Sistemas expertos

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Sistemas expertos

  1. 1. 0 Trabajo Práctico Nº2 Inteligencia Artificial Sistemas Expertos Tema: Sistema Experto de Maderas Profesores: Ing. Figueroa, Mario Ing. Rovarini, Pablo Alumnos: Muccela, José Daniel Comisión: 5 k 1 Año 2008 Facultad Regional Tucumán Universidad Tecnológica Nacional
  2. 2. 1 INTELIGENCIA ARTIFICIAL TRABAJO PRÁCTICO Nº 2 SISTEMAS EXPERTOS Tema: SISTEMA EXPERTO EN MADERAS Objetivo: Este sistema tiene como objetivo principal determinar que usos puede darse a una madera, a partir de ciertas características. Funcionamiento: El usuario selecciona las características (densidad, flexión, dureza, etc.) desde una lista de posibles valores. El sistema procesa esas características y busca entre sus conocimientos para deducir el uso que puede darse a la madera. Componentes del sistema: 1) Base de Conocimientos (KB): Posee la información del experto en maderas. Tabla: “DUR”: contiene información de la dureza de la madera, según el tipo de madera que se trate. Tabla: “BCONCOLOR”: contiene los colores de las maderas, según el subtipo de madera. También tiene información sobre la flexión de la madera. Tabla: “BCON”: contiene información de la dureza, densidad, tipo de madera, subtipo de madera y usos de la madera. 2) Base de Hechos: Contiene las variables que se usarán durante la ejecución del sistema. La base de hechos se carga a partir de los datos cargados por el usuario. Luego serán usados para generar la explicación del proceso de solución del problema. La tabla utilizada para la base de hechos es “BHECHO”. 3) Motor de Inferencia: Es el que lleva a cabo el proceso de solución del problema. Controla el proceso de razonamiento que seguirá el sistema experto en maderas. A partir de los datos proporcionados por el usuario, recorre la Base de Conocimientos para alcanzar una solución y finalmente determinar que destino puede darse a la madera. 4) Interfaz de Usuario: Le da al usuario la posibilidad de describir el problema al experto (dureza de la madera, densidad, flexión, etc.) Interpreta sus preguntas y la información ofrecida por un lado; por otro lado, formula la información generada por el sistema incluyendo respuestas a las preguntas, explicaciones y justificaciones. Es decir, da la posibilita que el usuario pueda entender bien la respuesta otorgada por el sistema. 5) Modulo de Explicación: Sirve para aclarar al usuario la línea de razonamiento seguida en el proceso de inferencia; esto es, explica el razonamiento seguido para determinar “que uso darle a la madera”.
  3. 3. 2 Reglas: Las reglas son una forma de representar el conocimiento. Entonces, dentro del dominio de un problema, el conocimiento se puede dividir en pequeñas partes de conocimiento o “reglas”. Las más usadas son del tipo: SI …….. ENTONCES……….. Cada regla consta de una parte llamada “antecedente” y una parte llamada “consecuente”. SI <antecedente> ENTONCES <consecuente> Cada regla puede tener varios antecedentes y consecuentes, unidos por operadores lógicos como AND, OR, NOT. Para nuestro problema tenemos por ejemplo las siguientes reglas: IF (madera = blanda) AND (10<densidad<30) THEN (tipomadera = cedro) IF (madera = blanda) AND (30<densidad<75) THEN (tipomadera = roble) IF (tipomadera=Cedro) AND (10<densidad<20) THEN (subtipo=Cedro del Himalaya) IF (tipomadera=Cedro) AND (13<densidad<20) THEN (subtipo=Cedro del Líbano) IF (tipomadera=Ebano) AND (95<densidad<97) THEN (subtipo=Ebano del Asia) IF (subtipo=Cedro del Himalaya) AND (flexión = 10) THEN (uso = Enchapados) IF (subtipo=Cedro del Himalaya) AND (flexión = 20) THEN (uso = Ventanas) IF (subtipo= subtipo=Ebano del Asia) AND (flexión = 91) THEN (uso = Postes) Las reglas del tipo A son para determinar el tipo de madera Las reglas del tipo B son para determinar el subtipo de madera Las reglas del tipo C son para determinar el uso que puede darse a la madera A B C

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