 ПОЗНАВАТЕЛЬНОЕ Сила воли ведет к действию, а позитивные действия формируют позитивное отношение Как определить диапазон голоса - ваш вокал Игровые автоматы с быстрым выводом Как самому избавиться от обидчивости Противоречивые взгляды на качества, присущие мужчинам Вкуснейший "Салат из свеклы с чесноком" Натюрморт и его изобразительные возможности Применение, как принимать мумие? Мумие для волос, лица, при переломах, при кровотечении и т.д. Как научиться брать на себя ответственность Зачем нужны границы в отношениях с детьми? Световозвращающие элементы на детской одежде Как победить свой возраст? Восемь уникальных способов, которые помогут достичь долголетия Классификация ожирения по ИМТ (ВОЗ) Глава 3. Завет мужчины с женщиной
Оси и плоскости тела человека - Тело человека состоит из определенных топографических частей и участков, в которых расположены органы, мышцы, сосуды, нервы и т.д.
| Пример 1. Разработка системы нечеткого вывода (СНВ)
Практические занятия по дисциплине «Экспертные системы» Учебный год, осенний семестр Занятие 1. Логический вывод в продукционных системах
Пример 1. Имеется фрагмент базы знаний из двух правил:
П1: Если (отдых – летом) и (человек – активный) то (ехать в горы) П2: Если (любит – солнце) то (отдых – летом) Предположим, в систему поступили данные — (человек – активный) и (любит – солнце).
Прямой вывод — исходя из данных, получить ответ. 1-й проход. Шаг 1. Пробуем П1, не работает (не хватает данных (отдых–летом)). Шаг 2. Пробуем П2, работает, в базу поступает факт (отдых–летом). 2-й проход. Шаг 3. Пробуем П1, работает, активируется цель (ехать в горы), которая и выступает как вывод.
Обратный вывод— подтвердить выбранную цель при помощи имеющихся правил и данных. 1-й проход. Шаг 1. Цель — (ехать в горы): пробуем П1 — данных (отдых– летом) нет, они становятся новой целью, и ищется правило, где она в правой части. Шаг 2. Цель (отдых – летом): правило П2 подтверждает цель и активирует ее. 2-й проход. Шаг 3. Пробуем П1, подтверждается искомая цель.
Пример 2. БЗ ЭС, характеризующей состояние на бирже. · ЕСЛИ Процентные ставки падают, ТО Уровень цен на бирже растет. · ЕСЛИ Процентные ставки растут, ТО Уровень цен на бирже падает. · ЕСЛИ Валютный курс доллара падает, ТО Процентные ставки растут. · ЕСЛИ Валютный курс доллара растет, ТО Процентные ставки падают. · ЕСЛИ Процентные ставки федерального резерва падают И Средства федерального резерва добавлены, ТО Процентные ставки падают.
Валютный курс доллара падает. Определить уровень цен на бирже.
Пример 3. Разработать правила для базы знаний экспертной системы, консультирующей директора при приеме на работу нового сотрудника, используя показанную на рис. 1 семантическую сеть. В вершинах сети указаны коэффициенты уверенности в наступлении события.
Пример 4. Разработать правила для базы знаний экспертной системы, консультирующей клиента при покупке квартиры, используя указанные критерии и цели. Критерии: дата постройки дома; состояние жилья (необходимость ремонта); район, где находится квартира; экологическая обстановка в районе; расстояние от остановки общественного транспорта; стоимость квартиры. Цели: квартира хорошая и полностью вас удовлетворяет; квартира удовлетворительная, хотя и имеет целый ряд недостатков; квартира вам не подходит. Пример 5. Разработать дерево решений для базы знаний экспертной системы, консультирующей клиента при покупке автомобиля, используя указанные критерии и цели. Критерии: марка автомобиля (напр., ВАЗ, Audi, BMW, Renault, Subaru, Honda), год выпуска, цена, кол-во передач, объем двигателя, кол-во дверей, расход топлива. Цели: выбор автомобиля.
Занятие 2. Обработка знаний с применением теории нечетких множеств Вариант 1 Пример 1. Разработка системы нечеткого вывода (СНВ) Необходимо оценить степень инвестиционной привлекательности конкретного бизнес-проекта на основании данных о ставке дисконтирования и периоде окупаемости. Решение задачи состоит из следующих этапов. Этап 1. Создадим структуру СНВ: два входа, механизм нечеткого вывода по Мамдани, один выход. Объявляем первую переменную как discont, а вторую - period, которые соответственно будут представлять ставку дисконтирования и период окупаемости бизнес-проекта. Наименование выходной переменной, на основании которой принимается решение о степени инвестиционной привлекательности бизнес-проекта, задается как rate. Этап 2. Каждой входной и выходной переменной поставим в соответствие набор функций принадлежности (ФП). Для discont определяем диапазон базовой переменной от 5 до 50 (единица измерения - проценты). Такой же диапазон выбираем для ее отображения. Добавим три ФП, тип которых - треугольные нечеткие числа (trimf). Для лингвистической переменной "ставка дисконтирования» discont определим значениятермов: “небольшая”, “средняя” и “большая” (small, middle, large). Для лингвистической переменной period диапазон базовой переменной определен равным [3, 36] (единица измерения — месяцы), термам переменной снаименованиями: “короткий”, “обычный”, “длительный” срок окупаемости (short, normal, long) поставлены в соответствие три ФП типа гауссиан (gaussmf). Для выходной переменной rate определяем: диапазон базовой переменной равен [0, 1], термины “плохой”, “обычный”, “хороший” (bad, normal, good) описываются тремя ФП типа trimf Этап 3. Определим набор правил вида ЕСЛИ…ТО, которые задают связь входных переменных с выходными (сделать самостоятельно). Например, правило ЕСЛИ discont=small И period-short ТО rate=good Этап 4. Формирование рекомендаций экспертной системой. Предположим, что мы хотим определить степень инвестиционной привлекательности проекта. Для того чтобы воспользоваться правилами базы знаний, необходимо располагать информацией о ставке дисконтирования и периоде окупаемости. Задание: определить степень инвестиционной привлекательности проектас даннымиоставке дисконтирования discont=15%, периодеокупаемости бизнес-проекта period=10месяцев.
|
