Стр. 38 - СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

[

Введите текст]

Содержание

36

СИСТЕМЫИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА И ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ.

ОПТИМИЗАЦИЯ БАЗ ЗНАНИЙ НЕЧЕТКИХ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

2.3.

Общее описание процесса оптимизации базы знаний

Целью процесса оптимизации базы знаний является получение наиболее пол-

ной, непротиворечивой и доступной для оценки экспертом модели, позволяющей

решать прикладную задачу. При этом на различных этапах используется априорная

информация о прикладной области (знания эксперта, известные зависимости и пра-

вила, информация из литературных источников) и обучающая выборка, описываю-

щая наблюдения за реальными объектами или ситуациями. На рис. 2.5 представлена

диаграмма, описывающая процесс оптимизации базы знаний.

Процесс создания модели можно разделить на несколько этапов.

1.

Вначале эксперт формирует исходный список правил на основе имеющихся

у него знаний и в соответствии с собственными представлениями о способе реше-

ния прикладной задачи. Этот этап во многом повторяет классический подход к по-

строению экспертных систем, заключающийся в совместной работе эксперта и ин-

женера по знаниям по формулированию продукционных правил

[8,

11,

24]

. Отли-

чие от классического подхода заключается в отсутствии строгих требований

полноты, точности и непротиворечивости базы знаний, полученной в результате

данного этапа. Перечисленные требования должны быть удовлетворены по окон-

чании структурно-параметрической оптимизации. При этом очевидно, что чем бо-

лее полной и точной будет исходная база знаний, тем быстрее завершится автома-

тическое обучение. На этом же этапе эксперт решает, какие параметры объекта

должны быть учтены при проведении логического вывода. Список входных пере-

менных должен включать все важные параметры и может корректироваться по ре-

зультатам обучения системы – некоторые параметры будут исключены как незна-

чащие либо может понадобиться пополнение списка при невозможности получения

достаточной точности решения задачи. При неполном наборе входных переменных

успешное разделение объектов на классы в пространстве признаков не может быть

произведено.