Systemy ekspertowe i ich zastosowania. Katarzyna Karp Marek Grabowski

Podobne dokumenty
PODSTAWY BAZ DANYCH. 19. Perspektywy baz danych. 2009/2010 Notatki do wykładu "Podstawy baz danych"

PODSTAWY SZTUCZNEJ INTELIGENCJI

SYSTEMY EKSPERTOWE. Anna Matysek IBiIN UŚ 2008

Systemy ekspertowe. Krzysztof Patan

Paradygmaty programowania

Systemy eksperowe. Agnieszka Nowak Brzezińska Wykład I

Programowanie w Logice Przykłady programów. Przemysław Kobylański

Systemy ekspertowe. Wnioskowanie w systemach regułowych. Część piąta. Autor Roman Simiński.

Ćwiczenie numer 4 JESS PRZYKŁADOWY SYSTEM EKSPERTOWY.

Systemy ekspertowe : program PCShell

Notacja. - operator implikacji, - operator koniunkcji v operator alternatywy - operator równoważności ~ operator negacji Duża litera (np.

KIERUNKOWE EFEKTY KSZTAŁCENIA

SZTUCZNA INTELIGENCJA

Skrypty i funkcje Zapisywane są w m-plikach Wywoływane są przez nazwę m-pliku, w którym są zapisane (bez rozszerzenia) M-pliki mogą zawierać

Programowanie w CLIPS

Programowanie deklaratywne

INFORMATYKA Pytania ogólne na egzamin dyplomowy

Systemy ekspertowe i sztuczna inteligencja. dr Agnieszka Nowak Brzezioska

Metody i techniki sztucznej inteligencji / Leszek Rutkowski. wyd. 2, 3 dodr. Warszawa, Spis treści

PLATFORMA DO PRZETWARZANIA ZDJĘĆ TOMOGRAFII KOMPUTEROWEJ MÓZGU ORAZ ZDJĘĆ MAMMOGRAFICZNYCH WSPOMAGAJĄCA DIAGNOZOWANIE CHORÓB

Podstawowe definicje Z czego składa się system ekspertowy? Wnioskowanie: wprzód, wstecz, mieszane

Programowanie deklaratywne

Przykładowe dowody formuł rachunku kwantyfikatorów w systemie tabel semantycznych

Bazy Danych. Bazy Danych i SQL Podstawowe informacje o bazach danych. Krzysztof Regulski WIMiIP, KISiM,

Odniesienie do efektów kształcenia dla obszaru nauk EFEKTY KSZTAŁCENIA Symbol

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Metody wnioskowania. Wnioskowanie w przód (ang. forward chaining) Wnioskowanie w tył (ang. Backward chaining) Od przesłanki do konkluzji Np..

Wykład I. Wprowadzenie do baz danych

STANDARDOWE FUNKCJE PRZYNALEŻNOŚCI. METODY HEURYSTYCZNE wykład 6. (alternatywa dla s) (zdef. poprzez klasę s) GAUSSOWSKA F.

Ziemia obraca się wokół Księżyca, bo posiadając odpowiednią wiedzę można stwierdzić, czy są prawdziwe, czy fałszywe. Zdaniami nie są wypowiedzi:

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

SQL, LIKE, IN, CASE, EXISTS. Marcin Orchel

REGUŁOWO-MODELOWE SKORUPOWE SYSTEMY EKSPERTOWE

PAŃSTWOWA WYŻSZA SZKOŁA ZAWODOWA W NYSIE

PLAN WYNIKOWY PROGRAMOWANIE APLIKACJI INTERNETOWYCH. KL IV TI 6 godziny tygodniowo (6x15 tygodni =90 godzin ),

Podstawy sztucznej inteligencji

Transformacja wiedzy w budowie i eksploatacji maszyn

Ontologie, czyli o inteligentnych danych

Przykłady zdań w matematyce. Jeśli a 2 + b 2 = c 2, to trójkąt o bokach długości a, b, c jest prostokątny (a, b, c oznaczają dane liczby dodatnie),

Reprezentacja wiedzy i wnioskowanie

Opis efektu kształcenia dla programu kształcenia

XQTav - reprezentacja diagramów przepływu prac w formacie SCUFL przy pomocy XQuery

Właściwości i metody obiektu Comment Właściwości

Projekt 4: Programowanie w logice

Wprowadzenie do Prologa

Wykład 6. Reguły inferencyjne systemu aksjomatycznego Klasycznego Rachunku Zdań

Pliki. Operacje na plikach w Pascalu

Systemy eksperckie. Plan wykładu Wprowadzenie do sztucznej inteligencji. Wnioski z prób automatycznego wnioskowania w rachunku predykatów

Podstawy Sztucznej Inteligencji (PSZT)

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Programowanie deklaratywne

OWO-MODELOWE SKORUPOWE SYSTEMY EKSPERTOWE

Elementy logiki matematycznej

SZTUCZNA INTELIGENCJA

PROLOG. Prolog. Programowanie, W.F. Clocksin, C.S. Mellish, HELION Prolog, język sztucznej inteligencji, Eugeniusz Gatnar, Katarzyna Stąpor, Wyd.

Wstęp do Programowania potok funkcyjny

Podstawy programowania skrót z wykładów:

Inżynieria wiedzy Wnioskowanie oparte na wiedzy niepewnej Opracowane na podstawie materiałów dra Michała Berety

[1] [2] [3] [4] [5] [6] Wiedza

PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE

Praca dyplomowa magisterska

Programowanie w logice

Wstęp do Informatyki i Programowania (kierunek matematyka stosowana)

5. OKREŚLANIE WARTOŚCI LOGICZNEJ ZDAŃ ZŁOŻONYCH

Języki programowania zasady ich tworzenia

INŻYNIERIA WIEDZY I SYSTEMY EKSPERTOWE

Systemy ekspertowe. System ekspertowy wspomagający wybór zestawu komputerowego w oparciu o ontologie i system wnioskujący RacerPro

Języki programowania deklaratywnego

Metodyki i techniki programowania

Testowanie elementów programowalnych w systemie informatycznym

Oracle11g: Wprowadzenie do SQL

Kumulowanie się defektów jest możliwe - analiza i potwierdzenie tezy

Systemy ekspertowe. Sprawozdanie I. Tworzenie bazy wiedzy w systemie PC- Shell. Wykonali: Wiktor Wielgus Łukasz Nowak

Wykład 11a. Składnia języka Klasycznego Rachunku Predykatów. Języki pierwszego rzędu.

Bazy danych. Zachodniopomorski Uniwersytet Technologiczny w Szczecinie. Wykład 3: Model związków encji.

Systemy ekspertowe - wiedza niepewna

O badaniach nad SZTUCZNĄ INTELIGENCJĄ

Języki programowania deklaratywnego

Systemy ekspertowe Część siódma Realizacja dziedzinowego systemu ekspertowego Roman Simiński

Materiały do laboratorium MS ACCESS BASIC

Interfejsy. Programowanie obiektowe. Paweł Rogaliński Instytut Informatyki, Automatyki i Robotyki Politechniki Wrocławskiej

Rachunek zdań i predykatów

Uniwersytet Zielonogórski Wydział Elektrotechniki, Informatyki i Telekomunikacji Instytut Sterowania i Systemów Informatycznych

Wykład 2. Relacyjny model danych

Systemy ekspertowe. Generowanie reguł minimalnych. Część czwarta. Autor Roman Simiński.

ĆWICZENIE 4 ZASTOSOWANIE METOD I NARZĘDZI LOGIKI ROZMYTEJ DO KLASYFIKACJI DANYCH I APROKSYMACJI ODWZOROWAŃ STATYCZNYCH

Np. Olsztyn leży nad Łyną - zdanie prawdziwe, wartość logiczna 1 4 jest większe od 5 - zdanie fałszywe, wartość logiczna 0

Wykład 1 Inżynieria Oprogramowania

Algorytmika i Programowanie VBA 1 - podstawy

3. Instrukcje warunkowe

Efekt kształcenia. Ma uporządkowaną, podbudowaną teoretycznie wiedzę ogólną w zakresie algorytmów i ich złożoności obliczeniowej.

WYKŁAD 10 Rozmyta reprezentacja danych (modelowanie i wnioskowanie rozmyte)

Metoda Tablic Semantycznych

Inżynieria Wiedzy i Systemy Ekspertowe. Logika rozmyta. dr inż. Michał Bereta Politechnika Krakowska

Wniosek 2: należy ograniczyć ilość wiedzy, np. ograniczając działanie systemu do pewnej dziedziny wiedzy!

Rozmyte systemy doradcze

Semantyka rachunku predykatów

Programowanie komputerowe. Zajęcia 1

Metoda tabel semantycznych. Dedukcja drogi Watsonie, dedukcja... Definicja logicznej konsekwencji. Logika obliczeniowa.

Adam Meissner.

Transkrypt:

Systemy ekspertowe i ich zastosowania Katarzyna Karp Marek Grabowski

Plan prezentacji Wstęp Własności systemów ekspertowych Rodzaje baz wiedzy Metody reprezentacji wiedzy Metody wnioskowania Języki do tworzenia s.e. Przykładowe zastosowania

Wstęp System ekspertowy jest to program, lub zestaw programów komputerowych wspomagający korzystanie z wiedzy i ułatwiający podejmowanie decyzji. Systemy ekspertowe mogą wspomagać bądź zastępować ludzkich ekspertów w danej dziedzinie, mogą dostarczać rad, zaleceń i diagnoz dotyczących problemów tej dziedziny.

Wstęp Elementy systemu ekspertowego: Baza wiedzy System wnioskujący Elementy pomocnicze: Dynamiczna baza wiedzy Edytor bazy wiedzy Interfejs użytkownika

Własności systemów ekspertowych Poprawność systemu Uniwersalność Złożoność Autoanaliza Zdolność udoskonalania bazy wiedzy

Rodzaje baz wiedzy Baza tekstów Baza danych Baza reguł Baza modeli Baza wiedzy zdroworozsądkowej

Metody reprezentacji wiedzy rachunek zdań Najprostsza metoda reprezentacji wiedzy Oparta o logikę dwuwartościową Dowolnie złożone zdania można rozdzielić za pomocą spójników logicznych tj. => implikacja, <=> równoważność, negacja, koniunkcja, alternatywa

Metody reprezentacji wiedzy stwierdzenia Zapisywane za pomocą trójki (<obiekt>, <atrybut>, <wartość>) Dodatkowo stosuje się słowniki obiektów, atrybutów i wartości Do wyznaczania relacji najczęściej stosuje się sieci semantyczne

Metody reprezentacji wiedzy reprezentacja regułowa Wiedza zapisywana za pomocą reguł typu: IF przesłanka THEN konkluzja W regułach dodatkowo można stosować spójniki NOT, AND, OR, ELSE Dodatkowo można określać stopień pewności poszczególnych reguł

Metody reprezentacji wiedzy rachunek predykatów Jest rozszerzeniem rachunku zdań o kwantyfikatory dla każdego i istnieje Predykat to wyrażenie typu W(x), które jest zdaniem po zastąpieniu x odpowiednią wartością Argumenty predykatu nazywane są termami

Metody reprezentacji wiedzy sieci semantyczne

Metody reprezentacji wiedzy reprezentacja za pomocą ram Rama jest strukturą opisującą obiekt lub klasę obiektów Rama składa się z klatek opisujących konkretną cechę obiektu Klatka składa się z fasetów określających jego wartość, ograniczenia, komentarz Istnieje mechanizm dziedziczenia Wnioskowanie następuje poprzez przechodzenie w hierarchii dziedziczenia

Metody reprezentacji wiedzy reprezentacja za pomocą ram

Metody reprezentacji wiedzy modele obliczeniowe Służą do reprezentowania wiedzy do prostych problemów z matematyki, fizyki Model obliczeniowy składa się ze zbioru zmiennych i relacji pomiędzy nimi Przykładowy model obliczeniowy: - zbiór zmiennych: s, v, t, a, m, E - zbiór relacji:

Metody wnioskowania Wnioskowanie w przód Wnioskowanie wstecz Wnioskowanie mieszane Wnioskowanie rozmyte

Języki do tworzenia systemów ekspertowych Prolog Jeden z podstawowych języków programowania logicznego Koncepcja oparta o rachunek predykatów, jednak ograniczona do klauzul Horna Struktura programu składa się z: domains deklaracje typów predicates deklaracje predykatów clauses wykaz klauzul reprezentujących fakty i reguły goal wyszczególnienie celu

Języki do tworzenia systemów ekspertowych Prolog

Języki do tworzenia systemów ekspertowych Lisp Lisp (List Processor) posiada mechanizmy przetwarzania list Baza wiedzy zapisana jest za pomocą listy reguł, listy faktów, listy warunków, listy odpowiedzi Definicję funkcji stanowi lista, której pierwszym elementem jest nazwa funkcji, kolejnymi jej argumenty

Języki do tworzenia systemów ekspertowych Lisp

Języki do tworzenia systemów ekspertowych Clips Prosty w zastosowaniu Program stanowi bazę reguł i faktów Posiada zaimplementowane mechanizmy wnioskowania w przód Podstawowe elementy: - fakty w trakcie wykonywania programu fakty umieszczane są na liście faktów aktywnych - reguły słowo kluczowe defrule, nazwa reguły, komentarz, warunki, znak =>, lista działań - zmienne stosowane do przechowywania wartości pomiędzy wywołaniami, zapisywane?nazwa_zmiennej

Języki do tworzenia systemów ekspertowych Clips

Zastosowania diagnozowanie chorób udzielanie porad prawniczych dokonywanie wycen i kalkulacji kosztów analiza wniosków kredytowych w bankach analiza danych pomiarowych poszukiwania złóż minerałów inne

Zastosowania - EasyDiagnosis EasyDiagnosis jest medycznym systemem ekspertowym, który na podstawie analizy poszczególnych objawów pacjenta generuje listę oraz opis najbardziej prawdopodobnych diagnoz.

EasyDiagnosis - przykład

EasyDiagnosis przykład cd.

Zastosowania - GIDEON GIDEON (Global Infectious Disease & Epidemiology Network) jest internetową aplikacją, która ma za zadanie pomóc w zdiagnozowaniu chorób zakaźnych i tropikalnych.

GIDEON - przykład

GIDEON przykład cd.

Zastosowania - Citizenship Application System Citizenship Application służy do określenia, czy dana osoba kwalifikuje się do ubiegania o obywatelstwo USA.

Citizenship Application - przykład

Citizenship Application przykład cd.

Zastosowania - Whale Watcher Whale Watcher jest prostym systemem, który pozwala określić rodzaj zaobserwowanego przez użytkownika wieloryba, na podstawie podanych jego cech.

Whale Watcher - przykład