Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Modelowanie systemów - wiedza ekspercka (kreowanie systemów)

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Modelowanie systemów - wiedza ekspercka (kreowanie systemów)"— Zapis prezentacji:

1 Modelowanie systemów - wiedza ekspercka (kreowanie systemów)

2 Plan prezentacji Wprowadzenie Kreowanie systemu - zasady ogólne: Burza mózgów Lista kandydatów Wstępny ranking ekspertów Selekcja wielkości wejściowych Ustalenie zakresów wielkości wejściowych Ostateczny ranking ekspertów Sformułowanie modelu liniowego Przykłady: Zadowolenie klienta z zakupu mp3 Systemy eksperckie Podsumowanie

3 Kreowanie systemu Kreowania systemu we-wy /przyczynowo-skutkowy/ poprzez ustalenie wielkości wejściowych mających istotny wpływ na zdefiniowaną wielkość wyjściową (satysfakcję, jakość) Kreowanie podzielone na 7 zależnych, następujących po sobie etapów WY (zdefiniowane) ? ? ? ? ?

4 Etap pierwszy: Burza mózgów Wypisanie wszystkich potencjalnych czynników mających wpływ na zdefiniowaną wielkość wyjściową Czynniki jako wielkości wejściowe: u – wejścia sterowalne (decyzyjne) w – wejścia obserwowalne (mierzalne) z – wielkości losowe (zakłócenia)- możliwe do oszacowania Wstępne określenie wielkości wejściowych systemu.

5 Etap drugi: lista kandydatów Doprecyzowanie nazw czynników - mogą być wieloznaczne i mogą prowadzić do niespójności w kreowaniu systemu – wiedza ekspercka może być źle zinterpretowana Opracowanie wstępnej listy czynników Opracowanie ankiet dla ekspertów, ze szczególnym uwzględnieniem jednolitego sposobu priorytetowania (ocena ważności) przez ekspertów (wypełniających ankietę)

6 Etap trzeci: wstępny ranking ekspertów Dobór ekspertów oceniających czynniki i ewentualnie ustalenie wag ekspertów. Eksperci wypełniają przygotowane ankiety Możliwe zastosowanie różnych metod rankingu ekspertów, np. wybór 50% istotnych czynników przyporządkowanie każdemu czynnikowi wartości 1 (mało istotny), 2 (istotny), 3 (bardzo istotny)

7 Wyselekcjonowanie wielkości wejściowych, które mają odczuwalny wpływ na działanie systemu. Selekcja przeprowadzona na podstawie histogramu, na którym każdemu czynnikowi przyporządkowano sumaryczną liczbę punktów. Selekcja wg. jednej z metod: arbitralnie ustalona ilość czynników najwyżej punktowanych, wybór czynników, dla których suma punktów równa 70% wszystkich punktów itp., wybór czynników o sumie punktów większej niż przyjęty próg punktowy. Etap czwarty: Selekcja wielkości wejściowych

8 Etap piąty: ustalenie zakresów wielkości wejściowych Ustalenie zakresów ustalonych wielkości wejściowych i ewentualnie dokładna ich definicja przy wielkościach nie będących liczbami {b. dużo, dużo, średnio, mało, b. mało} {wygodny, mało wygodny …} Konsekwentnie dla wielkości nie liczbowych należy precyzyjnie zdefiniować sposób ich kodowania oraz odpowiadający mu znormalizowany zakres wartości liczbowych (np. {od 1 do 5}) lub od 0% do 100%

9 Etap szósty: Ostateczny ranking ekspertów Na podstawie informacji zebranych w poprzednich etapach następuje ostateczny wybór czynników i wielkości wejściowych (x1,x2,…) systemu Ustalenie wag poszczególnych czynników (wielkości wejściowych) poprzez kolejną ocenę ekspertów. Ekspert otrzymuje spis ustalonych czynników i przyporządkowuje każdemu wagi np. dla 7 czynników są to liczby od 1 do 7. Dla najbardziej istotnego jego zdaniem będzie 7 a 1 dla najmniej istotnego. Waga danego czynnika jest następnie wyliczana jako procentowy udział sumy uzyskanych przez dany czynnik punktowy w stosunku do sumarycznej liczby punktów dla wszystkich czynników

10 Etap siódmy: sformułowanie modelu matematycznego Sformułowanie modelu matematycznego z wielkościami wejściowymi np. NORM - współczynnik normalizujący, aby Y = (ew. bardziej skomplikowane modele nie tylko liniowe)

11 Etap siódmy: sformułowanie modelu matematycznego Przedstawienie schematu blokowego modelu systemu wejściowo-wyjściowego, przykładowo dla modelu liniowego: Modele matematyczne mogą być różne dla różnych podgrup ekspertów, jeśli takie podgrupy wyróżniono UN U2 U S1 Y S2 SN

12 PRZYKŁAD : Zadowolenie klienta z kupna mp3 Etap 1: Burza mózgów Wypisanie czynników mających wpływ na system Np.: cena okres gwarancji funkcjonalność czas pracy na baterii obsługiwane formaty plików wygląd wielkość odtwarzacza jakość serwisu dane techniczne wyniki testów z prasy

13 Opracowanie listy najważniejszych czynników Zadowolenie klienta z kupna mp3 Etap 2: Lista kandydatów

14 Zadowolenie klienta z kupna mp3 Etap 3: Wstępny ranking ekspertów Podczas przygotowywania ankiet należy precyzyjnie nazwać wszystkie czynniki. Np.: Słowo funkcjonalność, można zdefiniować jako – zdolność do dobrego spełniania swojej funkcji Bardzo ważny jest trafny dobór ekspertów Można stwierdzić, że najbardziej liczną grupą, która może się wypowiedzieć na temat kupionego odtwarzacza mp3 jest młodzież. Jako ekspertów uznać więc można np.: studentów i wśród nich przeprowadzić ankietę.

15 Zadowolenie klienta z kupna mp3 Etap 4: Selekcja wielkości wejściowych Przeprowadzenie ankiety wśród ekspertów i-ty czynnik ma N i punktów priorytetowych Analizując wyniki ankiety ustalono próg 100pkt i uzyskano 7 najważniejszych czynników.

16 Zadowolenie klienta z kupna mp3 Etap 4: Selekcja wielkości wejściowych Najważniejszym czynnikom przypisano konkretne wagi s1 = 15,8% - pojemność karty pamięci (136pkt) s2 = 15,2% - cena (128pkt) s3 = 15,0% - czas pracy na baterii (125pkt) s4 = 13,7% - dostępność (105pkt) s5 = 13,5% - okres gwarancji (102pkt) s6 = 13,4% - funkcjonalność (101pkt) s7 = 13,4% - firma (marka) (100pkt)

17 Zadowolenie klienta z kupna mp3 Etap 4: Selekcja wielkości wejściowych Wejścia obserwowalne (mierzalne) u1 – pojemność karty pamięci u2 – cena u3 – okres gwarancji u4 – firma (marka) Wejścia sterowalne (decyzyjne) w1 – czas pracy na baterii w2 – funkcjonalność Wejścia losowe (szacowalne) z1 – dostępność

18 Zadowolenie klienta z kupna mp3 Etap 5: Zakres wielkości wejściowych u1 – Pojemność karty pamięci Jeśli wartość u1 jest większa lub równa wartości pożądanej przez nabywcę (u1) wyjście wynosi u1*100% w przeciwnym wypadku u2 – Cena Jeśli wartość jest mniejsza lub równa wartości pożądanej (u2) wyjście wynosi u2*100% w przeciwnym wypadku u3 – Okres gwarancji Analogicznie do u1

19 Zadowolenie klienta z kupna mp3 Etap 5: Zakres wielkości wejściowych u4 – Firma (marka) Stworzono 2 grupy producentów. 1 grupa najbardziej znani z dobrej jakości 2 pozostali. Jeśli u4=1, wyjście wynosi u4*100% w przeciwnym wypadku % w1 – Czas pracy na baterii Analogicznie do u1 w2 – Funkcjonalność Analogicznie do u1 z1 – Dostępność Wielkość podawana w procentach

20 Zadowolenie klienta z kupna mp3 Etap 6: Ostateczny ranking ekspertów w1*s3 - czas pracy na baterii w2*s6 - funkcjonalność z1*s4 - dostępność Model matematyczny systemu Y = f(u,w,z) u1*s1 - pojemność karty pamięci u2*s2 - cena u3*s5 - okres gwarancji u4*s7 - firma Wejścia i przypisane im wagi

21 Zadowolenie klienta z kupna mp3 Etap 7: Schemat blokowy systemu

22 Zadowolenie klienta z kupna mp3 Przykład użycia modelu Satysfakcja z zakupionego mp3 playera wynosi Y=72,83%

23 Systemy eksperckie Programy modelujące wiedzę człowieka – eksperta w pewnej ograniczonej i dobrze zdefiniowanej dziedzinie Budowa systemu ekspertowego

24 Systemy eksperckie Szkielet systemu składający się z: Interfejsu użytkownika - komunikacja użytkownika z systemem. Zadawanie pytań, udzielanie informacji systemowi, oraz odbieranie od systemu odpowiedzi i wyjaśnień Edytora bazy wiedzy - modyfikacja wiedzy zawartej w systemie Mechanizmu wnioskowania - wyciąganie wniosków z pytań wprowadzanych przez użytkownika i generowanie odpowiedzi Mechanizmu wyjaśniającego - umożliwia wyjaśnienie dlaczego system udzielił takiej, a nie innej odpowiedzi, albo dlaczego system zadał użytkownikowi określone pytanie

25 Systemy eksperckie Baza wiedzy wiedza dotycząca określonej dziedziny zdobyta od ludzkich ekspertów zapisana za pomocą wybranego sposobu np.: za pomocą reguł Baza danych zmiennych pomocnicza baza danych przechowywane są w niej wnioski uzyskane przez system podczas jego działania umożliwia odtworzenie sposobu wnioskowania systemu i przedstawienie go użytkownikowi za pomocą mechanizmu wyjaśniającego

26 Systemy eksperckie Przykłady systemów: DENDRAL - ustalanie struktury molekularnej nieznanych związków chemicznych MYCIN - pomaga w wyborze terapii przeciwbakteryjnej dla pacjentów z chorobami infekcyjnymi krwi (identyfikacja drobnoustrojów, wybór leku i dawkowania) PROSPECTOR - interpretacja danych geologicznych przy poszukiwaniu złóż minerałów MACSYMA - rozwiązywanie problemów matematycznych (algebra i rachunek całkowy) LENDING ADVISOR - pomoc w podejmowaniu decyzji kredytowych

27 Podsumowanie Kreowanie systemu : Burza mózgów – wypisanie wszystkich czynników Lista kandydatów – o pracowanie ankiet Wstępny ranking ekspertów – wypełnienie ankiet przez ekspertów Selekcja wielkości wejściowych - wyselekcjonować czynniki i wielkości wejściowe Ustalenie zakresów wielkości wejściowych Ostateczny ranking ekspertów - ostateczny wybór czynników i wielkości wejściowych (x1,x2,…) systemu oraz ostatecznie wybór wag Sformułowanie modelu liniowego

28 Bibliografia Zdzisław Bubnicki – Wstęp do systemów ekspertowych Bogdan Stefanowicz - Sztuczna inteligencja i systemy eksperckie Joanna Chromiec, Edyta Strzemieczna – Sztuczna inteligencja: Metody konstrukcji i analizy systemów eksperckich


Pobierz ppt "Modelowanie systemów - wiedza ekspercka (kreowanie systemów)"

Podobne prezentacje


Reklamy Google