Contribuţii la achiziţia şi structurarea cunoştinţelor în sisteme inteligente pentru diagnoza defectelor
Diagnoza defectelor
moşteneşte proprietăţile din superclasa sa. Prin urmare, moştenirea
permite componentelor sistemului să fie tratate generic, indiferent de
detaliile specifice ale acestora, atunci când nu sunt relevante.
Figura 2. 7 arată ierarhia clasei reţelei Netmate(S. Sengupta et al.,
1990). Reţeaua obiect, rădăcina ierarhiei Netmate, are două subtipuri
Elementul şi Stratul. Instanţele Elementului sunt în instanţele Stratului şi
pot fi membri ai instanţelor Grupului.
Ierarhia Netmate poate fi reutilizată în aplicaţii prin simpla adăugare
de clase specifice în ierarhie. Instanţele de nod şi link sunt instanţe
simple şi în plus pot fi componente ale altor instanţe simple, sau
conectate la alte instanţe simple.
Datorită utilizării cunoştinţelor tacite, abordările bazate pe model
sunt capabile să adreseze unele probleme în sistemele bazate pe reguli.
Cunoştinţele (regulile) de diagnosticare sunt uşor de întreţinut, deoarece
starea infrastructurii este acum asociată modelului sistemului în locul
configurării hardware a infrastructurii. În sistemele bazate pe model
cunoştinţele pot fi organizate într-un mod expandabil (ce poate fi
îmbunătăţit prin upgrade) sau modular (luând în considerare avantajul
paradigmei orientate obiect).
În plus, (M. Steinder and A. S. Sethi, 2004) evidenţiază faptul că
sistemele bazate pe model au capacitatea de a rezolva noi probleme
apărute.
Concluzii: Deşi abordarea bazată pe model este superioară abordării
bazată pe reguli, aceasta are probleme cu privire la obţinerea şi păstrarea
actualizată a modelelor. În cazul abordării prefigurate mai sus pentru
sisteme virtualizate, abordarea bazată pe model nu este posibilă pentru
că nu există (fiind dificil de realizat) modelul (matematic) normativ şi
cel la defect al unui asemenea sistem complex care implică multe
necunoscute.
2.4.3. Tehnici de inteligenţă artificială
Având ca scop localizarea şi diagnoza defectelor, sistemele
dezvoltate cu tehnici de inteligenţă artificială sunt numite şi sisteme
expert (Patel G. McDermott C, 1989). Aceste sisteme încearcă să
reflecte cât mai exact acţiunile unui expert uman în rezolvarea unui caz,
dintr-un domeniu specific, baza lor de cunoştinţe imitând cunoştinţele
umane, fie ele explicite sau tacite. Diferitele modalităţi de soluţionare a
problemelor ce derivă din domeniul AI reprezintă puternice instrumente
23