Sistemas expertos CBR
Páginas: 23 (5701 palabras)
Publicado: 13 de enero de 2014
4.
SISTEMAS EXPERTOS
4.1 INTRODUCCION
•
Las tecnologías de control y diagnóstico de fallas más recientes integran
métodos cuantitativos y métodos cualitativos.
•
Los métodos cuantitativos se basan en modelos fenomenológicos o de
principios básicos, y modelos identificados a partir de datos
experimentales o adquiridos en planta. Estos modelos se formulan
mediante ecuaciones deestado, ecuaciones entrada-salida o funciones de
transferencia.
•
Los métodos cualitativos generalmente se basan en el conocimiento
heurístico de “expertos” en el proceso o sistema. Este conocimiento se
formula mediante modelos cualitativos, estructurados en base a reglas
IF-THEN.
•
Los modelos, cuantitativos o cualitativos, permiten explicar y predecir el
comportamiento delproceso o sistema, y sirven de base al diseño del
sistema de control o de diagnóstico. Las técnicas de simulación o diseño
requieren análisis numérico en un caso y manejo de símbolos en el otro.
•
Los sistemas con componentes que se describen con elementos
cuantitativos con elementos cualitativos se denominan sistemas híbridos.
El interés en los sistemas híbridos ha crecidosignificativamente en el
último tiempo pues permiten caracterizar de un modo más realista y
completo el comportamiento de un proceso o sistema.
•
Ejemplos de esta tendencia son: sistemas expertos con redes neuronales;
sistemas expertos difusos; modelos híbridos para procesos que integran
subprocesos continuos y batch; controladores predictivos híbridos;
controladores lógicos programables con controlPID.
•
En general los métodos cualitativos están relacionados con la
Informática. Se engloban bajo el nombre de Inteligencia Artificial o
Sistemas Inteligentes. Entre éstos se encuentran los Sistemas Expertos o
Sistemas basados en Conocimiento.
38.
4.2 CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE SISTEMAS EXPERTOS
•
Referencia: Harmon, P. and King, D. Expert Systems, John Wiley and
Sons, 1985.•
Un sistema experto es un programa computacional que se comporta
como un experto humano en un dominio especializado del
conocimiento:
-
Resuelve problemas del nivel de complejidad que maneja el experto.
Utiliza un “modelo computacional” del proceso de razonamiento del
experto.
Es capaz de explicar este razonamiento en base al modelo
computacional.
•
La definiciónenfatiza que un sistema experto debe tener un grado de
competencia similar al de los expertos humanos.
•
Un sistema experto está basado en conocimiento, el que se almacena en
una Base de Conocimientos, en forma separada al mecanismo de
razonamiento y utilizando un mecanismo de representación, por ejemplo
reglas IF ... THEN. Emplea heurísticas y procesamiento simbólico, y es
capaz de explicarlas decisiones que toma.
•
Por el contrario, un programa convencional está basado en algoritmos, es
decir, en procedimientos definidos por pasos elementales. Generalmente
está orientado al procesamiento numérico y utiliza bases de datos.
•
Un sistema experto es adecuado para enfrentar un determinado problema
si:
-
Los expertos son capaces de explicar los métodos mediante loscuales
resuelven los problemas en su dominio.
La naturaleza de los problemas requiere de manipulación simbólica.
La formulación de soluciones requiere de habilidades cognitivas y
soluciones heurísticas.
•
Figura 4.1: La Evolución de los Sistemas Expertos.
39.
INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO
•
El conocimiento es una colección integrada de hechos y relaciones que
cuando seutilizan, generan un comportamiento competente. Se distingue
entre conocimiento profundo y conocimiento superficial.
•
El conocimiento profundo corresponde al de las teorías básicas, los
principios, los axiomas y los algoritmos en un determinado dominio.
•
El conocimiento superficial corresponde al obtenido por la experiencia y
normalmente está constituido por hechos y reglas prácticas....
SISTEMAS EXPERTOS
4.1 INTRODUCCION
•
Las tecnologías de control y diagnóstico de fallas más recientes integran
métodos cuantitativos y métodos cualitativos.
•
Los métodos cuantitativos se basan en modelos fenomenológicos o de
principios básicos, y modelos identificados a partir de datos
experimentales o adquiridos en planta. Estos modelos se formulan
mediante ecuaciones deestado, ecuaciones entrada-salida o funciones de
transferencia.
•
Los métodos cualitativos generalmente se basan en el conocimiento
heurístico de “expertos” en el proceso o sistema. Este conocimiento se
formula mediante modelos cualitativos, estructurados en base a reglas
IF-THEN.
•
Los modelos, cuantitativos o cualitativos, permiten explicar y predecir el
comportamiento delproceso o sistema, y sirven de base al diseño del
sistema de control o de diagnóstico. Las técnicas de simulación o diseño
requieren análisis numérico en un caso y manejo de símbolos en el otro.
•
Los sistemas con componentes que se describen con elementos
cuantitativos con elementos cualitativos se denominan sistemas híbridos.
El interés en los sistemas híbridos ha crecidosignificativamente en el
último tiempo pues permiten caracterizar de un modo más realista y
completo el comportamiento de un proceso o sistema.
•
Ejemplos de esta tendencia son: sistemas expertos con redes neuronales;
sistemas expertos difusos; modelos híbridos para procesos que integran
subprocesos continuos y batch; controladores predictivos híbridos;
controladores lógicos programables con controlPID.
•
En general los métodos cualitativos están relacionados con la
Informática. Se engloban bajo el nombre de Inteligencia Artificial o
Sistemas Inteligentes. Entre éstos se encuentran los Sistemas Expertos o
Sistemas basados en Conocimiento.
38.
4.2 CONCEPTOS FUNDAMENTALES DE SISTEMAS EXPERTOS
•
Referencia: Harmon, P. and King, D. Expert Systems, John Wiley and
Sons, 1985.•
Un sistema experto es un programa computacional que se comporta
como un experto humano en un dominio especializado del
conocimiento:
-
Resuelve problemas del nivel de complejidad que maneja el experto.
Utiliza un “modelo computacional” del proceso de razonamiento del
experto.
Es capaz de explicar este razonamiento en base al modelo
computacional.
•
La definiciónenfatiza que un sistema experto debe tener un grado de
competencia similar al de los expertos humanos.
•
Un sistema experto está basado en conocimiento, el que se almacena en
una Base de Conocimientos, en forma separada al mecanismo de
razonamiento y utilizando un mecanismo de representación, por ejemplo
reglas IF ... THEN. Emplea heurísticas y procesamiento simbólico, y es
capaz de explicarlas decisiones que toma.
•
Por el contrario, un programa convencional está basado en algoritmos, es
decir, en procedimientos definidos por pasos elementales. Generalmente
está orientado al procesamiento numérico y utiliza bases de datos.
•
Un sistema experto es adecuado para enfrentar un determinado problema
si:
-
Los expertos son capaces de explicar los métodos mediante loscuales
resuelven los problemas en su dominio.
La naturaleza de los problemas requiere de manipulación simbólica.
La formulación de soluciones requiere de habilidades cognitivas y
soluciones heurísticas.
•
Figura 4.1: La Evolución de los Sistemas Expertos.
39.
INGENIERIA DEL CONOCIMIENTO
•
El conocimiento es una colección integrada de hechos y relaciones que
cuando seutilizan, generan un comportamiento competente. Se distingue
entre conocimiento profundo y conocimiento superficial.
•
El conocimiento profundo corresponde al de las teorías básicas, los
principios, los axiomas y los algoritmos en un determinado dominio.
•
El conocimiento superficial corresponde al obtenido por la experiencia y
normalmente está constituido por hechos y reglas prácticas....
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