inteligencia artificial

ÍNDICE


REGLAS DE PRODUCCION………………………………………………………3

SINTAXIS DE LAS REGLAS DE PRODUCCION…………………………….....4

SEMANTICA DE LA REGLA DE PRODUCCIONES…………………………...6

CONOCIMIENTO CASUAL………………………………………………………..7

CONOCIMIENTO DE DIAGNOSTICO……………………………………………9

BIBLIOGRAFIA……………………………………………………………………..10










SISTEMAS DE RAZONAMIENTO LOGICO.
REGLAS DE PRODUCCION.

Unadesventaja de los árboles de decisión es que tienden a ser demasiado grandes en aplicaciones reales y, por tanto, se hacen difíciles de interpretar desde el punto de vista humano. Por ello, se han realizado diversos intentos para convertir los árboles de decisión en otras formas de representación, como las reglas de producción. Aquí consideramos reglas de producción del tipo si entonces, basadas enlógica de proposiciones. El consecuente es una clase, y el antecedente es una expresión proposicional, que puede estar en forma normal conjuntiva (CNF) o ser simplemente un término.
En [Quinlan, 87] se propone una técnica para construir reglas de decisión, basadas en lógica de proposiciones, a partir de árboles de decisión. El problema es que incluso las reglas de producción así obtenidas puedenresultar demasiado complejas para un experto humano.
Algunos sistemas como PRISM, descrito en [Cendrowska, 88] , generan directamente reglas algo más sencillas, sin tener que construir el árbol previamente, mediante un algoritmo parecido a ID3 y con una precisión similar.
La familia AQ ( [Michalski, 87] ) la forman sistemas (AQ11, AQ15, etc.) que generan descripciones estructurales, pordiferenciarlas de las descripciones de atributos de los sistemas anteriormente mencionados. Estas descripciones son también reglas de producción, aunque con mayor capacidad descriptiva, pues su antecedente es una fórmula lógica. La notación utilizada en estas reglas se denomina VL1 (Variable-valuedLogicsystem 1, véase [Dietterich y Michalski, 84] ), y permite utilizar selectores (igualdad entre unatributo y un valor o conjunto de valores), complejos (conjunciones de selectores) y disyunciones de complejos para construir las reglas de producción.




La inferencia en los Sistemas Basados en Reglas se realiza mediante emparejamiento. Hay dos tipos, según el sentido:
• Sistemas de encadenamiento hacia adelante: una regla es activada si los antecedentes emparejan con algunos hechos delsistema.
• Sistemas de encadenamiento hacia atrás: una regla es activada si los consecuentes emparejan con algunos hechos del sistema.

Arquitectura de los Sistemas Basados en Reglas:
• Base de Conocimientos: reúne todo el conocimiento del sistema (Hechos + Reglas).
• Memoria Activa: contiene los hechos que representan el estado actual del problema (iniciales + inferidos a posteriori) y las reglasactivadas (en condiciones de ser ejecutadas).
• Motor de Inferencias: decide que reglas activadas se ejecutarán.









SINTAXIS DE LAS REGLAS DE PRODUCCION
Método procedimental de representación del conocimiento estructura SI ENTONCES cada regla SI-ENTONCES establece un granulo completo de conocimiento Regla_ Operador valido en un espacio de estados CONDICIONES (tb. premisas,precondiciones, antecedentes,...)
Formadas por clausulas y conectivas (AND, OR, NOT) Representación clausula debe corresponderse con conocimiento del dominio.
Formato típico: . PARÁMETRO: característica relevante del dominio. RELACIÓN: entre parámetro y valor. VALOR: numérico, simbólico o literal
También en forma de predicados lógicos
REGLAS ESPECIALES
Reglas IF ALL: equivalen a reglas conlas cláusulas de las condiciones conectadas con AND.
Reglas IF ANY/ IF SOME: equivalen a reglas con las cláusulas de las condiciones
conectadas con OR
EJEMPLO
IF: temperatura = alta
AND sudoración = presente
AND dolor-muscular = presente
THEN: diagnostico-preliminar = gripe
IF: diagnostico-preliminar = gripe
AND descompos-organos-internos = presente
THEN: diagnostico-preliminar = abola...