Sistemas Basados en Reglas 8/2/20151 Sistemas Basados en Reglas.

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Sistemas Sistemas BasadosBasados

en Reglasen Reglas

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Los sistemas basados en reglas tienen Los sistemas basados en reglas tienen cuatro partes relevantes:cuatro partes relevantes:

•La base de conocimiento

•El motor de inferencia

•El sistema de control de coherencia•El trazador de explicaciones

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La base de conocimiento La base de conocimiento

En los sistemas basados en reglas En los sistemas basados en reglas interactuan dos elementos relevantes:interactuan dos elementos relevantes:

•Datos

Son los hechos conocidos

•La base de conocimientoDonde se almancena el conocimiento

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En situaciones deterministas, las relaciones entre un conjunto de objetos se representan mediante un conjunto de reglas.

El conocimiento se almacena en la base de conocimiento y consiste en un conjunto de objetos y un conjunto de reglas que gobiernan las relaciones entre esos objetos.

La base de conocimiento La base de conocimiento

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La información almacenada en la base de conocimiento es de naturaleza permanente y estática, no cambia de una aplicación a otra, a menos que se incorporen al sistema experto elementos de aprendizaje.

La base de conocimiento La base de conocimiento

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Los Datos:

Son el elementos de naturaleza dinámica.Pueden cambiar de una aplicación a otra.Están formados por la evidencia o los hechos conocidos en una situación particular.

Se almacenan en la Memoria de Trabajo.

La base de conocimiento La base de conocimiento

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Reglas: Una Regla es una afirmación lógica que relaciona dos o más objetos

Incluye dos partes que consisten de expresiones lógicas con una o mas afirmaciones objeto - valor conectadas mediante operadores lógicos: La premisaLa conclusión

La base de conocimiento La base de conocimiento

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Tipos de reglas:

Regla Compuesta: contiene expresiones lógicas compuestas

Regla Simple: contiene solo expresiones lógicas simples

La base de conocimiento La base de conocimiento

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Objetos Conjunto de Valores Posibles

Nota {0,1,......,10}Calificación {sobresaliente, notable, aprobado, suspenso}Puesto { 0,1,.........,100}Admitir {si, pendiente, no}Notificar { si, no }

La base de conocimiento La base de conocimiento

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Regla 1 (regla simple):Si nota > 9, entonces calificación = sobresaliente

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Regla 2 (regla compuesta):Si puesto < 20 o nota >7,

entonces admitir = si y notificar = si

La base de conocimiento La base de conocimiento

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Usa para obtener nuevas conclusiones o hechos: Datos: hechos o evidenciasConocimiento: reglas de la BC

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Tipos de Conclusiones:Simples: resultan de una Regla SimpleCompuestas: resultan de más de una Regla

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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En el Motor de Inferencia del sistema experto deben implementarse varias de las siguientes reglas de inferencia para garantizar la obtención de conclusiones:

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Modus Ponens Modus TollensResolución

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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Estrategias de Inferencia:

Encadenamiento de Reglas

Encadenamiento de Reglas Orientadas a un Objeto

Compilación de Reglas

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El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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Modus Ponens

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Si A es ciertoEntonces

B es cierto

A es cierto

B es cierto

Regla:

Hecho:

Obtiene conclusiones simplesSe mueve hacia delante, de la premisa a la conclusión

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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Obtiene conclusiones simplesSe mueve hacia atrás, de la conclusión a la premisa

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Modus Ponens

Si A es ciertoEntonces

B es cierto

B es falso

A es falso

Regla:

Hecho:

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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Mecanismo de ResoluciónObtiene conclusiones compuestas

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Las Reglas son sustituidas por expresiones lógicas equivalentes

Estas expresiones lógicas se combinan en otra expresión lógica

Esta última expresión lógica se utiliza para obtener conclusiones

E T

A P

A S

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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Mecanismo de Resolución

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Si A es ciertoEntoncesB es cierto

A es falso o

C es ciertoSi B es ciertoEntoncesc es cierto

B es falso

oC es cierto

A es falsoo

B es cierto

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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Estrategias de Inferencia: Encadenamiento de Reglas.

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Se utiliza cuando las premisas de ciertas reglas coinciden con las conclusiones de otras.Cuando se encadenan las reglas , los hechos pueden dar lugar a nuevos hechos.Esto se repite hasta llegar a una conclusión.

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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Datos: una base de conocimiento (objetos y reglas) y algunos hechos iniciales

Resultados: el conjunto de hechos derivados lógicamente de ellos04/21/23

Estrategias de Inferencia: Encadenamiento de Reglas (Algoritmo).

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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Asignar a los objetos sus valores conocidos tales como los dan los hechos conocidos o la evidencia.

Ejecutar cada regla de la base de conocimiento y concluir nuevos hechos si es posible.

Repetir la etapa 2 hasta que no puedan ser obtenidos nuevos hechos.

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Estrategias de Inferencia: Encadenamiento de Reglas (Algoritmo).

E T

A P

A S

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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Comenzar por las reglas cuyas premisas tienen valor conocido.

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Estas reglas deben concluirse y sus conclusiones dan lugar a nuevos hechos.

Estrategias de Inferencia: Encadenamiento de Reglas (Algoritmo). IMPLEMENTACIÓN

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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Los nuevos hechos se añaden al conjunto de hechos conocidos.

El proceso continua hasta que no se puedan obtener nuevos hechos.

Estrategias de Inferencia: Encadenamiento de Reglas (Algoritmo). IMPLEMENTACIÓN

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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El usuario debe fijar una variable o nodo objetivo

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El algoritmo navega por las reglas en búsqueda de una conclusión para el nodo objetivoSi no obtiene ninguna conclusión con la información existente, entonces el algoritmo fuerza a preguntar al usuario.

Estrategias de Inferencia: Encadenamiento de Reglas orientado a un objetivo.

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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Datos: una base de conocimiento (objetos y reglas), algunos hechos iniciales y un nodo o variable objetivo.

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Resultados: el valor del nodo o variable objetivo.

Estrategias de Inferencia: Encadenamiento de Reglas orientado a un objetivo.

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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ETAPAS

PLANTEAR LAS ETAPAS DEL ALGORITMO

Estrategias de Inferencia: Encadenamiento de Reglas orientado a un objetivo.

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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Obtiene conclusiones compuestas.

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Estrategias de Inferencia: Compilación de Reglas.

Es una forma de tratar con reglas encadenadas, consiste en comenzar con un conjunto de datos y tratar de alcanzar algunos objetivos.Cuando datos u objetivos se han determinado previamente, las reglas pueden ser compiladas, es decir escribir los objetivos en función de los datos para obtener las llamadas ecuaciones objetivos.

El motor de inferenciaEl motor de inferencia

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En situaciones complejas, incluso verdaderos expertos pueden dar información inconsistente (por ejemplo, reglas inconsistentes y/o combinaciones de hechos no factibles).

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Es muy importante controlar la coherencia del conocimiento tanto:

• durante la construcción de la base de conocimiento.• durante los procesos de adquisición de datos y razonamiento. Si la base de conocimiento contiene información inconsistente (por ejemplo, reglas y/o hechos), es muy probable que el sistema experto se comporte de forma poco satisfactoria y obtenga conclusiones absurdas.

Sistema de Control de CoherenciaSistema de Control de Coherencia

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Objetivos del control de la coherencia:

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Ayudar al usuario a no dar hechos inconsistentes, por ejemplo, dándole al usuario las restricciones que debe satisfacer la información demandada.Evitar que entre a la base de conocimiento cualquier tipo de conocimiento inconsistente o contradictorio.

Sistema de Control de CoherenciaSistema de Control de Coherencia

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El control de la coherencia debe hacerse controlando:

La coherencia de las reglas.

La coherencia de los hechos.

Sistema de Control de CoherenciaSistema de Control de Coherencia

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Reglas coherentes:

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Un conjunto de reglas se denomina coherente si existe, al menos, un conjunto de valores de todos los objetos que producen conclusiones no contradictorias.Un conjunto coherente de reglas no tiene por qué producir conclusiones no contradictorias para todos los posibles conjuntos de valores de los objetos.

Sistema de Control de CoherenciaSistema de Control de Coherencia

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Los datos o evidencias suministrados por los usuarios deben ser también consistentes en sí y con el conjunto de reglas de la base de datos.El sistema no debe aceptar hechos que contradigan el conjunto de reglas y/o el conjunto de hechos existente en cada instante del proceso.El sistema debe también comprobar si existe o no una, solución factible e informar al usuario en consecuencia.

Coherencia de los hechos:

Sistema de Control de CoherenciaSistema de Control de Coherencia

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Eliminar todos los valores no factibles, los que contradicen el conjunto de reglas y/o hechos, de los objetos una vez detectados. Cuando se pregunte al usuario por información sobre los valores de un conjunto de objetos, el sistema experto debería aceptar solo los valores de cada objeto que sean consistentes con las reglas y con el conocimiento previoEl motor de inferencia debe comprobar que los hechos conocidos no contradicen el conjunto de reglas, si el sistema no elimina los valores no factibles, entonces el usuario podrá dar evidencias contradictorias.

Coherencia de los hechos (Estrategias):

Sistema de Control de CoherenciaSistema de Control de Coherencia

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Suministrar al usuario una lista de objetos a los que no se ha asignado valores previamente.

Para cada uno de los objetos, mostrar y aceptar solo sus valores factibles.

Actualizar continuamente la base de conocimiento, es decir, tan pronto como se de un hecho o se obtenga una conclusión, y eliminar los valores no factibles. El motor de inferencia obtiene todas las conclusiones posibles examinando, y posiblemente concluyendo, las reglas tan pronto como una simple unidad de información llega al sistema.

Coherencia de los hechos (Estrategias):

Sistema de Control de CoherenciaSistema de Control de Coherencia

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Las conclusiones no bastan para satisfacer al usuario de un sistema experto, normalmente, los usuarios esperan que el sistema les de algún tipo de explicación, que indique el por qué de las conclusiones.

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Durante el proceso realizado por el motor de inferencia, las reglas activas (las que han concluido) forman la base del mecanismo de explicación, que es regulado por el subsistema de explicación.

Explicación de conclusiones

Trazador de explicacionesTrazador de explicaciones

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En los sistemas expertos basados en reglas, es fácil dar explicaciones de las conclusiones obtenidas, el motor de inferencia obtiene conclusiones basándose en un conjunto de reglas y, por tanto, conoce de qué regla procede cada conclusión, el sistema puede dar al usuario la lista de hechos concluidos junto con las reglas que se han utilizado para obtenerlos.

Explicación de conclusiones

Trazador de explicacionesTrazador de explicaciones

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Equivalencia de reglasEquivalencia de reglas

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Equivalencia de reglasEquivalencia de reglas

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