Интеллектуальные системы

Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Интеллектуальные системы

Интеллектуальная системма (ИС, англ. intelligent system) - это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока - базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс.

Интеллектуальные системы изучаются группой наук, объединяемых под названием «искусственный интеллект».

В технологиях принятия решений интеллектуальная система - это информационно-вычислительная система с интеллектуальной поддержкой, решающая задачи без участия человека - лица, принимающего решение (ЛПР), в отличие от интеллектуализированной системы, в которой оператор присутствует.

Виды интеллектуальных систем

1. Интеллектуальная информационная система

2. Экспертная система

3. Расчётно-логические системы

4. Гибридная интеллектуальная система

5. Рефлекторная интеллектуальная система

К расчётно-логическим системам относят системы, способные решать управленческие и проектные задачи по декларативным описаниями условий. При этом пользователь имеет возможность контролировать в режиме диалога все стадии вычислительного процесса. Данные системы способны автоматически строить математическую модель задачи и автоматически синтезировать вычислительные алгоритмы по формулировке задачи. Эти свойства реализуются благодаря наличию базы знаний в виде функциональной семантической сети и компонентов дедуктивного вывода и планирования.

Рефлекторная система - это система, которая формирует вырабатываемые специальными алгоритмами ответные реакции на различные комбинации входных воздействий. Алгоритм обеспечивает выбор наиболее вероятной реакции интеллектуальной системы на множество входных воздействий, при известных вероятностях выбора реакции на каждое входное воздействие, а также на некоторые комбинации входных воздействий. Данная задача подобна той, которую реализуют нейросети.

По комбинации воздействий на рецепторы формируются числовые характеристики рефлекторов через промежуточный слой. Связи между слоями обеспечивают передачу некоторой величины (импульса), от элементов одного слоя, к элементам другого. Если суммарная величина (суммарный импульс) на входе некоторого элемента превосходит его пороговое значение, то он передает свое значение (свой импульс) на элементы следующего слоя. По сути, каждый из элементов является моделью нейрона.

В отличие от персептронов рефлекторный алгоритм напрямую рассчитывает адекватную входным воздействиям реакцию интеллектуальной системы. Адекватность реакции базируется на предположении, что законы несилового взаимодействия одинаковы на любых уровнях представления взаимодействующих систем: будь то живые или неживые объекты.

Рефлекторные программные системы применяются к следующим задачам: естественно-языковой доступ к базам данных; оценки инвестиционных предложений; оценки и прогнозирования влияния вредных веществ на здоровье населения; прогнозирования результатов спортивных игр.

Работа с CLIPS

CLIPS, (от англ. C Language Integrated Production System) - программная среда для разработки экспертных систем. Синтаксис и название предложены Чарльзом Форги (Charles Forgy) в OPS (Official Production System). Первые версии CLIPS разрабатывались с 1984 года в Космическом центре Джонсона (Johnson Space Center), NASA (как альтернатива существовавшей тогда системе ART*Inference), пока в начале 1990-х не было приостановлено финансирование, и NASA вынудили купить коммерческие продукты.

CLIPS является продукционной системой. Основная идея состоит в представлении знаний в виде такой формы:

Правило1:

ЕСЛИ

(выполняются условия1)

ТОГДА

(выполнить действия1)

Правило2:

ЕСЛИ

(выполняются условия2)

ТОГДА

(выполнить действия2)

…

Такое представление близко к человеческому мышлению и отличается от программ, написанных на традиционных алгоритмических языках, где действия упорядочены и выполняются строго придерживаясь алгоритма.

CLIPS является одной из наиболее широко используемых инструментальных сред для разработки экспертных систем благодаря своей скорости, эффективности и бесплатности. Являясь общественным достоянием, она до сих пор обновляется и поддерживается своим изначальным автором, Гэри Райли (Gary Riley).

CLIPS включает полноценный объектно-ориентированный язык COOL для написания экспертных систем. Хотя она написана на языке Си, её интерфейс намного ближе к языку программирования LISP. Расширения можно создавать на языке Си, кроме того, можно интегрировать CLIPS в программы на языке Си.

CLIPS разработан для применения в качестве языка прямого логического вывода.

Как и другие экспертные системы, CLIPS имеет дело с правилами и фактами.

Факты

Информация, на основании которой экспертная система делает логический вывод называется фактами. В CLIPS есть 2 вида фактов: упорядоченные и шаблонные. Шаблонные факты имеют шаблон, задаваемый конструкцией deftemplate. Упорядоченные не имеют явной конструкции deftemplate, однако она подразумевается. Шаблонный факт напоминает структуру в языке C или запись в языке Pascal, поля называются слотами и объявляются конструкцией slot. Например, следующий шаблон объявляет шаблон с именем cars и полями: model, color и number.

(deftemplate cars

(slot model)

(slot color)

(slot number)

)

Факты размещаются в рабочей памяти. Новые факты помещаются в рабочую память командой assert. Например, следующая команда

(assert

(cars

(model «Audi»)

(color Black)

(number «WY 2576»)

)

Правила

Знания предметной области представляются в CLIPS в виде правил, которые имеют следующую структуру:

(условия) {синонимы: антецеденты в логике,

левая часть - LHS в терминах CLIPS}

=>

(действия) {синонимы: консеквенты в логике,

правая часть - RHS в терминах CLIPS}

Левая часть правила - это условие его срабатывания, а правая часть - это те действия, которые должны выполниться в случае выполнения условий. Знак => специальный символ, разделяющий LHS и RHS.

Правила объявляются с помощью команды defrule. Пример правила:

(defrule search-black-audi

(cars (model «Audi») (color Black))

=>

(printout t «Есть черный Audi!» crlf)

)

Данное правило активируется тогда, когда в рабочей памяти появится факт с атрибутами (model «Audi») и (color Black).

Активация правила не означает его выполнение. Активация правила - это помещение правила в рабочий список правил или agenda в CLIPS.

Чтобы активированные правила выполнились нужно выполнить команду (run).

Кухня приготовление пищи

Рассмотрим предметную область.

1) Обязательное действие: приготовить, еду съесть её.

2) Сначала надо быть голодным.

3) Нужно решить, что поесть.

4) Узнать рецепт данного блюда.

5) Проверить наличие продуктов.

6) Если нету, то вернутся на пункт 3 только с другим блюдом.

Ф1 = субъект хочет есть.

Ф2 = субъект дома.

Ф3 = у субъекта есть куриные яйца.

Ф4 = у субъекта есть пельмени.

Ф5 = субъект хочет больше пельмени, чем яишницу.

Д1 = субъект может пойти на кухню.

Д2 = субъект начинает готовить пельмени.

Д3 = субъект начинает готовить яишницу.

Д4 = еда будет готова через 15 минут.

Д5 = еда будет готова 5 минут.

Д6 = после приготовления субъект должен съесть блюда.

Перевод данных правил в CLIPS

(defrule data-input

(initial-fact)

=>

(printout t crlf «Ivan in home? (yes - 1/no - 0)»)

(bind? inHome (read))

(assert (inHome? inHome))

(printout t crlf «Ivan is hungry? (yes - 1/no - 0)»)

(bind? isHungry (read))

(assert (isHungry? isHungry))

(printout t crlf «Ivan have chichen eggs? (yes - 1/no - 0)»)

(bind? haveEggs (read))

(assert (haveEggs? haveEggs))

(printout t crlf «Ivan have pelmeni? (yes - 1/no - 0)»)

(bind? havePelmeni (read))

(assert (havePelmeni? havePelmeni))

(printout t crlf «Ivan love pelmeni or chicken eggs? (pelmeni - 1/eggs - 0)»)

(bind? ivanLove (read))

(assert (ivanLove? ivanLove))

)

(defrule R1

(inHome? inHome)

(isHungry? isHungry)

(test (and (=? inHome 1) (=? isHungry 1)))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan go to the kitchen.» crlf)

(assert (goKitchen 1)))

(defrule R2

(inHome? inHome)

(test (=? inHome 0))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan not can go to the kitchen.» crlf)

(assert (goKitchen 0))

)

(defrule R3

(goKitchen? goKitchen)

(test (=? goKitchen 0))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan not want go to the kitchen.» crlf)

(assert (goKitchen 0))

)

(defrule R4

(goKitchen? goKitchen)

(havePelmeni? havePelmeni)

(test (and (=? goKitchen 1) (=? havePelmeni 1)))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan can cook pelmeni.» crlf)

(assert (canCookPelmeni 1))

)

(defrule R5

(goKitchen? goKitchen)

(haveEggs? haveEggs)

(test (and (=? goKitchen 1) (=? haveEggs 1)))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan can cook eggs.» crlf)

(assert (canCookEggs 1))

)

(defrule R6

(ivanLove? ivanLove)

(test (=? ivanLove 1))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan want cook pelmeni.» crlf)

(assert (lovePelmeni 1))

)

(defrule R7

(ivanLove? ivanLove)

(test (=? ivanLove 0))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan want cook eggs.» crlf)

(assert (loveEggs 1))

)

(defrule R8

(lovePelmeni? lovePelmeni)

(canCookPelmeni? canCookPelmeni)

(test (and (=? lovePelmeni 1) (=? canCookPelmeni 1)))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan cook pelmeni.» crlf)

(assert (cookPelmeni 1))

)

(defrule R9

(loveEggs? loveEggs)

(canCookEggs? canCookEggs)

(test (and (=? loveEggs 1) (=? canCookEggs 1)))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan cook chicken eggs.» crlf)

(assert (cookEggs 1))

)

(defrule R10

(loveEggs? loveEggs)

(canCookEggs? canCookEggs)

(test (and (=? loveEggs 1) (=? canCookEggs 0)))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan want cook chicken eggs, but can not.» crlf)

)

(defrule R11

(lovePelmeni? lovePelmeni)

(canCookPelmeni? canCookPelmeni)

(test (and (=? lovePelmeni 1) (=? canCookPelmeni 0)))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan want cook pelmeni, but can not.» crlf)

)

(defrule R12

(cookPelmeni? cookPelmeni)

(test (=? cookPelmeni 1))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan wait 15 min.» crlf)

(assert (wait 15))

)

(defrule R13

(cookEggs? cookEggs)

(test (=? cookEggs 1))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan wait 5 min.» crlf)

(assert (wait 5))

)

(defrule R14

(wait? wait)

(test (=? wait 15))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan eat pelmeni. Bon appetite!» crlf)

(assert (eat 1))

)

(defrule R15

(wait? wait)

(test (=? wait 5))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan eat chicken eggs. Bon appetite!» crlf)

(assert (eat 1))

)

(defrule R16

(eat? eat)

(test (=? eat 1))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan is fed.» crlf)

)

(defrule R17

(canCookEggs? canCookEggs)

(canCookPelmeni? canCookPelmeni)

(test (and (=? canCookEggs 0) (=? canCookPelmeni 0)))

=>

(printout t crlf crlf «Ivan not can cook pelmeni and eggs.» crlf)

)

Проверка системы

Для проверки работоспособности системы необходимо загрузить в неё файл с полученными правилами (смотри п. 3). После загрузки файла с правилами система выдаёт сообщение о том, без ошибок ли произошла загрузка.

Если ошибок не обнаружено (сообщение TRUE). То систему можно запустить, предварительно перезагрузив её. Запустим систему и введём начальные условия, по которым и будут произведены расчёты дальнейших действий.



интеллектуальный программный система память

На этом система окончила работу - Иван сыт.

Размещено на Allbest.ru

...