Ekspert tizimlar haqida [info-referat]

Ekspert tizimlar haqida Reja: Noqatiy mantiqqa asoslangan ekspert tizimlar. Bayes usuli.Ekspert tizimlar haqida Ekspert tizimlar kompyuter programmalari bo'lib, ular maslahatlar beradi, tahlil qiladi, sinflarga ajratish ishlarini amalga oshiradi, konsultatsiya beradi va diagnoz qo'yadi. Ekspert tizimlar tor predmet sohasidagi masalalarni yechishga moslashgan bo'ladi va deduktiv fikrlash asosida shu soha masalasini echadi. Bunday tizimlar strukturlashmagan va yomon aniqlangan masalalarni yechishda samarali bo'ladi. Bilimlar strukturlashmaganligi tizim tomonidan ishlatiladigan evristik qoidalar bilan qoplanadi. Noqatiy mantiqqa asoslangan ekspert tizimlar. Shu paytgacha ko'rgan ekspert tizimlarda belgilar va ma'lumotlar (faktlar) aniq deb hisoblab keldik (qatiy bilimlar). Lekin hayotda hech narsa aniq emas, ko'p narsalar to'g'risidagi fikrlarimiz 100% ishonchli bo'lmaydi. Quyida biz 100% ishonchli bo'lmagan bilimlar bilan ishlash tizimlarini ko'ramiz. Oldin «noqatiy mantiq» tushunchasiga to'xtaylik. Bu tushuncha L. Zade tomonidan taklif qilingan. Bul logikasida 1-rost 0-yolg'on edi. Noaniq logikada 0 va 1 dan tashqari, shu sonlar orasidagi kasrlar xam ishlatiladi. Misol uchun: R(sovuqkun(x))=0.75 yozuvi «x-sovuq kun» qanday manoda 75% rost (34) va ayni paytda 0.25% ga yolg'on. Mulohazalarning nobutun rostlik qiymatlari uchun VA, YoKI, INKOR amallari anikliq qiymatini quyidagicha aniqlanadi: R1 VA R2=min(R1,R2) R1 YoKI R2=max(R1,R2) INKOR R1=1-R1 Shunday qilib uzlukli ma'lumotlarni kombinatsiyasini hosil qilish mumkin. Biror mulohazaning rostlik qiymatini birorta funksiya orqali berish mumkin. Lekin bu funksiya yagona usulda berilmaydi. Misol uchun: Meni yoshim 36 da. Men qanchalik qariman. R(qari(x))=0.5,,0.6 bu albatta subyektiv baho, yani f(yoshi(x))qari (x) akslantiruvchi funksiya qanday bo'lishi kerak. Noaniq logika bilan ishlashda paydo buladigan yana bir muammo bu alohida berilgan ma'lumotlar vaznini birorta hulosa uchun o'lchashdir. Misol uchun hosildorlik bilan bog'lik qoidalarni ko'raylik. 1-qoida. AGAR qish sovuq VA bahor seryomg'ir bo'lsa U holda hosil mo'l bo'ladi 2-qoida. AGAR mineral o'g'itlar etarli bo'lsa VA o'simlik urug'lari saralangan bo'lsa U holda hosil mo'l bo'ladi 1-qoida xulosasining ishonchlik darajasi min(0.8, 1)=0.8 2-qoidaniki min(0.5, 0.25)=0.25 Ishonchlilikning o'zaro zid bu ikkita qiymatiga (0.25, 0.8) qanday munosabatda bo'lishi kerak. Bayes usuli. Biror voqeani (holatni) sodir bo'lish imkoniyati (shansi) ni hisoblash uchun PROSPECTOR tizimsida Bayes formulasidan foydalanilgan. Uning asosida konkurensiya qiluvchi gipotezalarni guvohlar quvvatidan kelib chiqqan holda nisbiy to'g'riligini aniqlash yotadi. HT(H:E)=P(E:H)P(E:H') E guvohlikni I berilgandagi ehtimolligi Ye ni N yolg'onligida (N') ehtimolligi. Misol uchun Vetryanka kasalligida (N) tanada qizil dog'lar paydo bo'lish ehtimolligini bilamiz deylik. Xuddi shunday dog'lar boshqa kasalliklarda xam uchrash ehtimolligi xam malum bo'lsa. NT (Vetryanka: qizil dog' )=qizil dog' mavjudligida vetryanka kasali nisbiy to'g'riligi. Nisbiy to'g'ri deb qaralayotgan gipoteza ishonchliligini aniqlash uchun ishlatiladi. Sh=R(1-R) R=Sh(1+Sh) «Ha ishonchi»(x) ning «qarshi ishonch»ga (K) munosabati X=1K. Aniqlashtirishning bayes sxemasi ...