Sisteme Expert-Clips

Laborator
8/10 (2 voturi)
Domeniu: Automatică
Conține 6 fișiere: doc, pdf
Pagini : 43 în total
Cuvinte : 17260
Mărime: 520.08KB (arhivat)
Publicat de: Anonymous A.
Puncte necesare: 0
Profesor îndrumător / Prezentat Profesorului: Ion Tarbujaru
SISTEME EXPERT-CLIPS, LABORATOR, ANUL IV, FACULTATEA DE ECONOMIE SI ADMINISTRAREA AFACERILOR, SECTIA CONTABILITATE SI INFORMATICA DE GESTIUNE

Extras din laborator

1. Obiectivele s trasaturile sistemelor expert

Dezv. SE a fost det de necesitatea utilizarii intr-o masura tot mai mai mare de cat mai multi utilizatori a cunostintelor detinute de un expert uman.

De obicei cunostintele acestuia se acumuleaza greu, intr-un timp indelungat presupunand o vasta experienta. Expertul este obligat sa studieze continuu pt a-si actualiza cunostintele din domeniu. Expertul uman poate da semne de oboseala si nu poate sa-si transmita cunostintele unui alt individ. Deseori expertul uman poate da poate da solutii diferite pt aceleasi probleme in aceleasi conditii.

Numarul expertilor umani este redus si de aceea accesul la cunostintele lor este dificil si costisitor.

Crearea expertilor electronici urmareste modelarea cunostintelor si a procedurlor utilizate de expertul uman pt rezolvarea problemelor dintr-un domeniu. In acest fel cunostintele acestora pot fi stocate si utilizate ori de cte ori este nevoie.

In acest fel expertiza artificiala capata caracter permanent, poate fi usor transferata, are un caracter consecvent si un grad mare de accesibilitate la un pret scazut in comparatie cu costul expertizei umane.

Pt a satisface aceste cerinte un SE dispune de urm capabilitati functionale:

a. functii cognitive – capacitatea sistemului de a trata cunostinte de tip expert

b. functii rezolutive – rezolvarea problemelor pe baza cunostintelor din domeniul de expertiza si a informatiilor furnizate de utilizatori cu privire la contextul problemei.

c. functii explicative – un SE tb sa fie capabil sa explice rationamentele efectuate precum si inferentele care au dus la obtinrea rezultatelor.

d. functii de comunicare – se ref la posibilitatea SE de a comunica cu utilizatorul uman, cu alte SE sau cu alte produse informatice.

Pt a satisface necesitatile de prelucrare a cunostintelor, SE depind in cea mai mare masura de capacitatea lor de a memora, de a actualiza si de a manipula volume considerabile de cunostinte, de posibilitatea de a apela la strategii evoluate si capacitatea de a-si imbogati performantele prin procesul de invatare.

Suportul obiectual al SE organizate pe baze de cunostinte cuprinde 2 categ de cunostinte:

- cunostinte declarative – se auto expliciteaza

- cunostinte generative – mecanisme productive pt obiecte, fenomene, procese, actiuni, relatii, stari si evenimente capabile sa genereze o entitate pe baza unor parametri prestabilti sau un set finit de entitati cu proprietati specificate.

Suprtul procesual al unui Se este organizat pe 4 nivele:

1. nivelul mecanismelor de baza – cuprinde:

- mecanisme inferentiale pt aspecte logice

- mecanisme operationale pt aspectele algebrice.

2. nivelul procesoarelor de actiune – sunt interpretate cunostintele care descriu actiunile

3. nivelul procesoarelor de control – sunt concepute ca organe capabile sa ia decizii cu privire la strategiile de control pe care SE tb sa le urmeze in rezolvarea unei probleme

4. nivelul procesoarelor de metacontrol – sunt destinate sa supravegheze activitatea de contol, sa adapteze si sa actualizeze functiile procesoarelor de la nivelele inferioare

Nota : In acest context, prin control se intelege un procedeu de supervizare a procesoarelor de tip actiune.

2. Structura si functiile Sistemelor Expert

Orice SE este structurat pe urm componente:

1. Sistemul cognitiv – este destinat realizarii activit de cunoastere din domeniul de expertiza pt care a fost creat SE. El indeplineste functiile de:

- memorarea cunostintelor din dom de expertiza intr-un spatiu de memorare special amenajat numit baza de cunostinte (BC)

- cautarea pieselor de cunoastere specificate direct prin simboluri identificatoare

- cautarea pieselor de cunoastere referite indirect prin proprietati asociate si/sau valori atribuite acestora.

- cautarea pieselor de cunoastere prin inferente sau lanturi inferentiale care pornesc din alte piese e cunoastere sau din proprietati sau valori ale acestora

- actualizarea BC in raport de evolutia domeniuliui de expertiza

2. Sistemul rezolutiv sau motorul de inferenta – este destinat rezolvarii problemelor si realizarii urm functii:

- alegerea strategie de control adecvate pt tipul problemei curente de rezolvat

- elaborarea planului de rezolvare a problemelor

- comutarea controlata de la o strategie de control la alta

- desfasurarea actiunilor prevazute in planul de rezolvare

- verificarea consistentei pasilor de rezolvare a problemei in raport cu obiectivele problemei

- constituirea informatiei de control pt mecanismele de baza ale sistemului rezolutiv, mecanismul de evaluare a planurilor, mec de comutare a strategiilor, mec de comutare a planurilor si mec de revenire

- trasarea drumurilor de rationament prin valori deductive

3. Sistemul explicativ – este menit sa justifice solutiile obtinute de SE la problemele utilizatorului si realizarea urm functii

- interpretarea de rationament trasate de sist rezolutiv

- emiterea justificarilor pt solutia obtinuta

- evidenta cauzelor, greselilor sau ale esecurilor

- evidenta pieselor de cunoastere care lipsesc in lantul de inferente sau a celor care sunt suspecte de furniza cunoastere eronata

4. Sistemul de comunicare – este destinat sa realizeze interfete intre SE si utilizatori sau alte SE. Cuprinde urm elemente:

- procesoare pt limbaje de comunicare cu utilizatorii

- procesoare pt limbaje de reprezentare a cunostintelor

- procesoare pt comunicarea interna intre SE si echipamenteale auxiliare de stocare a informatiilor si cunostintelor

- procesoare speciale pt intrari sau iesiri grafice pt achizitia senzoriala si instrumentala a cunoasterii pt comanda dispozitivelor cu caracter de executie.

Preview document

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

Conținut arhivă zip

  • Lucrari la sisteme expert+ CLIPS
    • CAP 3 Obiectivele si structura sistemelor expert.doc
    • CAP 5.3 Strategii de control.doc
    • lucrarea1.pdf
    • lucrarea2.pdf
    • lucrarea3.pdf
    • lucrarea4.pdf

Alții au mai descărcat și

Sisteme Expert - analiza sistemului informațional privind decontările cu personalul la SC Moldoplast SA

Notiunea de sisteme expert si relatia cu sistemele de inteligenta artificiala Pentru notiunea de sisteme expert, cercetatorii ne ofera în...

Modelarea Matlab-Simulink a Unei Sere

Cunoasterea duratei de timp de la semanat pâna la rasaritul plantelor mai are însemnatate si pentru obtinerea unor productii cat mai timpurii. Daca...

Metode Avansate de Control al Sistemelor Mecanice

LABORATOR 1 Ce este mecatronica? În multe domenii ale tehnicii poate să fie observată integrarea dintre sistemele mecanice şi electronică,...

Interfața de întrare ieșire - interfața paralelă

1. Scopul lucrarii Lucrarea de fata are scopul de a prezenta notiuni de baza referitoare la interfata paralela precum si modul de conectare a...

Teoria Sistemelor Automate

- Un exemplu de sistem îl constituie circuitul electric RLC din figura 1.2. Dacă tensiunea variabilă u1 este generată din exterior (având forma de...

Automatizări

Laborator 1 NOŢIUNI GENERALE DESPRE SISTEMELE AUTOMATE Automatizarea reprezintă introducerea în istorie a mijloacelor de automatizare, adică a...

Fuzzy

1.1 Introducere în teoria multimilor fuzzy Una dintre metodele apartinând conceptului de inteligenta artificiala (engl. Artificial Intelligence)...

Te-ar putea interesa și

Inteligența Artificială

Capitolul 1 Introducere 1.1 Concepte de baza Când s-a vorbit prima data de Inteligenţa Artificială (AI – Artificial Intelligence) în 1956, totul...

Inteligența Artificială

Când s-a vorbit prima data de Inteligența Artificială (AI, Artificial Intelligence) în 1956, totul părea o utopie, un vis prea frumos pentru a fi...

Limbaje de Programare Utilizate în Inteligenta Artificială

INTRODUCERE Obiectul inteligenţei artificiale este obţinerea de artefacte care să se comporte inteligent, similar unui om. Câteva exemple...

Recenzie - Sisteme Expert de Marketing, de Gheorghe Orzan

Cartea ’’Sisteme expert de marketing’’, scrisă de Gheorghe Orzan a apărut în anul 2007 la Bucureşti, autorul a mai scris ’’ Cybermarketing’’, ’’...

Subiecte Posibile - Sisteme Expert

1. Prezentati sumar domeniile care au contribuit la fundamentarea inteligentei artificiale si enuntati criteriile care diferentiaza programele de...

Baze de Date și Sistemele Expert

Primele baze de date erau dezvoltate pe sisteme mainframe si erau manipulate de oameni special pregatiti pentru a gestiona aceste sisteme. Aceste...

Aplicații Fuzzy

CAPITOLUL 7 APLICAŢII FUZZY Folosirea metodelor fuzzy este recomandată: în procesele foarte complexe, pentru care nu există un model matematic...

Introducere în Clips

Laboratorul 1 Introducere in CLIPS. Fapte si reguli CLIPS (C Language Integrated Production System) este: • un tool pentru dezvoltare de sisteme...

Ai nevoie de altceva?