Sistema Experto
Enviado por lilymm • 9 de Septiembre de 2013 • 2.616 Palabras (11 Páginas) • 270 Visitas
Sistema experto: vendedor de coches
Pablo Prieto Canela, 100025162@alumnos.uc3m.es, Ingeniería de Telecomunicación, Universidad Carlos III de Madrid
EXTRACTO
En este documento se describe el funcionamiento de un sistema
experto de simulación de concesionario de coches en el modo de
vendedor.
Palabras clave y términos generales
Inteligencia artificial, sistema experto, heurística, conocimientos,
hechos, motor de inferencia, algoritmo, vecino más cercano (k-
NN).
1. INTRODUCIÓN
Sistema experto de concesionario de coches que se basa en el
algoritmo del vecino más cercano (k-NN), calculando la distancia
del modelo solicitado a cada uno de los modelos de la base de
datos, y presentando los k primeros modelos más cercanos.
Parámetros: Marca, modelo, tipo de motor (diesel o gasolina), nº
de puertas, precio en la calle, potencia, consumo mixto,
equipación (de 1 a 5), tamaño (de 1 a 3).
2. SISTEMA EXPERTO
Un sistema experto es una rama de la Inteligencia Artificial y es
aquel que imita las actividades de un humano para resolver
problemas de distinto índole (no necesariamente tiene que ser de
Inteligencia Artificial), puede definirse como "un programa de
ordenador que resuelve problemas que requieren experiencia
humana, mediante el uso de representación del conocimiento y
procedimientos de decisión". El conocimiento del experto en ese
campo se organiza en una base de conocimientos, y en función de
los datos disponibles de la aplicación (base de hechos) se imita la
forma de actuar del experto explorando en la base de
conocimientos hasta encontrar la solución (motor de inferencia).
Los resultados finales y la forma en que se obtienen se expresan a
través de la interfase hombre-máquina.
Los sistemas expertos se basan en la simulación del razonamiento
humano. El razonamiento humano tiene para ellos, un doble
interés: por una parte, el del análisis del razonamiento que
seguiría un experto humano en la materia a fin de poder
codificarlo mediante el empleo de un determinado lenguaje
informático; por otra, la síntesis artificial, de tipo mecánico, de los
razonamientos de manera que éstos sean semejantes a los
empleados por el experto humano en la resolución de la cuestión
planteada.
La base del conocimiento representa el universo donde está el
sistema, es decir, la información que rodea al problema. A través
del motor de inferencia sabemos cómo el experto decide cual
regla aplicar a cuales datos, cómo resolver conflictos entre reglas
y entre datos y cómo van a inferir los nuevos hechos o nuevos
datos; y para eso debemos saber cómo piensa el experto y cómo
utiliza la base del conocimiento (base de reglas y base de datos).
La interfaz del usuario no sólo debe ser muy fluida y facilitar el
uso, sino que además debe servir para desarrollar el sistema
experto, introducir los datos, cambiar las reglas, cambiar el motor
de inferencia, así como tener capacidad de circulación y capacidad
de operación cuando se usa en el sistema experto.
El sistema experto establecido se compone, por lo tanto, de dos
tipos bien diferenciados de elementos, los propios del campo de
los expertos relacionados con el problema concreto (es decir, la
base de conocimientos y la base de hechos) y el que se puede
aplicar de forma general a una gran variedad de problemas de
diversos campos (como el caso del motor de inferencias). Sin
embargo, el motor de inferencias no es un mecanismo universal de
deducción, ya que hay dos tipos diverso: los que emplean el
razonamiento aproximativo (para el cual el resultado puede ser
erróneo) y aquellos que emplean un tipo de razonamiento capaz
de obtener un resultado (si llegan a él), con toda seguridad,
verdadero.
3. TIPO DE SISTEMA EXPERTO
3.1 Tipos generales
Principalmente existen tres tipos de sistemas expertos:
- Basados en reglas.
- Basados en casos o CBR (Case Based Reasoning).
- Basados en redes bayesianas.
En cada uno de ellos, la solución a un problema planteado se
obtiene:
- Aplicando reglas heurísticas apoyadas generalmente en lógica
difusa para su evaluación y aplicación.
- Aplicando el razonamiento basado en casos, donde la solución a
un
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