Введение в экспертные системы




ГЛАВА 23. Гибридные системы


    ГЛАВА 23. Гибридные системы
    ГЛАВА 23. Гибридные системы 23.1. Методы обучения в системе ODYSSEUS 23.2. Системы ODYSSEUS и MINERVA 23.2.1. Оболочка экспертной системы MINERVA 23.2.2. Обучение в системе ODYSSEUS 23.3. Использо...
    Гибридные системы
    Гибридные системы 23.1. Методы обучения в системе ODYSSEUS 23.2. Системы ODYSSEUS и MINERVA 23.3. Использование прецедентов для обработки исключений 23.4. Гибридный символический подход и нейронны...
    23.4.3. Организация обучения в системе SCALIR
    23.4.3. Организация обучения в системе SCALIR Поскольку веса С-связей могут регулироваться системой в процессе работы, она способна таким образом самообучаться в соответствии с информацией, вводим...
    23.5. Будущее гибридных систем
    23.5. Будущее гибридных систем Итак, вы могли убедиться на представленном в этой главе материале, что гибридные системы потенциально являются довольно мощным инструментом решения сложных проблем,...
    Рекомендуемая литература
    В последнее время появилось множество программных продуктов, в которых комбинируются методики, основанные на применении правил и прецедентов. Примером может служить система CBR Express, разработан...
    Упражнения
    Упражнения 1. В какой мере можно отнести MYCIN и CENTAUR к гибридным системам? 2. Можно ли считать системы с доской объявлений гибридными? 3. Почему компонентам, реализующим обучение, отводится та...
    Фрагмент нейронной сети
    Фрагмент нейронной сети I) Что случится с узлом R, если узлы S1, и S3 будут возбуждены? II) Как изменится состояние узла R, если дополнительно будет возбужден и узел S2? 9. Можете ли вы предложить...
    23.1. Методы обучения в системе ODYSSEUS
    23.1. Методы обучения в системе ODYSSEUS Методы обучения, которые рассматривались в главе 20 (пространство версий и IDЗ), иногда называют методами, основанными на подобии (similarity-based). Реали...
    23.2. Системы ODYSSEUS и MINERVA
    23.2. Системы ODYSSEUS и MINERVA Программа ODYSSEUS обучается тому, как совершенствовать базы знаний экспертных систем, предназначенных для решения проблем эвристической классификации (см. главы 1...
    23.2.1. Оболочка экспертной системы MINERVA
    23.2.1. Оболочка экспертной системы MINERVA MINERVA— это оболочка экспертной системы, разработанная на базе EMYCIN и NEOMYCIN (см. главы 10-12). Система MINERVA обеспечивает ODYSSEUS базой знаний...
    23.2.2. Обучение в системе ODYSSEUS
    23.2.2. Обучение в системе ODYSSEUS Способ обучения, который используется в системе ODYSSEUS, существенно отличается от рассмотренных в главе 20. При разработке этой системы преследовалась цель на...
    23.3. Использование прецедентов для обработки исключений
    23.3. Использование прецедентов для обработки исключений В этом разделе мы рассмотрим способ совместного использования правил и прецедентов, отличный от того, какой применен в системе ODYSSEUS. Ро...
    Архитектура гибридной системы, использующей правила и прецеденты
    Архитектура гибридной системы, использующей правила и прецеденты Основная идея системы очень проста и элегантна. Сначала для решения текущей проблемы применяются правила, в результате чего формиру...
    23.4. Гибридный символический подход и нейронные сети
    23.4. Гибридный символический подход и нейронные сети В этом разделе будет рассмотрена перспектива использования нейронных сетей в экспертных системах. Нейронные сети предполагают совершенно другу...
    23.4.1. Нейронные сети
    23.4.1. Нейронные сети В отношении систем искусственного интеллекта вообще и экспертных систем, в частности, иногда можно услышать следующие критические замечания. Такие системы слишком хрупкие в...
    Фрагмент нейронной сети с возбуждающими и тормозящими связями
    Фрагмент нейронной сети с возбуждающими и тормозящими связями Для более строгой формулировки такой модели введем следующие обозначения: wij — вес связи от узла j к узлу i, neti = Zj wij — состояни...
    Простая функция вычисления состояния активности узла i
    произвольного внешнего входного сигнала xi(t). Простая функция вычисления состояния активности узла i, удовлетворяющая требованию (3) приведенного выше определения, имеет вид ai(t+1) = Cуммаj [wij...
    23.4.2. SCALIR — гибридная система для извлечения правовой информации
    23.4.2. SCALIR — гибридная система для извлечения правовой информации Узлы в сетевой структуре системы SCALIR представляют прецеденты (дела, ранее рассмотренные судами), статьи правовых актов и ва...
    Сеть связности в системе SCAUR ([Rose, 1994])
    Сеть связности в системе SCAUR ([Rose, 1994]) При конструировании сети в SCALIR сначала были организованы узлы для всех отобранных терминов, а затем они связывались с узлами документов, причем свя...








Начало