Примеры экспертных систем

В конце данного очень краткого обзора рассмотрим примеры крупномасштабных экспертных систем.

MICIN — экспертная система для медицинской диагностики. Разработана группой по инфекционным заболеваниям Стенфордского университета. Ставит соответствующий диагноз, исходя из представленных ей симптомов, и рекомендует курс медикаментозного лечения любой из диагностированных инфекций. База данных состоит из 450 правил.

PUFF — анализ нарушения дыхания. Данная система представляет собой MICIN, из которой удалили данные по инфекциям и вставили данные о легочных заболеваниях.

DENDRAL — распознавание химических структур. Данная система старейшая, из имеющих звание экспертных. Первые версии данной системы появились еще в 1965 году во все том же Стенфордском университете. Пользователь дает системе DENDRAL некоторую информацию о веществе, а также данные спектрометрии (инфракрасной, ядерного магнитного резонанса и масс-спектрометрии), и та в свою очередь выдает диагноз в виде соответствующей химической структуры.

PROSPECTOR — экспертная система, созданная для содействия поиску коммерчески оправданных месторождений полезных ископаемых.

7. "Механизм работы ПРОЛОГа"

Изучение операций Пролога:

· сопоставление с образцом;

· связывание переменных;

· откат и свободные переменные;

· внешняя и внутренняя цель;

· откат и отсечение.

Как известно для доказательства выводимости цели из совокупности предикатов-фактов и предикатов правил ПРОЛОГ использует метод резолюций и способ доказательства «от противного».

В таком случае задача представляется в виде совокупности утверждений (аксиом), цели задачи также записываются в виде утверждения. Решение задачи представляет собой выяснение логического следования из аксиом

(А₁ Ù А₂ Ù А₃ Ù… А_n) ® В.

То есть, если А ® В истинно, то ложно и ложно.

Для доказательства необходимо получить пустой дизъюнкт. Для частного случая (хорновских дизъюнктов) эта задача всегда разрешима.

Любую программу на ПРОЛОГе можно рассматривать как базу данных или знаний. Механизм обработки запросов называется унификацией. После того как пользователь вводит запрос, интерпретатор приступает к анализу содержимого БД, выполняя допустимые подстановки фактов в целевое утверждение, чтобы обосновать его истинность.

В ПРОЛОГе реализована стратегия поиска по дереву. Сопоставление с целью производится путем обхода дерева сверху вниз и слева направо. Если процесс сопоставления неудачен, программы возвращаются к ближайшему альтернативному варианту, при этом связанные переменные освобождаются.

Рассмотрим принцип работы на примерах.

Секция CLAUSES пролог-программы содержит предложения двух типов:

предложения-факты man(jon).

предложения-правила father(X):- parent(X,_),man(X).

Аргументами предложений-фактов являются константы строковые (symbol) или числовые (number).

Аргументами предложений-правил могут быть константы и переменные.

ЦЕЛЬ (goal) это предложение, которое ПРОЛОГ должен доказать, то есть вывести ее из тех фактов предложений, которые имеются в разделе CLAUSES пролог-программы.

Цели бывают:

Простые, составные;

Дата добавления: 2014-01-07