Индуктивные системы позволяют обобщать примеры на основе принципа индукции (от частного к общему). Индукция – умозаключение, в котором связь посылок и заключения не опирается на логический закон => заключение вытекает из принятых посылок не с логической необходимостью, а с некоторой вероятностью. Индукция может давать из истинных посылок ложное заключение.
Индукции противопоставляется дедукция – умопоставление, в котором связь посылок и заключений опирается на законы логики, и в котором заключение следует с логической необходимостью.
Пример: Енисей течет с юга на север, Лена, Обь, Иртыш так же. Енисей, Лена, Обь, Иртыш –крупные реки Сибири. Заключение: Все крупные реки Сибири текут с юга на север.
Процесс классификации (обобщение примеров от частного к общему):
1) выбирается признак классификации из множества заданных.
2) по значению выбранного признака множество примеров разбивается на подмножества.
3) выполняется проверка, принадлежит ли каждое из вновь образованных подмножество примеров одному из подклассов.
4) выполняется проверка, если какое-то подмножество примеров принадлежит подклассу, то процесс классификации заканчивается, все остальные признаки игнорируются.
5) для подмножества примеров, у которых значения классификационного признака не совпадают, процесс распознавания продолжается.
|
Классообразующий признак |
Признаки классификации |
|
|
цена |
спрос |
издержки |
|
Низкая Высокая Высокая Высокая |
Низкий Низкий Высокий Высокий |
Маленькие Большие Большие Маленькие |
Спрос – Высокий – Цена высокая
-низкий – издержки большие – цена высокая
- издержки маленькие, цена низкая.
Каждая ветвь дерева соответствует одному правильному решению, например, если спрос=низкий и издержки = маленькие, то цена=низкая.
Системы, основанные на прецедентах. В этих системах БЗ содержит описания не обобщенных ситуаций, а собственно сами ситуации или прецеденты. Тогда поиск решения проблемы сводится к поиску по аналогии:
1. Получение подробной информации о текущей проблеме;
2. Сопоставление полученной информации со значениями признаков прецедентов из БЗ;
3. Выбор прецедента из БЗ, наиболее близкого к рассматриваемой проблеме;
4. В случае необходимости выполняется адаптация выбранного прецедента к текущей проблеме;
5. Проверка корректности каждого полученного решения;
6. Занесение детальной информации о полученном решении в БЗ.
Прецеденты описываются множеством признаков, по которым строятся индексы быстрого поиска. Но в отличие от индуктивных систем допускается нечеткий поиск с получением множества допустимых альтернатив, каждая из которых оценивается некоторым коэффициентом уверенности. Обучение системы сводится к запоминанию каждой новой обработанной ситуации с принятыми решениями в базе прецедентов.
Системы, основанные на прецедентах, применяются как системы распространения знаний с расширенными возможностями или как в системах контекстной помощи.
Описание ситуации (проблемы) Не печатает принтер
Вопросы Включено ли питание? Да Прошло ли тестирование? да
Замята ли бумага? Да Подключен ли драйвер? не знаю
Действия
Освободите бумагу уверенность 80
Загрузите драйвер уверенность 50
Вызовите тех. персонал уверенность 10
