Hvordan bygge stor kunnskapsbaserte systemer

Hvordan bygge stor kunnskapsbaserte systemer


Kunnskapsbaserte systemer (KBS) består av sentraliserte repositories som inneholder informasjon knyttet til et bestemt emne, for eksempel en medisinsk diagnose, økonomisk analyse eller virksomhet produksjonsprognose. Kunnskapsbaserte systemer benytter kunstig intelligens metoder for å løse problemer og støtte menneskelig handling, læring og beslutningstaking. En KBS fungerer som en lagerbygning for formidling av informasjon eller har kapasitet til å gjøre det. En kunnskaps styringssystem samler, organiserer og henter informasjon. Viktige komponenter i en KBS inkluderer en kunnskapsdatabase, kunnskapsrepresentasjon, søk mekanismer og slutningsmekanismer.

Bruksanvisning

kunnskap Database

1 Bestem om du vil bygge din egen levering system fra bunnen av eller kjøpe en ekspert Shell.

Bygg en proprietær kunnskapsbase system hvis du har programmerere med kompetanse i en vanlig programmeringsspråk, for eksempel Java, C ++ eller Pascal, eller en kunstig programmeringsspråk som Prolog eller LISP. Få inn en ekstern leverandør eller konsulenter for å bygge databasen.

Kjøp en Expert Shell hvis det ser ut til å være det beste alternativet. Expert Shell består av et program som har de nødvendige funksjoner for å organisere og levere kunnskap. Denne programvaren inneholder prosedyrene for behandling av spørsmål og gi svar.

2 Rekruttere en kunnskap ingeniør for å intervjue fageksperter og utvikle regler.

3 Ansett domene eksperter som er svært kunnskapsrik om emnet. For eksempel har en biolog fylle en ontologi kunnskapsbase ved å stille spørsmål og registrere svarene.

Kunnskap Representasjon og søk mekanismer

4 Gjøre strukturen fleksibel og generelt sammenlignet med konvensjonelle databaser. Undersøke datastrukturer for lagring av kunnskap.

5 Bestem hvordan du bruker metoder for data representasjon: trær, semantiske nettverk, rammer eller produksjonsregler.

Trær organisere data i en hierarkisk måte fra toppen og ned. Semantiske nettverk gjenkjenne, behandle og videresende kunnskaps forespørsler til andre linker basert på søkeordet. Rammer nevne hendelser og egenskaper eller "slots" som beskriver fenomenet. Produksjons reglene har to komponenter: situasjon på venstre og handling til høyre. Hvis situasjonen er sant, utføre handlingen.

6 Bestem hvordan du får tilgang til dataene. Den heuristiske søketeknikk benytter spesifikke regler for store kunnskapsbaser. Denne metoden finner det beste svaret på kortest mulig tid.

Hver kunnskap representasjon har en bestemt søketeknikk. For eksempel regler forbundet med søking trær bestemmer grenen tatt på hver gaffel. Produksjons regler søke omstendigheter som samsvarer med venstre side av regelen.

slutning Mekanismer

7 Slutning refererer til systemets evne til å skape ny kunnskap og kontinuerlig utvide systemet.

Den KBS mottar innspill fra brukeren om problemet som må løse. Den slutning verktøyet trekker på kunnskap i kunnskapsbasen eller gjør slutninger. Det trekker en konklusjon og gir brukeren råd, eller systemet kan kreve ytterligere dokumentasjon.

Velg inferens verktøy som vil tillate for å bygge en stor KBS, som fremover kjeding og tilbake kjeding.

Forward kjeding ser på tilgjengelig informasjon og bruker slutningsregler for å få mer informasjon før den når sitt mål. Baklengs kjeding bruker dataene for å avgjøre om en bestemt faktum er sant.

8 Bruk en kombinasjon av deduktive og induktive slutning verktøy.

Deduktiv slutning bruker informasjon fra fakta, for eksempel produksjon reglene i KBS å skape ny kunnskap. Induktiv slutning utvikler nye generaliseringer eller regler som er kompatible med informasjon i KBS.

9 Bruk case-basert resonnering for spørringer som har liten eller ufullstendige opplysninger. Denne metoden bruker tidligere saker som finnes i KBS og visse egenskaper for å søke etter tilsvarende egenskaper.