Введение в экспертные системы



 

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 такая важная роль в экспертных системах?

4. Какой смысл придается термину "обобщение на основе пояснений"? В чем отличие этой функции экспертной системы от методов обучения, рассмотренных в главе 20?

5. Рассмотрите следующее определение арки, состоящей из двух колонн (pillar) и перемычки (lintel), вместе с представленными за ним фактами.

Arch(X, Y, Z) :-left_pillar(X),

right_pillar(Y), lintel(Z),

supports(X, Z), supports(У, Z), apart(X, Y).

supports(X, Z), on(X, ground),

on(Y, X), not(on(Y, ground)).

apartfX, Y) :- not(touch(X, Y)).

;; Факты

left_pillar(objl). right_pillar(obj2).

on(obj1, ground). on(obj2, ground).

Iintel(obj3). on(obj3, p1). on(obj3, p2).

Как из этих фактов и правил, пользуясь методикой обобщения на основе пояснений, можно вывести определение понятия "арочность" (archhood)?

6. В чем заключаются сильные и слабые стороны подходов на основе правил и прецедентов и как их можно использовать совместно?

7. Что такое нейронная сеть? Какие преимущества сулит использование нейронных сетей по сравнению с символическими методами?

8. Проанализируйте фрагмент нейронной сети, представленный на рис. 23.4.

Рис. 23.4. 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 вариант комбинирования символических и субсимволических парадигм, отличный от того, который использован в системе SCALIR? Сначала задумайтесь над возможностями его использования в задачах извлечения информации, а затем в других задачах, связанных с обработкой больших объемов информации, например распознавания речи.

 

Назад Начало