UNIDAD 3 SISTEMAS DE RAZONAMIENTO LOGICO
Enviado por Jerom3_b • 3 de Junio de 2013 • 2.421 Palabras (10 Páginas) • 1.458 Visitas
UNIDAD 3 SISTEMAS DE RAZONAMIENTO LOGICO
3.1.- REGLAS DE PRODUCCION
Regla se entiende como una proposición lógica que relaciona 2 o más objetos e incluye 2 partes, la premisa y la conclusión. Cada una de estas partes consiste en una expresión lógica con una o más afirmaciones objeto-valor conectadas mediante los operadores lógicos y, o ó no.
Reglas de producción. Es un método procedimental de representación del conocimiento, pone énfasis en representar y soportar las relaciones inferenciales del algoritmo, en contraposición a los métodos declarativos (hechos).
La estructura de una regla es:
SI <antecedentes>
ENTONCES <consecuentes>
Los antecedentes son las condiciones y los consecuentes las conclusiones, acciones o hipótesis.
Cada regla por si misma constituye un gránulo completo de conocimiento.
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 del sistema.
• 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 reglas activadas (en condiciones de ser ejecutadas).
• Motor de Inferencias: decide que reglas activadas se ejecutarán.
3.2.- SINTAXIS DE LAS REGLAS DE PRODUCCION
Método procedimental de representación del conocimiento
Estructura
SI <condiciones>
ENTONCES <conclusiones, acciones, hipótesis>
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 clausal debe corresponderse con conocimiento del dominio
Formato típico: <parámetro/relación/valor>
PARÁMETRO: característica relevante del dominio
RELACIÓN: entre parámetro y valor
VALOR: numérico, simbólico o literal
También en forma de predicados lógicos
CONCLUSIONES, ACCIONES, HIPÓTESIS (tb. consecuentes,...)
Conclusiones, Hipótesis: conocimiento declarativo
Acciones: cq. Acción procedimental (actualiza. conocimiento, interacción con
Exterior etc...)
REGLAS ESPECIALES
Reglas IF ALL: equivalen a reglas con las clausulas de las condiciones conectadas con AND
Reglas IF ANY/ IF SOME: equivalen a reglas con las clausulas 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
SISTEMAS BASADOS EN REGLAS DE PRODUCCIÓN
Reglas_ Operadores en búsquedas en espacio de estados
Inferencia similar al MODUS PONENS (con restricciones)
Sintaxis relajada
Se permiten acciones en los consecuentes
Mecanismo de control determina que inferencias se pueden realizar
TIPOS de SISTEMAS
En función de sintaxis de reglas y de mecanismos de control (_búsqueda)
SISTEMA ENCADENAMIENTO HACIA ADELANTE (dirigidos por los datos)
Regla ACTIVADA si antecedentes emparejan con algunos hechos del sistema
En IF ALL, todos. En IF ANY, al menos uno.
Se parte de los hechos ya confirmados en el sistema
Se razona hacia adelante buscando antecedentes que emparejen
SISTEMA ENCADENAMIENTO HACIA ATRÁS (dirigido por los objetivos)
Regla ACTIVADA si consecuentes emparejan con algunos hechos del sistema
Se comienza con una hipótesis
Se razona hacia atrás buscando consecuentes que emparejen
MOTOR DE INFERENCIAS elige que reglas ACTIVADAS ejecutar (resolución de conflictos)
Consecuentes y antecedentes pueden verse como submetas a verificar a partir de los hechos o hipótesis, respectivamente.
CARACTERÍSTICAS Modularidad: reglas = pequeñas cantidades de conocimiento (relativamente) independiente
Incrementalidad/Modificabilidad: posible añadir/cambiar reglas con relativa independencia
Naturalidad y Transparencia: representación del conocimiento próxima y comprensible por personas
Capacidad de generar explicaciones
GENERACIÓN de EXPLICACIONES
Posibilidad de \explicar" el porqué de un resultado
Devolver a usuario la cadena de reglas empleadas
Combinar reglas y hechos del árbol de búsqueda según las conectivas Incrementan la \aceptación" del resultado ofrecido (dominios críticos)
3.3.- SEMANTICA DE LA REGLA DE PRODUCCIONES
• Es una representación formal de una relación, una información semántica o una acción condicional. Una regla de producción tiene, generalmente, la siguiente forma: SI Premisa ENTONCES Consecuencia. Ofrecen una gran facilidad para la creación y la modificación de la base de conocimiento. Permite introducir coeficientes de verosimilitud para ponderar el conocimiento (estos coeficientes se van propagando durante el proceso de razonamiento mediante unas fórmulas de cálculo establecidas) y, en teoría, el método asegura que cuantas más reglas posea más potente es. Sin embargo, aunque es la forma de representación más intuitiva y rápida, cuando el número de reglas es grande aumenta la dificultad de verificación de todas las posibilidades con el consiguiente riesgo de perder la coherencia lógica en la base de conocimiento.
Los hechos y las reglas asociadas de la base de conocimiento normalmente no son exactos; es decir se tiene incertidumbre sobre el grado de certeza de algunos hechos y también sobre el campo de validez de algunas de las reglas. Para el manejo de la incertidumbre en los sistemas de reglas se han utilizado varios sistemas; los tres más conocidos son los Factores de Certeza (utilizados en MYCIN), la lógica de Dempster Shafer, y la Lógica Difusa (Fuzzy Logic). El método de tratar la incertidumbre es una de las características más importantes de las herramientas de desarrollo, y actualmente se encuentra en discusión la validez de estas lógicas para tratar con la incertidumbre. En sustitución
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