Главная Обратная связь Поможем написать вашу работу!

Дисциплины:

Архитектура (936)
Биология (6393)
География (744)
История (25)
Компьютеры (1497)
Кулинария (2184)
Культура (3938)
Литература (5778)
Математика (5918)
Медицина (9278)
Механика (2776)
Образование (13883)
Политика (26404)
Правоведение (321)
Психология (56518)
Религия (1833)
Социология (23400)
Спорт (2350)
Строительство (17942)
Технология (5741)
Транспорт (14634)
Физика (1043)
Философия (440)
Финансы (17336)
Химия (4931)
Экология (6055)
Экономика (9200)
Электроника (7621)






МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ УКРАИНЫ



МІНІСТЕРСТВО ОСВІТИ ТА НАУКИ УКРАЇНИ

Одеський національний політехнічний

Університет

Інститут комп’ютерних систем

Кафедра «Системне програмне забезпечення»

Крiсiлов В. А., Жиро Л.С.

ОСНОВИ ПРОЕКТУВАННЯ СИСТЕМ ШТУЧНОГО ИНТЕЛЕКТУ

Методичні вказівки до лабораторних робіт

Для студентів спеціальностей 7.091501, 7.080403

Лабораторная работа №1

Формалізація задач оцінки складних об’єктів

 

 


 

Тема лабораторной работи

Решение задачи квалиметрии.

 

Теоретические сведения

Expek Pro - это универсальная экспертная система для оценки сложных объектов. Система обеспечивает количественное обоснование в задачах оценки и принятия решений Оценивание всегда предполагает наличие объекта оценки и субъекта оценки. Субъект оценки формирует некоторые требования к объекту, которые, в определенной степени, являются выражением цели оценки. Объект предстает в виде совокупности своих свойств, которые анализируются в соответствии с требованиями субъекта. Существование множества требований к объекту в любом процессе оценивания приводит в общем случае к появлению эталона. Эталон - это объект, обладающий свойствами, максимально соответствующими требованиям. Эталон может не существовать в реальности, но он выступает в качестве некой опорной точки (начала отсчета), относительно которой теперь можно производить оценку.

Два типа задач

Во множестве задач оценки можно выделить два довольно многочисленных вида. Первый из них - это задачи оценки качества (квалиметрия), а второй - задачи классификации (распознавание образов).

Задача квалиметрии может быть сформулирована следующим образом: в пространстве А существует некоторая точка О', в окрестность которой попадают все объекты рассматриваемого множества. Для каждого оцениваемого объекта необходимо найти его удаление от точки О'. Объект, соответствующий точке О', является, в данном случае, эталоном.



Задача классификации в той же интерпретации предстает несколько в другом виде: в пространстве А существует K областей, соответствующих различным классам. Для каждого оцениваемого объекта необходимо определить его принадлежность к рассматриваемым областям. Для каждой из областей существует свой эталон, и принадлежность объекта к данной области может выражаться мерой близости объекта к эталону.

& Глава1. Базис Expek Pro, разделы Суть подхода при решении задач оценки, Два типа задач, решаемых системой.
ВАЖНО!  

Первым шагом при выполнении лабораторной работы следует правильно сформулировать задачу (какие объекты будут оцениваться и с точки зрения кого) и продумать дальнейшее преобразование задачи квалиметрии в задачу классификации (возможность распознавания классов на тех же объектах).

Для того чтобы иметь возможность во второй работе использовать базу данных, созданную в этой работе (это избавит от повторного создания идентичной БД), следует в параметрах проекта указать статус общий.

& Глава 4.Организация работы с проектами, раздел Создание проекта.

 

     

Описание оценочной модели

Для формализации и решения конкретной оценочной задачи необходимо построить оценочную модель. Модель Mo можно считать построенной, если сформированы семь ее компонентов: S, V, P, C, E, F, R. Множество S определяет те свойства объекта, которые необходимы для оценивания в соответствии с сформированными требованиями. Множество требований V конкретизирует процесс оценки, задает его цели, и тем самым позволяет сократить размерность решаемой задачи. Множество весовых коэффициентов P показывает относительную значимость требований из V и является своего рода относительным масштабом по различным осям при вычислении интегральной характеристики. Вектор критичности требований Cопределяет, выполнение каких требований является критичным.Свойства должны формулироваться так, чтобы они имели конкретные значения перечислимого или численного типов. Связь между V и S задается в виде соответствия F. Количество пар в этом соответствии определяет размерность пространства оценивания. Множество дуговых коэффициентовR позволяет учесть важность свойств, связанных с одним требованием. Для задания точки начала отсчета, а также для введения единой системы измерения по различным осям и соизмеримости откладываемых величин формируется множество эталонных значений свойств E



Организация данных в системе Expek Pro соответствует описанной модели оценивания. При этом каждая решаемая оценочная задача ассоциируется в рамках системы с проектом. Проект состоит из двух основных частей: знаний системы о том, как оценивать объекты, и базы данных об оцениваемых объектах.

& Глава1. Базис Expek Pro, разделы Структура модели, Организация данных в системе.

Формирование перечня свойств

При формировании множества S включайте в него, в основном, свойства, определяемые в результате измерительных процедур или путем наблюдения. Также во множество S могут быть включены вторичные свойства малой степени общности, т.е. вычисляемые на основании простых процедур, трудоемкость которых должна быть существенно меньше, чем, например, трудоемкость процедур моделирования оцениваемых объектов. При этом нужно учитывать тот факт, что любые вторичные свойства определяются через первичные и существенно зависят от них. Поэтому множество S желательно формировать из простейших свойств.



Исходя из того, что свойства могут быть количественными и качественными, а также из необходимости идентифицировать оцениваемый объект, целесообразно рассматривать три типа свойств: регистрационные, перечислимые и численные.

ВАЖНО! В лабораторной работе не рекомендуем количество свойств объектов более 7-8; следует отслеживать и исключать свойства малозначимые (с точки зрения субъекта оценки) и явно зависимые от других свойств
   
& Глава 1. Базис Expek Pro, раздел Формирование модели.  
     

Формулирование требований

Формулировка требований может как совпадать с формулировкой свойств, так и не совпадать.

Ø Формирование требований "один в один"

В этом случае требования к объектам формулируются в терминах их свойств, и каждому требованию соответствует одно свойство.

Ø Формирование требований "один в несколько"

В этом случае требования формулируются более общим образом, и тогда одному требованию соответствуют два и более свойств объекта.

Ø Декомпозиция требований

Включение в V требований высокой степени общности (типа "Чтобы все было хорошо") нецелесообразно, т.к. модель теряет свою конкретность, и задача сводится к построению и исследованию зависимости между свойствами объектов и одним-двумя требованиями высокой степени общности. Поэтому при формировании модели зачастую прибегают к декомпозиции слишком общих требований для повышения конкретности и конструктивности процесса оценивания. К декомпозиции требования также необходимо прибегнуть, если не удается достоверно установить его связи со свойствами объектов.

После того, как сформированы множества S и V, необходимо задать соответствие между ними - F. Понятно, что каждому требованию должно соответствовать хотя бы одно свойство. При этом не обязательно, чтобы все sm участвовали в F. Это означает, что свойства, не связанные с какими-либо требованиями, являются для данного оценивания несущественными и в оценке не участвуют. На шаге формирования F могут проявиться определенные недостатки сформированных множеств V и S. Так, например, если два требования "следят" за одним и тем же свойством, то это ухудшает модель. В этом случае F не является функцией, и требования оказываются зависимыми друг от друга. Как правило, это говорит об избыточности множества V и целесообразности его корректировки.

& Глава 1. Базис Expek Pro, раздел Формирование модели.

Формирование коэффициентов

Важным шагом формирования модели Mo является формирование множества весовых коэффициентов P. Для учета значимости каждого из требований vn ему приписывается коэффициент pn, таким образом, мощность множества P равна мощности множества V. Введение весовых коэффициентов дает возможность формализовать определение целей конкретной задачи оценивания и учесть разную важность требований, их относительную значимость. Модель обладает еще одним механизмом учета влияния каждого из свойств на интегральную характеристику, позволяющим сделать оценку более достоверной. Если одному требованию поставлены в соответствие два или более свойств объектов, то эти свойства могут иметь разную важность по отношению друг к другу. Для каждого из этих свойств можно задать свою меру значимости, ответственности по отношению к требованию. Эта цель достигается посредством формирования дуговых коэффициентов rnm. Коэффициент rnm приписывается дуге <m-е свойство>-<n-е требование>.

Эффективность модели повышается с помощью вектора коэффициентов критичности - С. В том случае, если хотя бы одно критичное требование для некоторого объекта не выполняется, то такой объект оценивается, как полностью не соответствующий цели оценивания (независимо от выполнения других требований). Требование не выполняется, если хотя бы одно свойство, за которым оно "следит", имеет у оцениваемого объекта нулевую меру выраженности. Интегральная характеристика носит аддитивный характер, и отсутствие некоторых свойств у объекта может компенсироваться высокой выраженностью других свойств. Для ряда задач это несправедливо, и вектор Cпредназначен для учета критичности требований. Он позволяет придать интегральной характеристике некоторого объекта значение 0, если этот объект не удовлетворяет хотя бы одному критичному требованию (независимо от того, насколько он удовлетворяет остальным требованиям).

& Глава 1. Базис Expek Pro раздел Формирование модели.

Формирование эталонов

Последним и очень существенным шагом построения оценочной модели является формирование множества эталонов свойств - E. Эталон свойства описывает, как влияет изменение данного свойства на интегральную характеристику объекта в целом.

Каждому значению свойства приписывается своя мера выраженности. Мера выраженности значения свойства показывает степень “хорошести” данного значения свойства в рамках решения данной задачи оценивания. Значения меры выраженности wi для всех возможных значений свойства образуют функцию меры выраженности значений данного свойства Fw. Эталон свойства задается в виде функции меры выраженности значений данного свойства:

wi = Fw(smi),

где smi - i-е значение sm-го свойства.

На основании функции меры выраженности разнородные свойства переводятся в единую систему измерения. В этой системе измерений все свойства выражаются в процентах от максимума меры выраженности свойства. В лабораторных работах 1 и 2 эталоны формируются вручную в соответствии с мнением эксперта: Эксперт указывает системе, как выглядят эталоны для каждого из свойств. При решении задачи классификации эксперт должен указать эталоны для каждого свойства во всех различаемых классах. Эталон некоторого свойства может быть определен субъективно. При этом Вы (выступая, в данном случае, как эксперт) можете исходить из некоторых установленных нормативов, общепринятых соглашений или просто волевых решений.

 

ВАЖНО! Обратите внимание на то, что после достижения численным свойством максимального значения меры выраженности и дальнейшем изменении значения свойства возможно уменьшение меры выраженности (когда слишком хорошо становится плохо). Тогда функция меры выраженности в графическом представлении будет иметь вид трапеции.

Решение задач

Для решения Вашей задачи в Expek Pro Вы должны выполнить следующие действия:

· настройку системы на конкретную задачу:

- создание проекта. Проект будет создан, и возможна дальнейшая работа с ним, если Вы корректно выполнили формирование перечня свойств оцениваемых (классифицируемых) объектов и формирование перечня различаемых классов (для задачи классификации).

& Глава 1. Базис Expek Pro, раздел Организация данных в системе, Глава 3. Общий порядок работы в системе Expek Pro, раздел Основные действия пользователей, Глава 4. Организация работы с проектами, раздел Создание проекта

- формирование требований

& Глава 1. Базис Expek Pro, раздел Формирование требований, Глава 3. Общий порядок работы в системе Expek Pro, раздел Основные действия пользователей , Глава 7. Формирование шаблона требований к объектам

 

· обучение системы решению конкретной задачи

& Глава 1. Базис Expek Pro, раздел Формирование эталонов, Глава 3.Общий порядок работы в системе Expek Pro, раздел Основные действия пользователей, Глава 8. Обучение проекта

· введение баз данных

& Глава 3. Общий порядок работы в системе Expek Pro, раздел Основные действия пользователей

· оценку (или классификацию) сложных объектов посредством вычисления их интегральной характеристики

& Глава 3. Общий порядок работы в системе Expek Pro, раздел Основные действия пользователей

· анализ вычисленной оценки (или принятого решения)

& Глава 3. Общий порядок работы в системе Expek Pro, раздел Основные действия пользователей, Глава 10. Оценка объектов в системе Expek, раздел Анализ вклада свойств в интегральную характеристику, Глава11. Особенности решения задачи классификации в системе Expek, раздел Особенности анализа вклада свойств в интегральную характеристику
ВАЖНО! · При переносе созданного проекта на другую машину открывать его следует по тому же пути, по которому он был создан, иначе проект будет испорчен. · Описывая множество численных свойств в качестве минимальных и максимальных границ, следует указывать диапазоны, включающие все возможные значения свойств, а не только те, что имеются в списке оцениваемых объектов. · Формулу для расчета следует выбирать по такому правилу: большинство свойств численные – формула "корень", перечислимые - "скаляр".
       

Задание

Решить задачу квалиметрии – оценка качества объектов с использованием универсальной экспертной системы Expek Pro.

 

Порядок выполнения

I. Подготовка к работе в системе Expek Pro:

1. Сформулировать постановку задачи.

2. Составить список свойств оцениваемых объектов.

3. Составить список требований к объектам и указать какие свойства соответствуют каждому требованию.

4. Указать коэффициенты (весовые, дуговые и критичности) требований и свойств.

5. Описать эталоны свойств.

6. Составить список оцениваемых объектов (не менее 5).

II. Работа в системе Expek Pro:

1. Создать проект.

2. Установить параметры проекта.

3. Создать базу данных.

4. Описать множество свойств.

5. Описать множество требований.

6. Обучить систему.

7. Заполнить базу данных объектами.

8. Выполнить для объектов одиночный расчет и проанализировать результаты.

9. Выполнить множественный расчет по наиболее подходящей формуле.

10. Визуализировать результаты.

III. Содержание протокола лабораторной работы:

1. Титульный лист установленного образца.

2. Постановка задачи.

3. Список свойств оцениваемых объектов.

4. Список требований, соответствующих им свойств и их коэффициентов.

5. Описать эталонные модели.

6. Привести список оцениваемых объектов с описанием всех свойств.

7. Ход выполнения работы с кратким описанием своих действий.

8. Вывод.

& Приложение 1. Пример выполнения лабораторной работы №1
ВАЖНО! Допускается оформление одного протокола на бригаду, тогда преподаватель примет протокол после защиты работы всеми студентами бригады. Возможен вариант, когда защитившаяся часть бригады сдает протокол, а не защитившаяся сдаст протокол отдельно, после защиты.

 

Контрольные вопросы

s 1. Виды задач, решаемых в системе Expek Pro, их отличие. 2. Структура модели Expek Pro. 3. Этапы формирования модели. 4. Этапы создания проекта. На каком этапе возможно прервать процесс создания проекта и продолжить в следующий раз. 5. Организация данных в системе. 6. Какие возможности модификации сформированной математической модели.

 


 

Литература

 

1. Экспертные системы:состояние и перспективы: Под ред. Д.А. Поспелова. -М.: Наука, 1989. - 150 С.

2. S.J.Russell, P.Norvig Artificial Intelligence: a modern approach. Prentice Hall, USA, 1995, - p.931

3. Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: Пер. с англ. -М.: Мир, 1989. -388 С.

4. Хант Э. Искусственный интеллект -М. Мир, 1978. - 558 С.

5. Экспертные системы. Принципы работы и примеры: Пер. с англ./Под ред. Р. Форсайта. -М.: Радио и связь, 1987. -224 С.

6. Универсальная экспертная система EXPEK PRO 1.5. Руководство пользователя. Одесса, 1996, 100 С.

7. Нечеткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта/ А.Н. Аверкин, И.З. Батыршин, А.Ф. Блишун и др.- М.: Наука, 1986. -312 С.

8. Приобретение знаний: Пер. с япон./Под ред. С. Осуги, Ю. Саэки. -М.: Мир, 1990. -304 С.

9. . Элти Дж., Кумбс М. Экспертные системы: Концепции и примеры: Пер. с англ. -М.: Финансы и статистика, 1986. -191 С.

10. Минский М. Фреймы для представления знаний. - М.:Мир, 1979. -151 С.

11. Построение экспертных систем/Под ред. Ф. Хейес-Рота, Д. Уотермана, Д. Лената. -М.: Мир, 1987. 434 С.


 

Приложение 1

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ УКРАИНЫ

ОДЕССКИЙ НАЦИОНАЛЬНЫЙ

ПОЛИТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ

ИНСТИТУТ КОМПЬЮТЕРНЫХ СИСТЕМ

Кафедра «Системного программного обеспечения»

 

 

Лабораторная работа №1

по дисциплине

«Средства интеллектуальной обработки информации»

 

 

«Решение задачи квалиметрии»

 

 

Выполнили ст. гр. _______ _________________

_________________

_________________

 

Проверил _____________

 

 

 


Просмотров 267

Эта страница нарушает авторские права




allrefrs.ru - 2021 год. Все права принадлежат их авторам!