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SISTEMAS BASADOS
EN EL CONOCIMIENTO
  CLIPS “conceptos básicos”
          PARTE 1
ELEMENTOS BASICOS DE
           CLIPS
 HECHOS
 REGLAS

 VARIABLES

 COLA DE ACTIVACIONES

 OTROS CONTROLES
HECHOS
   Los tipos son:
    •Atributo-valor
    •Objeto-atributo-valor
    •Relacional
    Los hechos sin etiqueta son
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(assert (atributo valor))
   CLIPS> (assert (es-animal perro))
   <Fact-0>
   CLIPS> (assert (presion-sangre alta))
   <Fact-1>
   CLIPS> (assert (velocidad 5))
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   FALSE
   CLIPS>
(assert (objeto atributo valor))

   CLIPS> (clear)
   CLIPS> (assert (Lassie especie perro))
   <Fact-0>
   CLIPS> (assert (Lassie domestico si))
   <Fact-1>
   CLIPS>
(assert (relacion atributo valor))

   CLIPS> (assert (tratado-con Perez
    penicilina))
   <Fact-2>
   CLIPS> (assert (admitido-por Perez Dr-
    Lopez))
   <Fact-3>
   CLIPS>
Para verlos (facts)
   CLIPS> (facts)
   f-0 (lassie especie perro) CF 1.00
   f-1(Lassie domestico si) CF 1.00
   f-2 (tratado-con Perez penicilina) CF
    1.00
   f-3 (admitido-por Perez Dr-Lopez) CF
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   For a total of 4 facts
Para reiniciar (reset)
   CLIPS> (reset)
   CLIPS> (facts)
   f-0 (initial-fact) CF 1.00
   For a total of 1 fact.
   CLIPS>
   Similar a clear pero aquí tenemos el
    hecho inicial.
Los hechos con etiqueta
   Al inicio se indica a que tipo de
    campo pertenece cada uno:
    •Float            •Externaladress
    •Integer          •Factadress
    •Symbol           •Instancename
                      •instanceadress
    •String
Para eliminar algo:

 (retract n) donde n es el
  numero de hecho.
 Se puede usar * en lugar del

  nombre para eliminar todo lo
  introducido en ese momento.
De forma remota
   (deffacts estado-inicial
      (alta Jose-Martinez iop)
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      (paciente Juan-Lopez asmatico)
    )

   Se cargarán hasta que reiniciemos el
    sistema mediante (reset).
REGLAS
   Son las responsables de
    almacenar el conocimiento en
    un sistema experto, ya que
    realizan ciertas acciones
    determinadas cuando se
    cumplen una serie de
    condiciones.
REGLAS
                   Si
                    • Condición-1
antecedentes        • Condición-2
                    • Condición-3
                   Entonces
                    • Acción-1
consecuentes
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                    • Acción-3
Formato general
   defrule nombre_regla "Descripción opcional entre comillas“
   (<patrón-1>);          Miembro izquierdo de la
    regla
   (<patrón-2>)
   ...
   (<patrón-n>)
   =>
   (<acción-1>)         ;Miembro derecho de la regla
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   ...
   (<acción-m>)
   )                   ;Paréntesis de cierre
EJEMPLO:

 (defrule semaforo-rojo
    (luz roja)
 =>

 (printout t "Detengase" crlf))





Otro ejemplo
   (defrule trata-infeccion "Tratamientoempírico"
   (Perez riesgo-infeccion si)
    (Perez infeccion-antes si)
   =>
   (assert (Perez dar penicilina)
   )
BIBLIOGRAFIA
   Sebastián Ventura Soto Matemática aplicada, ciencias de la
    computación e Inteligencia Artificial Universidad de Córdoba
   http://www.uco.es/users/sventura/misc/TutorialCLIPS/Tuto
    rCLIPS02.htm

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  • 1. SISTEMAS BASADOS EN EL CONOCIMIENTO CLIPS “conceptos básicos” PARTE 1
  • 2. ELEMENTOS BASICOS DE CLIPS  HECHOS  REGLAS  VARIABLES  COLA DE ACTIVACIONES  OTROS CONTROLES
  • 3. HECHOS  Los tipos son: •Atributo-valor •Objeto-atributo-valor •Relacional Los hechos sin etiqueta son sensibles al orden.
  • 4. (assert (atributo valor))  CLIPS> (assert (es-animal perro))  <Fact-0>  CLIPS> (assert (presion-sangre alta))  <Fact-1>  CLIPS> (assert (velocidad 5))  <Fact-2>  CLIPS> (assert (velocidad 5))  FALSE  CLIPS>
  • 5. (assert (objeto atributo valor))  CLIPS> (clear)  CLIPS> (assert (Lassie especie perro))  <Fact-0>  CLIPS> (assert (Lassie domestico si))  <Fact-1>  CLIPS>
  • 6. (assert (relacion atributo valor))  CLIPS> (assert (tratado-con Perez penicilina))  <Fact-2>  CLIPS> (assert (admitido-por Perez Dr- Lopez))  <Fact-3>  CLIPS>
  • 7. Para verlos (facts)  CLIPS> (facts)  f-0 (lassie especie perro) CF 1.00  f-1(Lassie domestico si) CF 1.00  f-2 (tratado-con Perez penicilina) CF 1.00  f-3 (admitido-por Perez Dr-Lopez) CF 1.00  For a total of 4 facts
  • 8. Para reiniciar (reset)  CLIPS> (reset)  CLIPS> (facts)  f-0 (initial-fact) CF 1.00  For a total of 1 fact.  CLIPS>  Similar a clear pero aquí tenemos el hecho inicial.
  • 9. Los hechos con etiqueta  Al inicio se indica a que tipo de campo pertenece cada uno: •Float •Externaladress •Integer •Factadress •Symbol •Instancename •instanceadress •String
  • 10. Para eliminar algo:  (retract n) donde n es el numero de hecho.  Se puede usar * en lugar del nombre para eliminar todo lo introducido en ese momento.
  • 11. De forma remota  (deffacts estado-inicial (alta Jose-Martinez iop) (anterior Jose-Martinez infarto) (dolor Jose-Martinez lado-izquierdo) (paciente Juan-Lopez asmatico) )  Se cargarán hasta que reiniciemos el sistema mediante (reset).
  • 12. REGLAS  Son las responsables de almacenar el conocimiento en un sistema experto, ya que realizan ciertas acciones determinadas cuando se cumplen una serie de condiciones.
  • 13. REGLAS  Si • Condición-1 antecedentes • Condición-2 • Condición-3  Entonces • Acción-1 consecuentes • Acción-2 • Acción-3
  • 14. Formato general  defrule nombre_regla "Descripción opcional entre comillas“  (<patrón-1>); Miembro izquierdo de la regla  (<patrón-2>)  ...  (<patrón-n>)  =>  (<acción-1>) ;Miembro derecho de la regla  (<acción-2>)  ...  (<acción-m>)  ) ;Paréntesis de cierre
  • 15. EJEMPLO:  (defrule semaforo-rojo (luz roja)  =>  (printout t "Detengase" crlf)) 
  • 16. Otro ejemplo  (defrule trata-infeccion "Tratamientoempírico"  (Perez riesgo-infeccion si) (Perez infeccion-antes si)  =>  (assert (Perez dar penicilina)  )
  • 17. BIBLIOGRAFIA  Sebastián Ventura Soto Matemática aplicada, ciencias de la computación e Inteligencia Artificial Universidad de Córdoba  http://www.uco.es/users/sventura/misc/TutorialCLIPS/Tuto rCLIPS02.htm