Продукционная модель

Cтраница 3

Поставлена задача определения прогноза продолжительности жизни. Построена продукционная модель, исходными данными для которой являются вес, сложение, потребление жиров, количество холестерина в крови, потребление соли, раса, происхождение, потребление алкоголя, пол, возраст, характер, курение. На основе исходных данных определяются ожидаемая продолжительность жизни ( Зн) и дополнительный фактор риска. [31]

При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором правил, называется машиной вывода. [32]

Рассмотрим еще одну реализацию продукционной модели в языке Пролог на примере решения одной из наиболее популярных головоломок - о волке, козе и капусте. Приведем описание старинной задачи: Найти последовательность, которую должен выполнить человек для перевоза в лодке через реку волка, козы и капусты. При этом в лодке может поместиться только один человек, а с ним или волк, или коза, или капуста. [33]

Интересно, что число правил - продукций если - то - составило небольшой процент во всех четырех методах. Это говорит о том, что популярная продукционная модель вряд ли является естественной для человеческих моделей репрезентации знаний. [34]

Интересно, что число правил - продукций если - то составило небольшой процент во всех четырех методах. Это говорит о том, что популярная продукционная модель вряд ли является естественной для человеческих моделей репрезентации знаний. [35]

В 60 - 70 гг. прошлого века разработаны десятки действительно полезных эвристик, не всегда являющихся очевидными и доказуемыми, но позволяющих значительно сократить перебор или получить выигрыш в качестве решения. Их применение возможно не только в продукционной модели. Известен, например, метод встречной волны или двунаправленный перебор от цели к фактам и обратно. Последний метод очень хорош для анализа противоречивости построенных деревьев. [36]

Трехуровневая модель процесса болезни. [37]

Одной из наиболее известных ( и практически результативных) на сегодняшний день является продукционная модель. [38]

Для разрешения конфликтов в разработанных системах используются алгоритм LEX ( см. разд. Применение программ подобного типа приносит пользу в процессах извлечения знаний и в экспериментальных исследованиях возможностей их представления средствами продукционной модели. При выборе адекватной модели представления знаний в создаваемых ИИС часто возникает необходимость рассмотрения альтернативных вариантов представления, при этом использование простых в обращении инструментальных программных средств позволяет с минимальными затратами осуществить экспериментальную проверку продукционной модели. [39]

Заде [ Zadeh, 1994 ], нейроэкспертные системы И. Б.Фоминых [ Голицын и Фоминых, 1996; Фоминых, 1999 ], нейро-оптические модели О. П. Кузнецова [ Кузнецов, 1995 и 1997 ], интегрированные дискретно-континуальные модели интеллектуальных динамических систем [ Осипов, 1998 ], модели эволюционной кибернетики [ Редько, 2001 ], модели интеллектуальной совмещенной разработки, варианты интеграции нейронных сетей и сетей Петри и пр. Так в рамках мягких вычислений три аспекта интеллекта - управление неопределенностью, обучение и адаптация в процессе эволюции - объединяются путем представления нечетких продукционных моделей в обучаемой нейронной сети, оптимизация которой происходит с помощью генетических алгоритмов. [40]

Описание в языке Пролог предикатов unsafe, writelist, reverse print stack, member stack, stack не дается, чтобы не загромождать описание реализации продукционной модели. [41]

Некоторые авторы указывают на то, что продукционные системы имеют предел по количеству используемых правил, выход за этот предел означает, что непротиворечивость знаний в БЗ обеспечить уже практически невозможно. В частности называется цифра в 1000 правил. Используя продукционную модель, достаточно трудно описать процессы, происходящие в организме человека во времени. Кроме того реальные процессы могут быть циклическими, как, например, в случае хронического заболевания. [42]

Важным фактором индуктивного обобщения является выбор модели для представления результатов обобщения. В [13.2, 13.3, 13.4, 13.5] обсуждаются наиболее популярные модели для представления результатов распознавания. Работа [13.6] показывает связь продукционных моделей и моделей решающих деревьев. [43]

Стратегии управления выполнением продукций могут комби нировать различные принципы. Для АСП, в частности, наиболе приемлемо сочетание пятого и шестого принципов. Следует отме тить, что продукционным моделям не хватает строгой теории [8] i пока в них царит эвристика. [44]

Структура абстрактной ЭС. [45]

Страницы: 1 2 3 4