Основы построения и функционирования интеллектуальных информационных систем. Былкин В.Д - 69 стр.

UptoLike

69
система не может угадать, что это за объект, одинаковые значения вычитаются как из колонки
Птица, так и из колонки Самолет (вычитается единица в строках Крылья и Хвост). Это в
любом случае не влияет на способность системы угадывать исходы Птицы или Самолета.
Однако теперь, добавляя +1 в строках Крылья и Хвост колонки Планер, мы увеличиваем
соответствующие значения до тех пор, пока значения массива RULES (1,3) обеспечивают
максимальный параметр переменной DECISION. К этому моменту массив RULES выглядит
следующим образом:
RULES (I,1) RULES (I,2) RULES(I,3)
Птица Самолет Планер
Крылья .................................................. -1 -1 0
Хвост.................................................... -1 -1 0
Клюв .................................................... 1 -1 -1
Двигатель ........................................... -1 1 -1
Оперение .............................................. 1 -1 -1
Шасси ................................................... -1 1 -1
Вы можете проверить, что теперь возможен корректный выбор из трех альтернатив-
Система обучена и не делает больше ошибок. Более того, пусть у вас миллион различных
исходов и миллион переменных, все равно система будет в процессе обучения манипулировать
числами до тех пор, пока не найдет нечто похожее на корректный набор правил выбора
возможного исхода из конкретного набора переменных.
Может ли система делать ошибки!
Пока все хорошо. Но каковы шансы, что произойдет ошибка или же обучение в любом
случае неадекватно получению корректных исходов? Действительно, такие шансы очень
трудно оценить в терминах точных значений вероятностей, поскольку все зависит от типа
задачи, поставленной перед экспертом. Сам метод определяется концепцией линейной
сепарабельности, и это еще одно сочетание терминов, которое следует запомнить.
«Конечно, произнесете вы, экспертная система работает превосходно, поскольку
строится соответствующая база знаний». В этот момент вы постараетесь сделать
глубокомысленную затяжку, пользуясь трубкой для большего эффекта, и добавите: «До тех
пор, конечно, пока она работает с линейно-сепарабельными задачами».
система не может угадать, что это за объект, одинаковые значения вычитаются как из колонки
Птица, так и из колонки Самолет (вычитается единица в строках Крылья и Хвост). Это в
любом случае не влияет на способность системы угадывать исходы Птицы или Самолета.
Однако теперь, добавляя +1 в строках Крылья и Хвост колонки Планер, мы увеличиваем
соответствующие значения до тех пор, пока значения массива RULES (1,3) обеспечивают
максимальный параметр переменной DECISION. К этому моменту массив RULES выглядит
следующим образом:


                                                 RULES (I,1)  RULES (I,2)   RULES(I,3)
                                                 Птица       Самолет        Планер
Крылья ..................................................-1       -1            0
Хвост.................................................... -1       -1           0
Клюв .................................................... 1       -1            -1
Двигатель ........................................... -1            1           -1
Оперение ..............................................1           -1           -1
Шасси ................................................... -1        1           -1



         Вы можете проверить, что теперь возможен корректный выбор из трех альтернатив-
Система обучена и не делает больше ошибок. Более того, пусть у вас миллион различных
исходов и миллион переменных, все равно система будет в процессе обучения манипулировать
числами до тех пор, пока не найдет нечто похожее на корректный набор правил выбора
возможного исхода из конкретного набора переменных.

                                             Может ли система делать ошибки!

        Пока все хорошо. Но каковы шансы, что произойдет ошибка или же обучение в любом
случае неадекватно получению корректных исходов? Действительно, такие шансы очень
трудно оценить в терминах точных значений вероятностей, поскольку все зависит от типа
задачи, поставленной перед экспертом. Сам метод определяется концепцией линейной
сепарабельности, и это еще одно сочетание терминов, которое следует запомнить.
     «Конечно, — произнесете вы, — экспертная система работает превосходно, поскольку

строится соответствующая база знаний». В этот момент вы постараетесь сделать

глубокомысленную затяжку, пользуясь трубкой для большего эффекта, и добавите: «До тех

пор, конечно, пока она работает с линейно-сепарабельными задачами».




                                                                   69