Какова вероятность того, что из полной колоды будет вытянута одна из старших карт (король, дама или валет).

Какова вероятность того, что в каждом из двух последовательных бросаний игральной кости выпадет число больше трех?

Предположим, что вероятность отказа одного из двигателей трехмоторного самолета равна 0.01. Какова вероятность того, что откажут все три двигателя, если считать, что работоспособность одного двигателя не зависит от состояния двух других?

4. Какова вероятность того, что в примере упр. 3 откажут все три двигателя, если отказаться от предположения о независимости состояния двигателей, а использовать приведенные ниже значения условных вероятностей?

Р(отказ_двиг_1 | отказ_двиг_2 v отказ _двиг_3) = 0.4

Р(отказ_двиг_2 | отказ_двиг_1 v отказ_двиг_3) = 0.3

Р(отказ_двиг_3 | отказ_двиг_1 v отказ_двиг_2) = 0.2

Р(отказ_двиг_1 отказ_двиг_2 v отказ_двиг_3) = 0.9

Р(отказ_двиг_2 | отказ_двиг_1 v отказ_двиг_3) = 0.8

Р(отказ_двиг_3 | отказ_двиг_1 v отказ_двиг_2) = 0.7

5. Положим, что Р(ртказ_трех_двиг | диверсия) = 0.9, а вероятность отказа любого отдельного двигателя, как и ранее, равна 0.01. Используя условные вероятности, представленные в упр. 4, определите, какова вероятность того, что была совершена диверсия, если известно, что отказали все три двигателя.

Поясните, в чем состоит отличие между частотной и субъективистской интерпретацией вероятности.

Почему во многих экспертных системах для вычисления степени уверенности в сделанном заключении не используется правило Байеса?

Какие проблемы могут появиться при использовании следующей пары правил системы MYCIN? Какие особенности структуры управления в MYCIN усугубляют ситуацию?

если Е1, то Н c уверенностью +0.5, если Е1 и £2, то Н с уверенностью -0.5.

Как следует скорректировать данные правила, чтобы избежать появления этих проблем?

9. Предположим, что понятие "немного" определено как нечеткое множество:

fНЕМНОГО = {(3, 0.8), (4, 0.7), (5, 0.6), (6, 0.5), (7, 0.4), (8, 0.3)}.

В ящике находится 15 шаров и известно, что немногие из них синего цвета. Какова вероятность того, что наудачу из ящика будет вынут именно синий шар?

10. Предположим, что понятие "необычная оценка из десяти" определено как нечеткое множество:

fНЕОБЫЧНО = {(0, 1.0), (1, 0.9), (2, 0.7), (3, 0.5), (4, 0.3), (5, 0.1),

(6, 0.1), (7, 0.3), (8, 0.5), (9, 0.9), (10, 0.9)},

а понятие "высокая оценка из десяти" определено как нечеткое множество

f ВЫСОКАЯ= {(0, 0), (1, 0), (2, 0), (3, 0.1), (4, 0.2), (5, 0.3),

(6, 0.4), (7, 0.6), (8, 0.7), (9, 0.8), (10, 1.0)}.

Постройте составную функцию "необыкновенно высокая оценка из десяти".

ГЛАВА 10. Приобретение знаний

Теоретический анализ процесса приобретения знаний

Стадии приобретения знаний

Уровни анализа знаний

Онтологический анализ

Оболочки экспертных систем

Система EMYCIN

Сопровождение и редактирование баз знаний с помощью программы TEIRESIAS

Методы приобретения знаний

Использование опроса экспертов для извлечения знаний в системе COMPASS

Автоматизация процесса извлечения знаний в системе OPAL

Графический интерфейс модели предметной области

Эффективность программы OPAL

Приобретение новых знаний на основе существующих

Рекомендуемая литература

Упражнения

ГЛАВА 10. Приобретение знаний

Теоретический анализ процесса приобретения знаний

Оболочки экспертных систем

Методы приобретения знаний

Приобретение новых знаний на основе существующих

Рекомендуемая литература

Упражнения

В главе 1 мы уже цитировали определение термина приобретение знаний (knowledge acquisition), данное Бучананом.

"Передача и преобразование опыта решения проблем, полученного от некоторого источника знаний, в программу".

Термин приобретение знаний носит обобщенный характер и совершенно нейтрален к способу передачи знаний. Например, передача может осуществляться с помощью специальной программы, которая в процессе обработки большого массива историй болезни устанавливает связь между симптомами и заболеваниями. А вот термин извлечение знаний (knowledge elicitation) относится именно к одному из способов передачи знаний — опросу экспертов в определенной проблемной области, который выполняется аналитиком или инженером по знаниям. Последний затем создает компьютерную программу, представляющую такие знания (или поручает это кому-нибудь другому, обеспечивая его всей необходимой информацией).

Этот же термин применяется и для обозначения процесса взаимодействия эксперта со специальной программой, целью которого является:

извлечь каким-либо систематическим способом знания, которыми обладает эксперт, например, предлагая эксперту репрезентативные задачи и фиксируя предлагаемые способы их решения;

сохранить полученные таким образом знания в некотором промежуточном виде;

преобразовать знания из промежуточного представления в вид, пригодный для практического использования в программе, например в набор порождающих правил.