые знания в процессе диалога с экспертом для извлечения дополнительных, более детальных знаний. Знания о предметной области нужны программе и для того, чтобы преобразовать информацию, полученную с терминала в процессе диалога, в исполняемый код — порождающие правила или таблицу состояний. Такая комбинация процесса наращивания знаний и их компиляции является одной из наиболее привлекательных возможностей той методологии построения экспертных систем, которая положена в основу системы OPAL. Графически основная идея представлена на рис. 10.3, где на человека-эксперта возлагается задача расширения и уточнения модели предметной области. Эта модель затем компилируется в программу, состоящую из процедур и порождающих правил. Поведение программы снова анализируется экспертом, который при необходимости вносит коррективы в модель и замыкает таким образом цикл итеративного процесса.
Рис. 10.3. Процесс приобретения знаний с использованием модели предметной области
Чтобы лучше понять, как работает программа OPAL, нужно сказать несколько слов о той предметной области, в которой она используется. Курсы лечения онкологических заболеваний называются протоколами, и в них специфицируются медикаменты, которые назначаются пациенту на определенный период времени, необходимые лабораторные анализы и иногда курсы радиационной терапии. Система ONCOCIN формирует рекомендации относительно курса лечения, используя базу знаний протоколов, которые представляют собой шаблоны планов лечения. Программа сначала выбирает подходящий протокол, а затем конкретизирует его — назначает конкретные медикаменты, сроки и т.п. Такой метод решения подобных задач иногда называют уточнением плана.
В экспертной системе ONCOCIN используются три разных метода представления знаний:
иерархия объектов, представляющая протоколы и их компоненты, в частности медикаменты;
порождающие правила, которые связаны с фреймами и формируют заключения о значениях медицинских параметров в процессе уточнения плана;
таблицы конечных состояний представляют собой последовательности терапевтических курсов (назначение и использование этих таблиц будет описано ниже).
Включение в систему ONCOCIN нового протокола влечет за собой формирование иерархии, которая представляет его компоненты, связывание подходящих порождающих правил с новыми объектами и заполнение таблицы конечных состояний, которая определяет порядок назначения определенных компонентов курса лечения. Программа OPAL формирует элементы нового протокола в процессе "собеседования" с экспертом с помощью средств графического интерфейса. При этом полученные знания преобразуются сначала в промежуточную форму представления, а затем транслируются в формат, используемый в системе ONCOCIN. На последней стадии формируются соответствующие порождающие правила. Для упрощения реализации промежуточных стадий, трансляции и формирования порождающих правил в программе OPAL используется модель предметной области лечения онкологических заболеваний, о которой и пойдет речь ниже.
|