Sissejuhatus edasi ja tagasi aheldamisse

Edasine ja tagumine aheldamine on režiimid, mida järeldamismootor kasutab teadmistebaasist uue teabe tuletamiseks. Järeldusmootor on tehisintellekti intelligentse süsteemi üks peamisi komponente, mis rakendab olemasolevale teabele (teadmistebaas) loogiliste reeglite komplekti, et tuletada uut teavet juba teadaolevast faktist. Edasine ja tagumine aheldamine on kaks režiimi, mille abil järelduse mootor saab uut teavet. Edasiliikumine ja edasi liikumine on täpselt üksteisega vastupidised viisil, mille abil nad tuletavad teadaolevatest faktidest uut teavet.

Kuidas edasine paljundamine töötab?

Edasine aheldamine, mida mõned tunnevad kui edaspidist mõttekäiku või edaspidist deduktsiooni, algab teadaoleva fakti või aatomilausega teadmistebaasis ja järk-järgult rakendatakse järeldamisreegleid juba teadaolevatele faktidele, kuni jõuame eesmärgi seisundini. Lühidalt - edasine aheldamine teeb olemasolevate andmete põhjal otsuse või jõuab eesmärgini.

Edasise ahela omadused

  • See järgib alt üles lähenemisviisi, st arutluskäigu järeldused liiguvad alt üles
  • Seda nimetatakse ka andmepõhiseks lähenemiseks, kuna see sõltub eesmärgi saavutamisel olemasolevatest andmetest
  • See on järeldustest lähtuv, st selle eesmärk on jõuda järeldusele algseisundist
  • Seda kasutatakse laialdaselt ekspertsüsteemis nagu CLIPS ja tootmisreeglite süsteem

Näide

Vaatame näidet, et mõista, kuidas edasihelistamine praktikas töötab

Reegel 1: Kui A on inimene, siis A on imetaja

Reegel 2: Kui A on imetaja, siis A on elusvorm

Reegel 3: KUI A on elusvorm, SIIS A on surelik

Fakt: Shyam on inimene

Nendest järelduste reeglitest peame jõudma eesmärgini

Eesmärk: Kas Shyam on surelik?

Sammud:

  1. Alustage teadaoleva faktiga. Me teame, et Shyam on inimene (Fakti väitest).
  2. Kasutades rühma R1 võime järeldada, et Shyam on imetaja. Kuna see pole eesmärgi kinnitus, jätkake.
  3. Seejärel liikuge reegli 2 juurde: kui Šhyam on imetaja, siis on see elusvorm, nii et võime öelda, et Murat on elusvorm. Kuna see pole eesmärgi kinnitus, jätkake
  4. Kasutades R3, kuna Shyam on eluvorm, peab see olema surelik. Kuna see on eesmärgi avaldus, siis väljuge

Edasisketi eelised

  • Edasine aheldamine töötab suurepäraselt, kui olemasolevat teavet saab kasutada eesmärgi saavutamiseks
  • Edaspidi aheldamine suudab pakkuda piiratud arvu lähteandmete põhjal palju andmeid
  • Edaspidi aheldamine sobib kõige paremini süsteemi Expert rakenduste jaoks, mis vajavad suuremat kontrolli, kavandamist ja jälgimist
  • Edasiketti tuleks kasutada juhul, kui esialgset olekut või fakte on piiratud arv

Edasise aheldamise puudused

  • Järeldusmootor genereerib uut teavet, teadmata, milline teave on eesmärgi saavutamisel asjakohane
  • Võimalik, et kasutaja peab alguses sisestama palju teavet, teadmata, millist teavet kasutatakse eesmärgi saavutamiseks
  • Järeldusmootor võib käivitada paljusid reegleid, mis ei aita eesmärgi saavutamisele kaasa
  • See võib anda teistsuguse järelduse, mille tulemuseks võib olla aheldamisprotsessi kõrge hind

Kuidas tagurlik paljundamine töötab?

Aheldav ahel või edasiulatuv aheldus on ettepoole aheldamise tagurpidi. See algab eesmärgi olekust ja levib tagasi järeldamisreeglite abil, et selgitada välja eesmärki toetavad faktid. Seda nimetatakse ka eesmärgipõhiseks põhjenduseks. See algab seatud eesmärgist, otsib reegli TEN osa (toimingu osa), kui reegel leitakse ja selle IF osa vastab järelduse reeglile, siis täidetakse reegel muu järelduse mootor, määrake see uueks alaeesmärgiks.

Reegel 1: KUI A JA B KUI C

Reegel 2: KUI KUI E

Reegel 3: KUI A JA E KOHE H

Faktid: A, B

Eesmärk: tõestada H

Tõestus:

1. samm : kõigepealt otsib süsteem välja lause, millel on eesmärk RHS-il, st R3, siis otsige reegli LHS-i, et kontrollida, kas see sisaldab fakti. See sisaldab A ja E, kuid vajame ka B

2. samm : nüüd on selle alaeesmärgiks E, mida tõestab reegel 2. Nüüd vaadake selle LHS-i, st C

3. samm: C-d saab tõestada reegliga 1, mille LHS on A & B

4. samm : kuna meil on eesmärgid b & b-st eesmärgi nimel botitud, lõpeb algoritm siin

5. samm: lõpetage

Tagumise ahela omadused

  • Tagasi aheldamine on ülalt-alla lähenemine, kus alustame eesmärgi olekust ja töötame tahapoole, et leida vajalikke fakte, mis toetavad eesmärgi avaldamist
  • Seda tuntakse kui eesmärgile orienteeritud lähenemisviisi, kuna alustame eesmärgist ja jagame seejärel alaeesmärgiks, et fakte välja selgitada
  • See rakendab otsimisstrateegiat sügavus-esimene
  • Selle põhjal saab teha ainult piiratud arvu järeldusi
  • See testib ainult väheseid nõutavaid reegleid

Tagumise aheldamise eelised

  • Otsimine aheldamise suunas on suunatud nii, et töötlemine lõpeb fakti kontrollimisel
  • Tagurpidi aheldamine võtab arvesse ainult teadmistebaasi asjakohaseid osi, nii et see ei tee kunagi tarbetuid järeldusi
  • Erinevalt edasihelistamisest on siin vaja ainult mõnda andmepunkti, kuid reegleid otsitakse ammendavalt
  • See on väga efektiivne selliste probleemide korral nagu diagnoosimine ja silumine

Puudused

  • Kuna tagumine aheldamine on suunatud eesmärgile, peab tagumine aheldamine olema eelnevalt teada
  • Tagasi aheldamist on keeruline rakendada

Järeldus - edasi ja tagasi aheldamine

Reeglitel põhinev süsteem on inimese igapäevaelus asjakohane, seetõttu on hädavajalik, et sellest süsteemist aru saada. Mõlemal reeglipõhistes süsteemides osaleval režiimil on oma eeliste ja puudustega komplektid. Lähenemisviisi valik sõltub probleemi olemusest.

Soovitatavad artiklid

See on olnud juhend edasi ja tagasi aheldamiseks. Siin käsitleme edasi-tagasi aheldamise omadusi, näiteid, eeliseid ja puudusi. Võite lisateabe saamiseks vaadata ka järgmisi artikleid -

  1. Edasine aheldamine või tagumine aheldamine
  2. Võrguseadmed
  3. Petturileht JQuery
  4. jQuery elemendid

Kategooria:

Suured andmed