Warning
This page is located in archive. Go to the latest version of this course pages. Go the latest version of this page.

Expertní systém

Expertní systém je systém, jehož úkolem je simulovat rozhodování experta. Rozhodování je mnohdy založeno na vágních pojmech (malá vzdálenost), někdy i na vágních kvantifikátorech (téměř úplně všechno….), které jsou přirozené pro přirozený jazyk. V umělé inteligenci je tato skutečnost modelována pomocí neurčitosti - fuzzy míry, která udává, jak moc je výrok pravdivý (např. jak moc platí, že je dnes hezké počasí).

Při zpracování neurčitosti je zapotřebí definovat

  • jak kombinovat neurčitá data v předpokladu pravidla
  • jak kombinovat neurčitost předpokladu pravidla a neurčitost pravidla jako celku
  • jak stanovit neurčitost závěru, k němuž vede několik pravidel

Znalostní báze expertního systému se nejčastěji definuje jako seznam pravidel

if předpoklad then hypotéza

V případě zpracování neurčitosti se přidává ještě váha tohoto pravidla

if předpoklad then hypotéza with váha

Pravidla se často definují komplementárně,

 if předpoklad then hypotéza with váha_pozorováno
               else hypotéza with váha_nepozorováno.

Úkolem cvičení je seznámení s expertním systémem FelExpert (dále lze využít editor inferenční sítě FelExpert Editor).

Semestrální práce - Expertní systém

  • jednoduchá implementace expertního systému
    • minimální rozsah inferenční sitě expertního systému: 8 uzlů
  • odevzdání přes CW stránky předmětu:
    • funkční znalostní báze ve formátu *.feb
    • volitelně inferenční síť z FelExEditor *.xml
  • max 10 bodů
  • viz také: Příklady FEB
courses/a5m33izs/cviceni/09.txt · Last modified: 2018/02/20 08:44 (external edit)