Contribuţii la achiziţia şi structurarea cunoştinţelor în sisteme inteligente pentru diagnoza defectelor
Diagnoza defectelor
cunoştinţele experţilor umani pot fi definite ca reguli. În plus, această
abordare nu necesită o înţelegere profundă a sistemului de bază, lucru
care permite dezvoltarea domeniului învăţării.
Cu toate acestea, abordarea bazată pe reguli are următoarele
dezavantaje:
Procedura de achiziţie de cunoştinţe, bazată pe interviurile cu
experţii umani, este întotdeauna consumatoare de timp, scumpă şi
predispusă la erori. Cu toate acestea, unele abordări pot obţine în
mod automat reguli de corespondenţă pe baza datelor statistice
(M. Klemettinen et al., 1999).
Sistemele bazate pe reguli sunt supuse la repetarea aceloraşi
greşeli deoarece abordarea este în imposibilitatea de a învăţa din
experienţă.
Este dificilă de me nţinut, deoarece regulile conţin frecvent
informaţii de configurare hardware.
Este imposibil să trateze cu probleme neîntâlnite (L. Lewis,
1993).
Sistemul de cunoştinţe este dificil de actualizat (L. Lewis,
1993).
Concluzii: Implementarea unui sistem bazat pe reguli (expert),
pentru diagnoza sistemelor virtuale cu definirea contextului şi abordarea
prezentată mai sus, se dovedeşte foarte potrivită, deoarece expertul uman
deţine cunoştinţele acumulate de-a lungul experienţei sale chiar sub
formă de reguli. Totuşi, regulile implică cunoştinţe profunde privind
cauzalitatea şi chiar explicarea relaţiilor cauzale, astfel, un sistem expert
bazat pe reguli poate fi „încărcat” cu cunoştinţe de la adevăraţii experţi
în domeniu, ținând cont de faptul că aceștia sunt puţini şi greu de găsit în
lumea reală.
Abordarea cu reţele neuronale (Neural Network Approach)
Reţelele neurale caracterizează ansambluri de elemente de procesare
simple, puternic interconectate care operează în paralel, interacţionează
cu mediul înconjurător într-un mod asemănător creierelor biologice şi
prezintă capacitatea de a învăţa. Originea acestor reţele trebuie căutată în
studierea reţelelor bioelectrice din creier, formate de neuroni şi sinapsele
acestora. Deşi se aseamănă în funcţionare cu creierul uman, reţelele
neuronale au o structură diferită de cea a creierului biologic, fiind
compuse din unităţi puternice de calcul numite neuroni, dar mult
26