Курсовая работа: Моделирование рассуждений в ИИС

2.1 Рассуждения на основе прецедентов

Моделирование рассуждений на основе прецедентов также называют методом "ближайшего соседа" ("nearest neighbour") относится к классу методов, работа которых основывается на хранении данных в памяти для сравнения с новыми элементами. При появлении новой записи для прогнозирования находятся отклонения между этой записью и подобными наборами данных, и наиболее подобная (или ближний сосед) идентифицируется.

Например, при рассмотрении нового клиента банка, его атрибуты сравниваются со всеми существующими клиентами данного банка (доход, возраст и т.д.). Множество "ближайших соседей" потенциального клиента банка выбирается на основании ближайшего значения дохода, возраста и т.д.

При таком подходе используется термин "k-ближайший сосед" ("k-nearest neighbour"). Термин означает, что выбирается k "верхних" (ближайших) соседей для их рассмотрения в качестве множества "ближайших соседей". Поскольку не всегда удобно хранить все данные, иногда хранится только множество "типичных" случаев. В таком случае Прецедент - это описание ситуации в сочетании с подробным указанием действий, предпринимаемых в данной ситуации.

Подход, основанный на прецедентах, условно можно поделить на следующие этапы:

· сбор подробной информации о поставленной задаче;

· сопоставление этой информации с деталями прецедентов, хранящихся в базе, для выявления аналогичных случаев;

· выбор прецедента, наиболее близкого к текущей проблеме, из базы прецедентов;

· адаптация выбранного решения к текущей проблеме, если это необходимо;

· проверка корректности каждого вновь полученного решения;

· занесение детальной информации о новом прецеденте в базу прецедентов.

Таким образом, вывод, основанный на прецедентах, представляет собой такой метод анализа данных, который делает заключения относительно данной ситуации по результатам поиска аналогий, хранящихся в базе прецедентов.

Данный метод по своей сути относится к категории "обучение без учителя", т.е. является "самообучающейся" технологией, благодаря чему рабочие характеристики каждой базы прецедентов с течением времени и накоплением примеров улучшаются. Разработка баз прецедентов по конкретной предметной области происходит на естественном для человека языке, следовательно, может быть выполнена наиболее опытными сотрудниками компании - экспертами или аналитиками, работающими в данной предметной области.

Однако это не означает, что CBR-системы самостоятельно могут принимать решения. Последнее всегда остается за человеком, данный метод лишь предлагает возможные варианты решения и указывает на самый "разумный" с ее точки зрения.

Преимущества метода

· Простота использования полученных результатов.

· Решения не уникальны для конкретной ситуации, возможно их использование для других случаев.

· Целью поиска является не гарантированно верное решение, а лучшее из возможных.

Недостатки метода

· Данный метод не создает каких-либо моделей или правил, обобщающих предыдущий опыт, - в выборе решения они основываются на всем массиве доступных исторических данных, поэтому невозможно сказать, на каком основании строятся ответы.

· Существует сложность выбора меры "близости" (метрики). От этой меры главным образом зависит объем множества записей, которые нужно хранить в памяти для достижения удовлетворительной классификации или прогноза. Также существует высокая зависимость результатов классификации от выбранной метрики.

· При использовании метода возникает необходимость полного перебора обучающей выборки при распознавании, следствие этого - вычислительная трудоемкость.

· Типичные задачи данного метода - это задачи небольшой размерности по количеству классов и переменных.

Методы CBR уже применяются во множестве прикладных задач – в медицине, управлении проектами, для анализа и реорганизации среды, для разработки товаров массового спроса с учетом предпочтений разных групп потребителей, и т.д. Следует ожидать приложений методов CBR для задач интеллектуального поиска информации, электронной коммерции (предложение товаров, создание виртуальных торговых агентств), планирования поведения в динамических средах, компоновки, конструирования, синтеза программ.

2.2 Моделирование рассуждений на основе ограничений

Наиболее интересны задачи моделирования рассуждений, основанных на процедурных динамических ограничениях. Они мотивированы сложными актуальными задачами – например, планированием в реальной обстановке.

Под задачей удовлетворения ограничений понимается четверка множеств: множество переменных, множество соответствующих областей переменных, множество ограничений на переменные и множество отношений над областями. Решением проблемы удовлетворения ограничений называется набор значений переменных, удовлетворяющих ограничениям на переменные, такой, что при этом области, которым принадлежат эти значения, удовлетворяют отношениям над областями.

2.3 Немонотонные модели рассуждений

Сюда относятся исследования по логике умолчаний (default logic), по логике "отменяемых" (Defeasible) рассуждений, логике программ, теоретико - аргументационой характеризации логик с отменами, характеризации логик с отношениями предпочтения, построению эквивалентных множеств формул для логик с очерчиванием (circumscription) и некоторые другие.