UNIVERSIDAD TÉCNICA DE ESMERALDAS “LUIS VARGAS

TORRES” EXTENSIÓN QUININDÉ=======================================

TEMAMOTOR DE INFERENCIA, CONTROL DE

COHERENCIA, EJEMPLOS.

DISCENTEMENDOZA ANTON OSWALDO ADRIAN

FACULTADCIENCIAS ADMINISTRATIVAS Y ECONÓMICAS

ESPECIALIDADINGENIERÍA EN SISTEMAS

CICLO DE ESTUDIODÉCIMO SEMESTRE

CÁTEDRASISTEMAS EXPERTOS

CATEDRÁTICOING. LUIS NUÑEZ

La Concordia, julio de 2015

MOTOR DE INFERENCIA

El sistema experto modela el proceso de razonamiento humano

con un módulo conocido como el motor de inferencia. Dicho

motor de inferencia trabaja con la información contenida en

la base de conocimientos y la base de hechos para deducir

nuevos hechos.

Se encarga de las operaciones de búsqueda y selección de

las reglas a utilizar en el proceso de razonamiento.

Contrasta los hechos particulares de la base de hechos con

el conocimiento contenido en la base de conocimientos para

obtener conclusiones acerca del problema.

Es la estructura de control de un SE, contiene el programa

que gestiona la Base de Conocimiento, por ejemplo el

PROGLOG (PROgrammation en LOGique) para administrar, de

esta forma, un sistema de naturaleza interactiva.

Puede trabajar bajo:

- Universo Cerrado: toda la información necesaria está

contenida en el sistema, entonces lo que no puede

demostrar es falso.

- Universo Abierto: toda la información que no está en el

sistema está fuera de él, entonces la busca el usuario.

Modos de Funcionamiento del Motor de Inferencias

Encadenamiento hacia delante (Forward Chaining): Se van

ejecutando las reglas que la situación especificada en la

base de hechos permite. Cada regla ejecutada modifica la

base de hechos lo que hace que otras reglas puedan ser

ejecutadas. Se continúa el proceso hasta que no pueden

ejecutarse más reglas. (Ejemplo: configuración de PCs)

Encadenamiento hacia atrás (Backward Chaining): Se parte de

un conjunto de hipótesis que son contrastadas con las

conclusiones de ciertas reglas; para poder ejecutar una de

estas reglas, se sustituye el objetivo inicial por un

conjunto de subobjetivos indicados por las premisas de la

regla indicada, el proceso continúa hasta que se puede

ejecutar la regla. (Ejemplo: diagnóstico de accidentes en

plantas nucleares)

Encadenamiento mixto. Combinación de las dos anteriores

CONTROL DE COHERENCIA

Este subsistema controla la consistencia de la base de

datos y evita que unidades de conocimiento inconsistentes

entren en la misma. Sin este subsistema, unidades de

conocimientos contradictorios pueden formar parte de la

base de conocimiento, dando lugar a un comportamiento

insatisfactorio en el sistema, por ejemplo: en sistemas con

mecanismos de propagación de incertidumbre es común llegar

a conclusiones absurdas o en conflicto, por ejemplo,

situaciones en las que el sistema genera probabilidades

mayores a la unidad o negativas.

El Control de Coherencia ayuda a los expertos humanos a dar

información fiable, comprueba e informa a los expertos de

las inconsistencias e indica sobre las restricciones que la

información debe cumplir para ser coherente con la

existente en la base de conocimiento cuando se solicita

información de los expertos humanos.

EJEMPLOS:

MYCIN: Infecciones de la sangre

Probablemente el SE más conocido.

Desarrollado en la Universidad de Stanford a mediados

de los 70´s.

Proporciona asistencia a los médicos en el diagnóstico

y tratamiento de meningitis y algunas infecciones.

Se le puede borrar su base de conocimientos y

alimentarle otra para aplicaciones en otras áreas.

DENDRAL: Análisis químico

Considerado el 1er. SE

Desarrollado a mediados de los 60´s en la Universidad

de Stanford.

Identifica estructuras moleculares de compuestos

desconocidos.

Utiliza reglas de producción y fué desarrollado en

LISP.

No tiene explicación de sus inferencias, simplemente

busca soluciones.

DELTA/CATS: Mantenimiento de locomotoras Diesel y

Eléctricas

Desarrollado por General Electric a principios de los

80´s

DELTA: Diesel Electric Locomotive Troubleshooting

CATS: Computer Aided Troubleshooting System

Consiste de una base de conocimientos por medio de

entrevistas con David Smith (que trabajó 40 años en GE

y es un experto reconocido en mantenimiento de estas

máquinas)

De 1981 a 1983 se incrementaron las reglas de 45 a

1200.

El sistema original se desarrolló en LISP y luego se

convirtió a FORTH para incrementar transportabilidad y

velocidad de ejecución.

Tiene interfases visuales, p. Ejem. Pueden imprimirse

diagramas de las máquinas y un video-disk puede

mostrar la ubicación de las partes.

Ejemplo de Sistema Experto para identificar aviones

Tabla de inducción: Una alternativa para la adquisición de

conocimiento a través de la interface con una persona

experta es convertir una base de datos existente en un

conjunto de reglas.

https://es.wikipedia.org/wiki/Sistema_experto

http://www.monografias.com/trabajos16/sistemas-expertos/

sistemas-expertos.shtml

http://www.informaticaintegral.net/sisexp.html

http://www.redcientifica.com/doc/doc199908210001.html

http://sistemasexpertosfer.blogspot.com/2012/03/motor-de-

inferencia.html

https://israelp86.wordpress.com/2011/04/04/motor-de-

inferencia/