Механизм логического вывода ЭС

База знаний (БЗ) - используется для хранения знаний человека-эксперта о предметной области.

Знания, полученные от эксперта, в ЭС представляются в виде правил, количество которых может измеряться тысячами. Некоторые из этих правил однозначны и имеют вид: «Если то-то И то-то, ТО получается такой-то результат». Другие правила менее определены, и предполагают вероятностные оценки: «Если (до известной степени) то-то И (до известной степени) то-то ТО, (до известной степени) справедлив такой-то результат. Эти правила называются «эвристики» - теоретически не обоснованные правила, которые формируются у каждого специалиста при длительной работе в конкретной предметной области, «квинтэссенция» его профессионального опыта.

Формирование базы знаний - длительный и сложный процесс. Эксперт в какой-либо области работает вместе с так называемым инженером по представлению знаний. Вдвоём они определяют, какими должны быть правила и как они взаимосвязаны между собой.

Один из сложнейших моментов формирования БЗ - это получение знаний от эксперта для их формализации. Поскольку много выводов эксперт считает очевидными, и некоторые использует интуитивно, бывает очень тяжело получить от него связанную, логически последовательную информацию о процессе решения задачи.

Механизм логического вывода - это "интеллект" экспертной системы, который решает поставленную задачу путём построения цепочки логических выводов.

МЛВ имитирует процесс мышления эксперта. Логический вывод формируется МЛВ на основе правил из базы знаний в прямой или обратной последовательности.

На примере простейшей базы знаний проиллюстрируем прямую и обратную последовательности логического вывода.

При прямой последовательности - правила рассматриваются одно за другим по порядку. Каждое правило проверяется на истинность. Возможны три исхода: правило истинно либо нет, либо не хватает исходных данных для его оценки.

Если после 1-го цикла остаются правила, которые еще могут быть активизированы, то МЛВ запускает 2-й цикл. Циклы продолжаются до тех пор, пока возможна активизация правил.

При обратной последовательности МЛВ двигается от противного - логический вывод N принимается за правильный и задача заключается в доказательстве вывода.

Анализируя подходы можно сделать вывод, что обратная последовательность занимает меньше времени, чем прямая так как: нет необходимости рассматривать все правила; не надо многократно проделывать несколько циклов.

Вместе с тем при обратной последовательности может быть пропущен более эффективный способ решения задачи, что является недостатком

Интерфейс экспертной системе включает подсистему пополнения знаний и подсистему объяснения.

Подсистема пополнения знаний предназначена для добавления в базу знаний новых правил и модификации имеющихся. В простейшем случае такая подсистема может работать как обычный текстовый редактор, с помощью которого вводятся и изменяются правила.

Подсистема объяснения может работать в активном режиме - в виде информационных сообщений, сопровождающих полученные системой результаты, либо в пассивном режиме - выдавать ответы на запросы пользователя. По запросу пользователя экспертная система должна объяснить, что она делает в данный момент - какое правило проверяет, либо вывести всю цепочку логического вывода, который формируется.

Такая возможность «объяснения» - одна из наиболее важных экспертных систем. Компьютер уже является не «черным ящиком». а помощником для пользователя, который в диалоговом режиме помогает решать задачи.

Преимущества ЭС перед человеком – экспертом.

Экспертные системы выбирают наилучшую альтернативу из всех возможных.

База знаний предметной области может быть очень большой.

Для того чтобы нейросеть начала работать (решать задачи), необходимо выполнить два этапа:

Обучение нейросети осуществляется по принципу обратной связи.

Обучить нейронную сеть - значит, сообщить ей, чего мы от нее добиваемся. Этот процесс очень похож на обучение ребенка алфавиту.

Для обучения подбирается ряд успешных примеров решения поставленной задачи. Примеры включают исходные данные и ответы, которые мы бы хотели получать от нейросети.

Количество необходимых примеров зависит от сложности задачи. Одно из простейших эвристических правил гласит, что число примеров должно быть в десять раз больше числа связей в сети. Для большинства реальных задач бывает достаточно нескольких сотен или тысяч примеров.

Агенты – это компьютерные программы, которые самостоятельно решают поставленные пользователем задачи. Агенты (с лат. – вести, действовать.)

1)Реактивность (реакции) - агенты воспринимают и реагируют на окружающую среду. Восприниматели: изображение через видеокарту, через клавиатуру, общая память.

2)Автономность – для создания самозапуска не нужно вмешательство пользователя.

3)Целенаправленность - агент имеет глобальную цель для достижения. Для достижения сущ-щей локальной цели.

4)Непрерывность функционирования - агент нах-ся в исполняемом процессе

5)Коммуникативность - агент может общаться с другими агентами, людьми; общение, запрос.

6)Обучаемость (адаптивность) - агенты обучаются на основании предыдущих действий и результатов, полученных действий. Результатами яв-ся нейронные сети

8)Гибкость - поведение агента яв-ся непростым выбирает одно из альтернативных вариантов поведения.

Программа StaffCop состоит из двух модулей - администраторского, который устанавливается на компьютер администратора, и пользовательского (агента). Агенты осуществляют сбор информации об активности сотрудников и передают ее администраторскому модулю. Агент представляет собой драйвер небольшого размера, работающий как служба Windows. Агент может работать в двух режимах: как обычная программа либо как программа-шпион (в невидимом режиме) -пользователь компьютера

не будет знать, что за ним ведется наблюдение.

Коллаборативная фильтрация - это технология поиска информации на основе анализа предпочтений пользователей.

В основе технологии лежит предположение о том, что если люди имеют общие интересы в одной сфере, то и в другой сфере их интересы будут близки.

Коллаборативная фильтрация позволяет давать автоматические прогнозы о предпочтениях пользователя. Прогнозы даются на основе информации о вкусах других пользователей, объединенных в группы по интересам. Специальные программы анализируют вкусы человека и определяют для него группу со схожими предпочтениями.

Обычно коллаборативная фильтрация используется интернет-сервисами, например сайтами по продаже книг, дисков и программного обеспечения.

Сбор информации для коллаборативной фильтрации может осуществляться в явном (предложат оценить товары в баллах, обычно от 1 до 5) или неявном виде(анализироваться действия пользователей. (покупка товаров через Интернет, продолжительность времени просмотра конкретной веб-страницы, скачивание файлов и т.д.)

Сетевой червь — это компьютерная программа, распространяющая свои копии по локальным и глобальным сетям с целью проникновения на компьютер-жертву, запуска своей копии на этом компьютере и дальнейшего распространения.

Для своего распространения сетевые черви используют компьютерные и мобильные сети: электронную почту, системы обмена мгновенными сообщениями, файлообменные сети, сети обмена данными между мобильными устройствами (телефонами, карманными компьютерами) и т. д.

Для проникновения на компьютер-жертву черви используют несколько путей: самостоятельный (пакетные черви), социальный инжиниринг (например, текст электронного письма, призывающий открыть вложенный файл или ссылку на зараженный ресурс), ошибки в службах безопасности операционных систем и приложений.

Троянская программа {Trojan) - это вредоносная программа, совершающая несанкционированные пользователем действия (уничтожение или модификация информации, использование ресурсов машины в преступных целях).

Троянские программы являются наиболее распространенными типами вредоносных программ, так как существует множество конструктеров, позволяющих даже неопытному пользователю создавать собственные программы данного типа.

Троянские программы различаются между собой по тем действия, которые они производят на зараженном компьютере.

Backdoor — троянские утилиты удаленного администрирования (управления) компьютером

Trojan-Dropper — инсталляторы вредоносных программ

База знаний (БЗ) - используется для хранения знаний человека-эксперта о предметной области.

Интерфейс экспертной системе включает подсистему пополнения знаний и подсистему объяснения.

Что вызывает тренды на фондовых и товарных рынках Объяснение теории грузового поезда Первые 17 лет моих рыночных исследований сводились к попыткам вычислить, когда этот...

Что делает отдел по эксплуатации и сопровождению ИС? Отвечает за сохранность данных (расписания копирования, копирование и пр.)...

Живите по правилу: МАЛО ЛИ ЧТО НА СВЕТЕ СУЩЕСТВУЕТ? Я неслучайно подчеркиваю, что место в голове ограничено, а информации вокруг много, и что ваше право...

ЧТО ПРОИСХОДИТ ВО ВЗРОСЛОЙ ЖИЗНИ? Если вы все еще «неправильно» связаны с матерью, вы избегаете отделения и независимого взрослого существования...

Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском гугл на сайте: