Экспертная система как сделать python

Обновлено: 07.07.2024

Я ищу алгоритм обратной и прямой цепочки, чтобы реализовать его с помощью Python. Я посмотрел в Интернете, но я не нашел слишком много. Я тоже посмотрел в Википедии, но я нашел некоторые правила и не нашел алгоритмы.

1 ответ

Механизмы вывода с прямой цепью могут быть относительно легко реализованы в Python. Это список правил вывода:

Эти правила могут быть переведены на Python:

Исходный набор фактов делает механизм вывода следующим списком:

Я знаю, что вы изначально пометили свой предыдущий вопрос Python, поэтому я ограничусь этим только Python.

При поиске примеров кода одним хорошим местом является поиск в репозиториях Github. Запрос для backward chaining а затем ограничение результатов до Python выдаст этот запрос. Вы можете сделать то же самое для forward chaining ,

Обратите внимание, что вам нужно будет найти понравившиеся примеры кода, а затем тщательно протестировать его, прежде чем использовать его. Там есть отличные примеры, но, скорее всего, попытки сделать это неверны. Планируйте провести с ними несколько дней и создать множество тестовых случаев. Весь код там идет без гарантий.

Если вы хотите только алгоритм, то найдите книги для Artificial Intelligence такие как Искусственный интеллект. Джорджа Ф. Люгера или Искусственный интеллект. Рассела и Норвиг.

В этой работе будет рассматриваться экспертная система. Она должна угадывать любого персонажа по вашим ответам.

Какими свойствами должны обладать экспертная система? Во-первых, система должна обучаться и добавлять в свою базу данных новых персонажей, так как невозможно изначально создать ее своими силами. Во-вторых, система не должна критически относиться ко всем ответам, так как на многие вопросы люди могут отвечать по-разному или же не знать верного ответа. В-третьих, система не должна задавать все вопросы подряд. Вопросов в базе огромное количество. Система должна отбирать нужные вопросы для более быстрого определения загаданного персонажа.

Экспертная система (ЭС) — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации [1, c. 21]. Важнейшей частью экспертной системы являются базы знаний, как модели поведения экспертов в определённой области знаний с использованием процедур логического вывода и принятий решений, иными словами, базы знаний — совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

ЭС можно разделить на следующее виды, в зависимости от решаемой задачи:

Линейный поиск — самый просто поиск, осуществляемый последовательным перебором всех значений. Программа, которая будет искать искомый элемент в массиве, будет перебирая элементы, сравнивать их с заданным элементом. Такой способ может применяться для небольших массивов и с одним элементом поиска. Если же данных в разы больше, то необходимо будет сначала отсортировать массив.

Сложность — O(n). [2]

Бинарный поиск — более эффективный, по сравнению с предыдущим способом, метод. Здесь уже подразумевается, что данные отсортированы. На каждом шаге иметься средний элемент, который сравнивается с исходным. Если исходное значение больше, чем средний элемент массива, то будет рассматриваться правая часть, если меньше — левая. Таким образом на каждой итерации размер рассматриваемого массива уменьшается в два раза, что обеспечивает сложность метода — O((n)) [3].

Если количество элементом массива — 512, то в худшем случае с помощью линейного поиска элемент будет найден за 512 шагов, а с помощью бинарного — за 8 шагов. Разница в скорости ощутима. Но минус второго метода в том, что массив данных должен быть отсортирован заранее.

Для того, чтобы по ответам на вопросы определить конкретного персонажа в данной работе будет применяться модель Байеса.

Одна из основных теорем теории вероятности гласит, что вероятность события можно определить при условии, что другие, связанные с ним события произошли. То есть данная модель объединяет события для точного определения вероятности данного события [4, c. 53].

Пусть для нашей задачи B представляет собой событие: на вопрос Q1 дан ответ A1, Q2 — A2, …, Qn — An.

Тогда P(Ai | B) — вероятность того, что было загадано i.

Так как некоторых персонажей загадывают город чаще, то P(Ai) определяется отношением числа игр, где был загадан i, к общему числу всех игр.

Предположив, что событие (B при условии Ai) — независимое, тогда можно представить вероятность в виде произведения условные вероятностей:

То есть при условии, что на вопрос Qj был дан ответ Aj при условии Ai. Уравнение выше можно представить в виде отношения числа раз, когда на заданный вопрос Oj был дан ответ Aj к числу раз, когда был задан вопрос Oj при условии загнанного объекта i. Для программной реализации важно учесть, что на любой вопрос уже был задан вопрос по одному разу. Такое допущение нужно, чтобы не было нулевого результата.

Для того, чтобы модель обучалась, тем самым увеличивала базу данных, нужно, чтобы ответы пользователей для каждой сущности сохранялись.

Если будет задаваться все вопросы, то на определение одного персонажа потребуется огромное количество времени, поэтому важно уменьшить это количество. То есть важно сначала задавать вопросы, которые могут уменьшить исходные вопросы. Например, определить пол персонажа. В этой части работы будет использовать понятие энтропия [5, c. 13].

где — вероятность i события

Чем больше событие предсказуемо, тем больше известно информации и тем меньше энтропия. То есть необходимо выбирать вопрос таким образом, чтобы энтропии уменьшилась максимально. Этот метод похож на бинарный поиск.

Используя все методы, можно создать экспертную систему, которая способна угадать любого персонажа. При этом запоминая новые вопросы и ответы на них, база данных будет увеличиваться. А выбор вопросов используя понятие энтропии, возможно уменьшить максимально скорость отгадывания персонажа.

Основные термины (генерируются автоматически): экспертная система, баз знаний, бинарный поиск, вероятность, линейный поиск, логический вывод, ответ, персонаж, событие, элемент массива.

Похожие статьи

Экспертная система. Классификация. Обзор существующих.

Экспертные системы: элективный курс (электронное учебное. )

Разработка и использование экспертной системы при выборе.

Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой

Экспертная система — это интеллектуальная программа, способная делать логические выводы на

Структура экспертной системы представлена следующими структурными элементами

Применение экспертных систем для анализа и оценки.

CLIPS, система, база знаний, баз знаний, MYCIN, задача, логический вывод, предметная

Экспертная система — это программное средство, использующее знания эксперта для

Экспертная система — это программа, использующая базу знаний для решения задач в.

Реализация алгоритма поиска ближайших объектов с помощью.

Экспертные системы в задачах технического диагностирования.

Анализ моделей и алгоритмов обнаружения компьютерных атак на.

Продукционные правила базы знаний экспертной системы для.

База знаний любой экспертной системы состоит из двух компонент

В промышленных ЭС база знаний чаще всего основывается на продукционной модели или

Достоинством такой системы можно считать простое представление знаний и организации логического вывода.

Экспертная система — это программное средство, использующее знания эксперта для

Основу экспертных систем составляет база знаний о предметной области, которая

− Логические модели представления знаний — реализуются средствами логики предикатов.

Применение экспертных систем для анализа и оценки.

Ключевые слова: экспертная система, информационная безопасность, база знаний, интерфейс, диалог, алгоритм.

Реализация логического вывода использует алгоритм Rete.
Rete — эффективный алгоритм сопоставления с образцом для продукционных систем, экспертных систем и баз знаний, созданный Чарльзом Форги из Университета Карнеги Меллона. Впервые был описан в рабочем документе 1974 года, затем в докторской диссертации 1979 и в статье 1982 года (см Ссылки).
Rete стал основой многих популярных экспертных систем, включая CLIPS, Jess, Drools, BizTalk Rules Engine и Soar.
При наивной реализации экспертная система проверяет применимость каждого правила вывода к каждому факту базы знаний, при необходимости выполняет его и переходит к следующему правилу, возвращаясь в начало при исчерпании всех правил. Даже для небольшого набора правил и фактов такой метод работает неприемлемо медленно. Алгоритм Rete обеспечивает более высокую эффективность. При использовании Rete экспертная система строит специальный граф или префиксное дерево, узлам которого соответствуют части условий правил. Путь от корня до листа образует полное условие некоторой продукции. В процессе работы каждый узел хранит список фактов, соответствующих условию. При добавлении или модификации факта он прогоняется по сети, при этом отмечаются узлы, условиям которых данный факт соответствует. При выполнении полного условия правила, когда система достигает листа графа, правило выполняется.

В течение последних десятилетий машинное обучение оказало огромное влияние на весь мир, и его популярность только набирает обороты. Все больше людей увлекается подотраслями этой науки, например нейронными сетями, которые разрабатываются по принципам функционирования человеческого мозга. В этой статье мы разберем код Python для простой нейронной сети, классифицирующей векторы 1х3, где первым элементом является 10.

Для этого проекта мы используем три пакета. NumPy будет служить для создания векторов и матриц, а также математических операций. Scikit-learn возьмет на себя обязанность по масштабированию данных, а Matpotlib предоставит график изменения показателей ошибки в процессе обучения сети.

Нейронны е сети отлично справляются с изучением тенденций как в больших, так и в малых датасетах. Тем не менее специалисты по данным должны иметь в виду опасность возможного переобучения, которое чаще встречается в проектах с небольшими наборами данных. Переобучение происходит, когда алгоритм слишком долго обучается на датасете, в результате чего модель просто запоминает представленные данные, давая хорошие результаты конкретно на используемой обучающей выборке. При этом она существенно хуже обобщается на новые данные, а ведь именно это нам от нее и нужно.

Чтобы гарантировать оценку модели с позиции ее возможности прогнозировать именно новые точки данных, принято разделять датасеты на обучающую и контрольную выборки (а иногда еще и на тестовую).

Многие модели МО не способны понимать различия между, например единицами измерения, и будут, естественно, придавать большие веса признакам с большими величинами. Это может нарушить способность алгоритма правильно прогнозировать новые точки данных. Более того, обучение моделей МО на признаках с высокими величинами будет медленнее, чем нужно, по крайней мере при использовании градиентного спуска. Причина в том, что градиентный спуск сходится к искомой точке быстрее, когда значения находятся приблизительно в одном диапазоне.

В наших обучающей и контрольной выборках значения расположены в относительно небольшом диапазоне, поэтому можно и не применять масштабирование признаков. Однако данная процедура все-таки включена, чтобы вы могли использовать собственные числа без особых изменений кода. Масштабирование признаков реализуется в Python очень легко, в чем помогает пакет Scikit-learn и его класс MinMaxScaler . Просто создайте объект MinMaxScaler и используйте функцию fit_transform с исходными данными в качестве входа. В результате эта функция вернет те же данные уже в масштабированном виде. В названном пакете есть и другие функции масштабирования, которые стоит попробовать.

Один из простейших способов познакомиться со всеми элементами нейронной сети — создать соответствующий класс. Он должен включать все переменные и функции, которые потребуются для должной работы нейронной сети.

Шаг 4.1: создание функции инициализации

Функция _init_ вызывается при создании класса, что позволяет правильно инициализировать его переменные.

Читайте также: