Точно Не проект 2 / Не books / Источник_1

Введение признаков позволит метаинтерпретатору задавать необходимый вопрос пользователю, если в базе данных нет значения соответствующего признака.

Реализуем метаинтерпретатор в виде предиката найти(Н), где Н – возможная гипотеза, которую требуется подтвердить или опровергнуть. При этом возможны четыре случая:

1)гипотеза Н подтверждается фактом, уже известным системе;

2)гипотеза Н соответствует следствию одного из правил, тогда для подтверждения гипотезы необходимо доказать справедливость предпосылок правила;

3)гипотеза Н, доказываемая на некотором шаге вывода, представляет собой конъюнкцию условий правила, т.е. Н1 и Н2, тогда необходимо доказать достижимость конъюнкции подцелей: найти(Н1) и найти(Н2);

4)гипотеза Н сопоставима с одним из признаков, на основе которых устанавливаются причины неисправности, тогда необходимо задать соответствующий вопрос пользователю.

Для того чтобы исключить повтор вопросов, ответы пользователя будем запоминать в базе данных в виде фактов сообщено(Факт, ‘да|нет’). Запоминание соответствующих фактов в базе данных будем выполнять с помощью предиката assert. Гипотезы, относительно которых можно задавать вопросы, определяются с помощью предиката запрашиваемая(Н). Такие гипотезы сопоставимы с признаками. С учетом сказанного, метаинтерпретатор опишется следующей совокупностью правил языка Пролог:

Вызов метаинтерпретатора с целью проверки всех гипотез выполняется следующим образом:

/* вариант 2 */ найти(Н, Стек): – Факт : Н.

найти(Н, Стек): – Правило: если Н1 то Н, найти(Н1, [Правило | Стек]).

найти(Н1 и Н2, Стек): – найти(Н1, Стек), найти(Н2, Стек). найти(Н, Стек): – запрашиваемая(Н), сообщено(Н, да). найти(Н, Стек): – запрашиваемая(Н), not сообщено(Н, _ ),

спроси(Н, Стек).

В связи с необходимостью ввода вопроса “почему?” в предикаты спроси и ответ добавляется дополнительный аргумент:

спроси(Н, Стек): – nl, write(H), write(‘?’), read(O), ответ(Н, О, Стек).

ответ(Н, да, Стек): – assert(сообщено(Н, да)), !. ответ(Н, нет, Стек): – assert(сообщено(Н, нет)), !.

ответ(Н, почему, [ ]): – !, nl, write(‘Вы задаете слишком много вопросов’), спроси(Н, [ ]).

ответ(Н, почему, [Н]): – !, nl, write(‘моя гипотеза :’), write(H), спроси(Н, [ ]).

ответ(Н, почему, [Правило | Стек]): – !, Правило : если Н1 то Н,

nl, write(‘пытаюсь доказать’), write(H),

nl, write(‘с помощью правила : ’), write(Правило),

спроси(Н, Стек).

ответ(Н, _ , Стек): – write(‘правильный ответ : да, нет, почему’), спроси(Н, Стек).

Формирование ответа на вопрос “как?” требует дополнительных изменений предиката найти. При ответе на вопрос “как?” система должна, по сути, построить дерево вывода. Например, если пользователя интересует, как была подтверждена гипотеза выключатель(не_включен), то система должна обеспечить отображение дерева вывода, изображенного на рисунке

7.6.

Такое дерево можно представить в форме вложенных правил, условия и заключения которых конкретизированы:

правило 2 : если

правило 4 : если сообщено(плита(холодная)) и сообщено(лампа(не_светится))

то тока(нет) то выключатель(не_включен).

/* правило4 */ найти(Н1 и Н2, Стек, Дерево1 и Дерево2):–

найти(Н1, Стек, Дерево1), найти(Н2, Стек, Дерево2).

Теперь можно будет выяснять у системы, как было получено то или иное заключение. Чтобы реализовать эту возможность, введем предикат как(Н, Дерево), где Н – интересующее пользователя заключение, а Дерево

– дерево вывода заключения, формируемое предикатом найти. Определяя предикат как(Н, Дерево), учтем два случая:

% Дерево можно построить как(Н, Дерево):– как1(Н, Дерево), !.

% Дерево нельзя построить

как(Н, _):– nl, write(Н), write( ‘не доказано’).

Здесь предикат как1(Н, Дерево) определяется с помощью правил, аналогичных правилам, используемых в определении предиката найти:

nl, write(Н), write( ‘было доказано с помощью’),

Правило : если Н1 то Н, отобрази_правило(Правило : если Н1 то Н).

Вызов предиката как(Н,Дерево) будем выполнять из предиката

объясни(Дерево), после вызова предиката найти(Н, [Н], Дерево):

/* ЭС для решения задач диагностики*/ инициализация:– retractall(сообщено(_,_)). диагностика:– инициализация,

Факт : причина(Н), найти(Н, [Н], Дерево),

nl, nl, write( ‘решение:’), write(Н),

объясни(Дерево), возврат.

Здесь предикат объясни(Дерево) определяется так:

объясни(Дерево):–

nl, nl, write( ‘объяснить ? [цель/n]:’), read(Н), (Н\=no, !, как(Н, Дерево), объясни(Дерево)), !.

Предикат возврат обеспечивает доказательство альтернативных гипотез:

возврат:– nl, nl, write( ‘ следующее решение ?: ’), read(no).

Процесс диагностики неисправностей начинается с вызова основного предиката диагностика. Ниже приведен возможный диалог с системой:

?-диагностика. лампа(светится)? нет. плита(холодная)? да. лампа(не_светится)? да.

решение: выключатель(не_включен)

объяснить?[цель/n]: выключатель(не_включен).

выключатель(не_включен) было доказано с помощью правило 2: если тока(нет)

то выключатель(не_включен) объяснить?[цель/n]: тока(нет).

тока(нет) было доказано с помощью правило 4: если плита(холодная) и лампа(не_светится)

то тока(нет). объяснить?[цель/n]: плита(холодная). плита(холодная) было сообщено объяснить?[цель/n]: нет.

решение: напряжения(нет) объяснить?[цель/n]:нет. плита(горячая)? почему.

пытаюсь доказать лампа(не_исправна) с помощью правила: правило 5 плита(горячая)? нет.

нет.

Здесь ответы пользователя набраны курсивом.

Рассмотренная ЭС может работать только с такими утверждениями, которые либо истинны, либо ложны. Во многих случаях требуется учитывать неопределенность фактов и правил. Для работы в условиях неопределенности с правилами и фактами можно связать соответствующие коэффициенты уверенности. Например,

Правило1: если лампа(светится) и плита(холодная)

то нагреватель(неисправен) cf 0.8.

Здесь cf – инфиксный оператор, посредством которого задается коэффициент уверенности. Оператор cf определяется с помощью директивы:

:– op(940, xfx, cf).

Для обработки коэффициентов уверенности, назначенных фактам и правилам, можно использовать модель, описанную в § 4.2.2.2.

7.6.2.Представление знаний фреймами

ВЭС, основанных на правилах, знания сосредоточены исключительно в базе правил, а база данных представляет собой пассивное множество фактов. Фреймовая модель представления знаний обеспечивает лучшую структурированность фактов, более экономное использование памяти, а также активизацию фактов. Характерными отличиями фреймовой модели представления знаний являются: наследование по иерархии фреймов, наличие присоединенных процедур, наличие значений по умолчанию и др. (см. §3.5)

Рассмотрим простейшие возможности представления экспертных знаний совокупностью фреймов. При этом фрейм будем представлять в виде объекта с множеством атрибутов (слотов):

объект

–– атрибут1 : значение1

–– атрибут2 : значение2

–– …

–– атрибут_n : значение_n.

Если рассматривать знаки “– –” и “:” как операторы языка Пролог (op(910, xfx,:), op(910, xfy, – – )), то такому описанию объекта будет соответствовать структура, изображенная на рисунке 7.7. Данная структура представляет терм языка Пролог (n = 3):

поиск(А, З, Атрибуты) осуществляет поиск значения атрибута А в поддереве Атрибуты. Поиск выполняется рекурсивно и основывается на утверждениях:

1)атрибут А со значением З входит в поддерево Атрибуты, если оно представлено элементарным поддеревом А : З;

2)атрибут А со значением З входит в поддерево Атрибуты, если его левое поддерево – элементарное поддерево А : З;

3)атрибут А со значением З входит в поддерево Атрибуты, если

указанные элементы входят в его правое поддерево, т.е. в

Атрибуты1.

Воспользуемся введенным представлением фрейма и построим простейшую ЭС, устанавливающую причину неисправности автомобиля. При этом в ходе построения ЭС будут использованы: иерархия агрегатов автомобиля, физическая обоснованность функционирования того или иного агрегата, гипотезы, ответы пользователя (тесты), эвристики.

На рисунке 7.8 изображен упрощенный пример дерева диагностики автомобиля. Предполагается, что автомобиль состоит из следующих основных составных частей: двигателя, шасси, электрооборудования.

Автомобиль

электрооборудование двигатель шасси температура

аккумулятор стартер клапаны топливо колеса тормоза

Рисунок 7.8 – Дерево диагностики автомобиля

В свою очередь, в состав шасси входят колеса и тормоза, а в состав электрооборудования – аккумулятор и стартер. Автомобиль неисправен, если неисправна одна из его составных частей. Аналогично любой агрегат автомобиля считается неисправным, если неисправен один из узлов агрегата. Например, шасси неисправно, если имеются проблемы с колесами или тормозами. Двигатель неисправен, если не отрегулированы клапаны или не поступает топливо (физическая обоснованность). В качестве эври-