|
|
Cuprins 271 39 lung Sisteme bazate pe cunoştinţe. Aplicaţii
Prefaţă ................................................................................................................................... 5 Despre autori ........................................................................................................................ 7 Abrevieri ................................................................................................................................ 9
Cap. 1. Fundamente ale sistemelor bazate pe cunoştinţe .............................................. 11 1.1. Sisteme bazate pe cunoştinţe .................................................................................... 11 1.2. Sisteme inteligente ...................................................................................................... 11 1.3. Date, informaţie şi cunoştinţe ................................................................................... 13 1.4. Cunoştinţe ................................................................................................................... 14 1.5. Sisteme expert (S.E.) ................................................................................................... 16 1.6. Exemple de funcţionare a unui sistem bazat pe cunoştinţe .................................. 19 1.7. Cum pune un sistem expert întrebări utilizatorului ................................................. 21 1.8. Moduri de reprezentare şi manipulare a cunoştinţelor .......................................... 22 1.9. Cunoştinţe şi incertitudine ........................................................................................ 27 1.10. Logica binară - propoziţională ................................................................................ 27 1.11. Logica probabilistică propoziţională ..................................................................... 29 1.12. Logica nuanţată (vagă, fuzzy) ................................................................................ 30 1.13. Propagarea incertitudinii într-o reţea de inferenţă ............................................... 32 1.14. Grafuri şi arbori ......................................................................................................... 34 1.15. Inferenţa ..................................................................................................................... 37 1.16. Algoritmi de căutare pe grafuri ............................................................................... 42 1.17. CLIPS şi familia lui ..................................................................................................... 50
Cap. 2. Mulţimi fuzzy şi sisteme fuzzy ............................................................................. 55 2.1. Mulţimi fuzzy. Definiţii ............................................................................................... 55 2.2. Operaţii cu mulţimi fuzzy ............................................................................................ 59 2.3. Proprietăţile operaţiilor cu mulţimi fuzzy .................................................................. 63 2.4. Conceptele de poset şi latice ..................................................................................... 64 2.5. Conceptele de t-normă şi t-conormă ......................................................................... 65 2.6. Implicaţia fuzzy ............................................................................................................ 69 2.7. Definirea conectivului "de asemenea" ..................................................................... 73 2.8. Observaţii privind criteriile de definire a conectivelor ........................................... 76 2.9. Funcţii caracteristice (funcţii in-out) pentru sisteme nuanţate cu defuzificare.... 77
Cap. 3. Limbajul CLIPS .................................................................................................... 87 3.1. Instrumente de lucru pentru crearea sistemelor bazate pe cunoştinţe................. 87 3.2. Prezentare generală a mediului de programare CLIPS ........................................... 89 3.3. Interacţiunea cu mediul de programare CLIPS ....................................................... 91 3.4. Baza de cunoştinţe în CLIPS ..................................................................................... 93 3.5. Motorul de interferenţe în CLIPS ............................................................................ 104 3.6. Procesul de potrivire al variabilelor în CLIPS ........................................................ 114 3.7. Câmpuri şi elemente condiţionale (not, or, and, forall, test) ............... 126 3.8. Funcţii procedurale şi funcţii definite de utilizator................................................. 142 3.9. Mesaje de avertizare şi eroare în CLIPS................................................................... 149 3.10.Strategii de optimizare a programelor realizate în CLIPS ....................................... 153
Cap. 4. Limbajul FuzzyCLIPS ........................................................................................... 157 4.1. Definirea faptelor fuzzy cu constructorul deftemplate .................................. 157 4.1.1. Asocierea mulţimilor fuzzy la grade lingvistice .............................................. 159 4.1.2. Folosirea funcţiilor standard de reprezentare (PI, S, Z) în FuzzyCLIPS .... 161 4.1.3. Folosirea expresiilor lingvistice la definirea variabilelor fuzzy în FuzzyCLIPS .................................................................................................... 164 4.2. Utilizarea constructorului deftemplate cu sloturi fuzzy ......................................... 165 4.3. Definirea regulilor fuzzy ............................................................................................. 166 4.4. Funcţii de manipulare a seturilor fuzzy .................................................................... 167 4.5. Implementarea în FuzzyCLIPS a operaţiilor cu mulţimi fuzzy: reuniunea, intersecţia şi complementarea ................................................................................... 173 4.6. Modificatorii lingvistici ............................................................................................. 175 4.6.1. Modificatori pre-definiţi .................................................................................... 175 4.6.2. Crearea propriilor modificatorii lingvistici ...................................................... 177 4.6.3. Aplicaţie .............................................................................................................. 178 4.7. Operatorii de defuzificare COG şi MOM ................................................................. 183 4.7.1. Metoda centrului de greutate .......................................................................... 184 4.7.2. Metoda mediei maximelor ................................................................................. 186 4.8. Implicaţia ..................................................................................................................... 189 4.9. Prezentarea unei aplicaţii fuzzy şi a tehnicilor de inferenţă ................................. 189 4.10. Coeficienţii de certitudine ....................................................................................... 197 4.10.1. Calcularea CF pentru reguli de tip CRISP-CRISP ...................................... 198 4.10.2. Calcularea CF pentru reguli de tip FUZZY-CRISP ...................................... 199 4.10.3. Calcularea CF pentru reguli de tip CRISP-FUZZY şi FUZZY-FUZZY ... 201 4.10.4. Calcularea CF pentru reguli cu premise şi concluzii multiple. Aplicaţii ...... 202
Cap. 5. Aplicaţii ale limbajului CLIPS în medicină ..................................................... 211 5.1. SBC pentru diagnosticul afecţiunilor cardiace şi prescripţii medicale ................ 211 5.2. SBC pentru diagnosticul simptomului de tremur şi prescripţii medicale ............ 223
Cap. 6. Aplicaţii ale sistemelor bazate pe cunoştinţe în economie şi inginerie........ 235 6.1. Conducerea automată a unui vehicul ...................................................................... 235 6.1.1. Etapa 1: Definirea problemei ............................................................................. 235 6.1.2. Etapa 2: Definirea variabilelor lingvistice, a seturilor fuzzy şi a regulilor fuzzy ..................................................................................................... 236 6.1.3. Etapa 3: Construirea sistemului. Alegerea mediului de programare ............. 245 6.1.4. Etapa 4: Testarea şi perfecţionarea sistemului ............................................... 246 6.2. Bucla cu calare de fază – PLL (Phase Lock Loop) .................................................. 248 6.2.1. Implementarea PLL controlat fuzzy folosind variabile fuzzy temporale ...... 250 6.2.2. Studiul funcţionării unui PLL controlat fuzzy la un semnal de intrare de tip sinusoidal ................................................................................................ 255 6.3. Model economic fuzzy în buclă de decizie .............................................................. 257 6.3.1. Prezentarea modelului clasic ............................................................................. 258 6.3.2. Descrierea variabilelor lingvistice fuzzy şi a setului de reguli fuzzy aplicate pentru calculul dinamic al beneficiului .............................................. 259 6.3.3. Rezultatele furnizate de modelul clasic ............................................................ 260 6.3.4. Implementarea altor modele pornind de la modelul clasic ............................. 266 6.3.5. Rezultate furnizate de modelul implementat .................................................... 271
Cap. 7. Probleme recapitulative ......................................................................................... 275 7.1.1. Noţiuni generale .................................................................................................. 275 7.1.2. Inferenţa ............................................................................................................... 276 7.1.3. CLIPS .................................................................................................................... 277 7.1.4. Logica fuzzy şi inferenţa în cadrul logicii fuzzy .............................................. 280 7.1.5. FuzzyCLIPS .......................................................................................................... 289 |
