Sisteme Bazate pe Cunostinte

Curs
8/10 (1 vot)
Domeniu: Automatică
Conține 1 fișier: doc
Pagini : 48 în total
Cuvinte : 9475
Mărime: 86.92KB (arhivat)
Cost: Gratis

Extras din document

1.1. Sisteme expert.

Sistemele expert reprezintă o ramură a inteligenlei artificiale. Un sistem expert reprezintă un program care urmăreşte cunoştintele, rationează pentru obtnerea rezultatelor într-o activitate dificilă întreprinsă uzual doar de expertii umani.

Din punct de vedere functional, un sistem expert poate fi definit ca fiind un program care urmăreşte un grup de cunoştinte pentru oblinerea în acelaşi mod ca şi expertii umani a rezultatelor despre activităti dificil de examinat.

Aşadar, sistemele expert sunt destinate rezolvării unor probleme care în mod normal ar necesita prezenta unui expert uman. Conceperea şi realizarea unui sistem expert implică extragerea cunoaşterii de la expertul uman. Deseori, cunoaşterea este de natură euristică, oblinerea şi transpunerea ei intr-o formă utilizabilă pe calculator este adesea o problemă dificil de realizat. Inginerul de cunoştinte are misiunea de a obtine cunoaşterea şi de a construi sistemul bazat pe cunoaştere.

Sistemele expert au fost dezvoltate intr-o multitudine de domenii cum ar fi: agricultură, chimie, inginerie, geologie, afaceri, matematică, medicină, meteorologie, ştiinta militară, tehnologie spatială, etc.

Un sistem expert este bazat pe două componente disticte:

- noi tehnologii de programare

- metodologii pentru manipularea cunoştintelor.

Cele mai cunoscute exemple de sisteme expert din câteva domenii majore de activitate sunt următoarele:

Chimie:

CRYSTALIS (deduce structura 3D a unei proteine dintr-o hartă de

densitate electronică),

DENDRAL (deduce structura topologică a compuşilor organici),

CLONER

Ştiinla calculatoarelor:

PTRANS (ajută la organizarea şi distributia sistemelor DEC),

BDS (ajută la localizarea modulelor defecte într-o retea mare

de comutare de semnale),

DART (diagnosticarea defectelor într-un sistem hardware),

XCON (configurarea calculatoarelor VAX

Electronică:

ACE (diagnosticarea defectelor în retelele teleforuce),

EURISKO (proiectarea dispozitivelor electronice 3D),

REDESIGN (proiectarea circuitelor digitale pentru a corespunde

noilor specificalii), etc.

DELTA (identificarea şi corectarea erorilor de functionare la

locomotive),

SACON (găsirea strategiilor de analiză pentru probleme de analiză

structurală)

Geologie: PROSPECTOR (evaluarea potentialului mineralogic),

LITHO (analiza petrolului),

HsRO (utilizarea unui program de simulare a existentei apei

în dierite condipi)

Medicină: AI/REHUM (diagnosticarea bolilor legate de

reumatism),

CADUCEOS (diagnosticarea bolilor interne),

BLUE BOX (diagnosticarea şi tratarea depresiilor clinice),

ATTENDING (învătarea metodelor de anesteziere)

Armata:

ASTA (identificarea tipurilor de sisteme radar),

HASP / SIAP (detectarea datelor provenite de la senzori

sonori),

I&W (predictia momentului şi locului aparitiei potentiale a

unuiconflict militar),

KNOBS (planificarea misiunilor de luptă).

1.2. Arhitecturi de sisteme expert. Componentele unui sistem expert

Structura unui sistem expert poate fi grupată în jurul a trei module distincte:

1. Baza de cunoştinte

2. Mecanismul de inferentă

3. Baza de fapte

1. Baza de cunoştinte este reprezentată ca o structură de date ce contine ansamblul cunoştintelor specializate introduse în sistem de către expertul uman. Cunoştintele stocate în baza de cunoştinte reprezintă descriptii de obiecte în conjunctie cu relatiile dintre acestea. Baza de cunoştinte face parte din sistemul cognitiv al sistemului expert şi este memorată într-un spatiu special organizat.

2. Mecanismul de inferenta realizează o serie de obiective majore după

preluarea cunoştintelor din baza de cunoştinte şi anume:

alege strategia de control în fimctie de problemele de rezolvat,

elaborează planul de rezolvare a problemei,

execută comutarea de la o strategie de control la alta,

execută atliunile prevăzute în planul de rezolvare,

constituie informatiile de control pentru mecanismele fundamentale

ale mecanismului de inferentă.

Mecarusmul de inferenlă este constituit dintr-un ansamblu de proceduri .

3. Baza de fapte este reprezentată de o memorie auxiliară ce contine toate datele utilizatorului (faptele iniliale ce descriu enuntul problemei) şi rezultatele intermediare produse în cursul procedurii de deductie.

Pe lângă aceste module, un sistem expert mai contine o serie de module ce asigură comunicarea cu operatorul şi cu expertul uman.

Modulul de comunicatii este destinat furnizării interfetelor specifice pentru utilizatorii sistemului expert cât şi pentru achizitia cunoştinlelor. Modulul de comunicare are următoarea componenta:

limbaje de comunicare cu utilizatorul,

limbaje pentru achizitia cunostiintelor,

procesoare pentru comunicarea internă între sistemul expert şi

echipamentele suxiliare pentru stocarea cunoaşterii,

procesoare speciale pentru intrări - ieşiri grafice,

achizitia senzorială şi instrumentală a cunoaşterii si

comanda elementelor de executie.

Interfata utilizator este partea componetă a sistemului expert care asigură dialogul între utilizator şi sistem în limbaj cvasinatural prin translatarea limbajului intern şi comunică mecanismului de inferentă cererile utilizatorului. Interfata utilizator mai asigură achizitia enuntului problemei initiale şi comunicarea rezultatului.

Modulul de achizitie a cunoştintelor este partea componentă ce preia cunoştinlele specializate furnizate de expertul uman sau de inginerul de cunoştinte într-o formă ce nu este specifică reprezentării interne. O serie de cunoştinte pot fi furnizate prin fişiere specifice bazelor de date sau alte programe externe. Acest modul receptionează cunoştintele, verifică validitatea acestora şi în final generează o bază de cunoştinte coerentă.

Preview document

Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 1
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 2
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 3
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 4
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 5
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 6
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 7
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 8
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 9
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 10
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 11
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 12
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 13
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 14
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 15
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 16
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 17
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 18
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 19
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 20
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 21
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 22
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 23
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 24
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 25
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 26
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 27
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 28
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 29
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 30
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 31
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 32
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 33
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 34
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 35
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 36
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 37
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 38
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 39
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 40
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 41
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 42
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 43
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 44
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 45
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 46
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 47
Sisteme Bazate pe Cunostinte - Pagina 48

Conținut arhivă zip

  • Sisteme Bazate pe Cunostinte.doc

Alții au mai descărcat și

Regulator Fuzzy vs Regulator PID - Comparare

1. Tema proiectului •Se doreste compararea unui regulator clasic PID cu un regulator FUZZY cu ajutorul unei aplicatii in Simulink care sa regleze...

Modelarea si Simularea unei Sere cu Logica Fuzzy

1.INTRODUCERE Proiectul reprezintă realizarea unui Controller PD cu ajutorul tehnici Fuzzy.Pentru realizarea Controllerului Fuzzy s-a folosit atât...

Modelarea Temperaturii intr-o Camera

Proiectul prezintă simularea temperaturii într-o cameră si menţinerea ei la o valoare impusă. Simularea se bazează pe modelul matematic atât al...

Reglarea Temperaturii unui Cuptor

1. Modelare matematică 2. Proiectarea unui regulator PID 3. Locul rădăcinilor 4. Proiectarea in LQR 5. Determinarea caracteristicilor Bode şi a...

Modelarea, Simularea și Indentificarea Sistemelor

1. INTRODUCERE Studiul sistemelor sau fenomenelor reale este deseori dificilă întrucât acestea prezintă o mare diversitate şi complexitate....

Utilizarea Senzorilor de Proximitate

Argument Tema proiectului meu „Utilizarea senzorilor de proximitate” face parte integrantă din domeniul pregătirii mele profesionale pentru...

Sistemul Airbag

Introducere Airbagul este una dintre invenţiile marcante ale secolului trecut, care se afla intr-o continua dezvoltare inclusiv in zilele noastre....

Surubelnița Acționată Electric

1. Introducere Odată cu explozia tehnologică, încă de la începutul secolului 20, s-au dovedit a fi indispensabile la domiciliul respectiv în...

Ai nevoie de altceva?