Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

download Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

of 14

  • date post

    13-Jul-2015
  • Category

    Documents

  • view

    226
  • download

    7

Embed Size (px)

Transcript of Sisteme Cu Inteligenta Artificial A - Sistem Control Fuzzy

Sistem inteligent de control a temperaturii dintr-o incinta creat cu ajutorul Logicii Fuzzy

1

I.Introducere1.1 Sistemele inteligente

Sistemele inteligente(expert) sunt produse ale inteligenei artificiale, ramur a tiinei calculatoarelor ce urmrete dezvoltarea de programe inteligente. Ceea ce este remarcabil pentru sistemele expert, este aria de aplicabilitate ce a cuprins multe domenii de activitate de la arhitectur, arheologie, bnci, comer, educaie, pn la ingineria sistemelor i medicin (CRSTOIU 1997, 6). Un sistem expert (SE) este un program care urmrete un grup de cunotine pentru obinerea n acelai mod ca i experii umani a rezultatelor despre activiti dificil de examinat. Principala caracteristic a sistemelor expert este derivat din baza de cunotine mpreun cu un algoritm de cutare specific metodei de raionare. Un sistem expert trateaz cu succes probleme pentru care o soluie algoritmic clar nu exist. Cronologic, primele aplicaii ale inteligenei artificiale le-au constituit sistemele expert. Acestea emuleaz raionamentul uman pentru sarcini specifice i n domenii restrnse i au fost foarte bine primite de companii. Primele sisteme expert dezvoltate n domenii aplicative au fost DENDRAL, destinat analizei structurilor moleculare, MYCIN, un sistem expert pentru diagnosticul i tratamentul infeciilor sanguine, sistemele EMYCIN, HEADMED, CASNET i INTERNIST pentru domeniul medical, PROSPECTOR pentru evaluarea prospeciunilor i forajelor geologice, sau TEIRESIAS pentru achiziia inteligent a cunoaterii. La nceputul anilor 1980 apar i primele aplicaii comerciale ale sistemelor expert (XCON, XSEL sau CATS-1), care au cunoscut apoi o explozie la nceputul anilor 1990. Sistemele expert bazate pe reguli se dezvolt i se implementeaz n multe domenii de activitate, inclusiv n cel financiar-contabil: control intern, audit, planificarea impozitelor, diagnostic financiar, raportare financiar, contabilitate managerial, analiz credite, analiza riscului, planificare investiii, etc. Marile firme de contabilitate i audit i realizeaz propriile sisteme expert n domeniului controlului intern i al auditului: ExpertTAX, Risk Advisor (Coopers & Lybrand), Loan Probe, Peat/1040 (KPMG), VATIA, Flow Eval (Ernst & Young), Planet, Compas, Comet (Price Waterhouse), Rice (Arthur Andersen), Audit Planning Advisor, World Tax Planner (Deloitte Touche). Un sistem expert este format din cinci componente: Baza de cunotine servete pentru stocarea tuturor pieselor de cunoatere (fapte, reguli, metode de rezolvare, euristici) specifice domeniului aplicativ, preluate de la experii umani sau din alte surse.

2

Motorul de inferene este un program care conine cunoaterea de control, procedural sau operatorie, cu ajutorul cruia se exploateaz baza de cunotine pentru efectuarea de raionamente n vederea obinerii de soluii, recomandri sau concluzii. Interfaa de dialog permite dialogul cu utilizatorii n timpul sesiunilor de consultare, precum i accesul utilizatorilor la faptele i cunotinele din baz pentru adugarea sau actualizarea cunoaterii. Modulul de achiziie a cunoaterii ajut utilizatorul expert s introduc cunotine ntr-o form recunoscut de sistem i s actualizeze baza de cunotine. Modulul explicativ are rolul de a explica utilizatorilor att cunoaterea de care dispune sistemul, ct i procesul de raionament pe care l desfoar sau soluiile obinute n sesiunile de consultare. Explicaiile ntr-un astfel de sistem, atunci cnd sunt proiectate corespunztor, mbuntesc modul n care utilizatorul percepe i accept sistemul. Spre deosebire de majoritatea programelor de calcul, care cer informaii complete pentru luarea deciziilor, sistemele expert sunt proiectate s gseasca soluia optim pe baza datelor disponibile, la fel cum ar face un expert uman. Un sistem expert reprezint un program alctuit din doua componente: o baz larg de date, respectiv un set de reguli de cutare n aceasta baza, cu scopul gsirii soluiei optime pentru o problema dat. Baza de date i setul de reguli sunt dezvoltate prin chestionarea experilor n problema dat. Un sistem expert este un program care analizeaz cunotinele i raioneaz pentru obinerea rezultatelor ntr-o activitate dificil ntreprins uzual doar de experi umani. Din punct de vedere funcional un sistem expert este un program a crui principal

3

caracteristic este derivat din baza de cunotine, mpreun cu un algoritm de cutare specific metodei de raionare. Un sistem expert se bazeaz pe dou componente distincte i complementare: a. tehnologii de programare ce permit utilizarea unui volum mare de cunotine, precum i modul de infereniere cu acestea. b. construcii i metodologii dezvoltate, ce permit utilizarea efectiv a acestor tehnologii. ntr-un sistem expert raionarea i cunotinele nu trebuie tratate separat deoarece un astfel de sistem presupune o armonizare a lor. Expertul care nelege necesitatea utilizrii unui sistem expert n domeniul su de activitate poate obine ajutor de la inginerul de cunotine (specialistul n calculatoare) deoarece n urma discuiilor cu acesta anumite cunotine vor fi reformulate astfel nct s poat fi aplicabile pe un calculator. ntre instrumentele de lucru ale sistemelor expert se iau n considerare modelele prin care o baz de cunotine poate fi afiat, captat i reprezentat. Principala calitate a calculatoarelor o reprezint capacitatea de realizare a unei viteze mari de calcul. Fiecare limbaj de programare ncearc s fac calculatorul ct mai eficient din punct de vedere al puterii de calcul. n realizarea unui program ce raioneaz se pornete de la ideea c simbolurile de prelucrare pot fi numere, texte sau alte concepte. Acestea sunt considerate simboluri fizice iar calculatorul poate manipula astfel de simboluri. Un sistem expert viabil, dublat de viteza de lucru a unui calculator, poate eficientiza un anumit domeniu de lucru.

1.2 Logica FuzzyLogica a fost definita in 1965 de catre prof. Lotfi Zadeh, de la Universitatea.Berkeley. Spre deosebire de logica clasica, care lucreaza cu doua valori numerice exacte (0 pentru fals si 1 pentru adevarat), logica fuzzy foloseste o plaja continua de valori logice cuprinse in intervalul 0-1, unde 0 indica falsitatea completa, iar 1 indica adevarul complet. Astfel, daca in logica clasica un obiect poate apartine (1) sau nu (0) unei multimi date, in logica fuzzy putem defini gradul de apartenenta al obiectului la multime si care poate lua valori intre 0 si 1. Logica fuzzy ofera instrumentele necesare pentru reprezentarea in sistemele inteligente a unor concepte imprecise cum sunt mare, mic, scump, ieftin s.a., concepte numite variabile lingvistice sau variabile fuzzy. Pentru reprezentarea acestora se folosesc seturile fuzzy, care capteaza din punct de vedere cantitativ interpretarea calitativa a termenilor.

4

Bazate pe logica fuzzy, sistemele fuzzy sunt considerate un caz particular al sistemelor expert (motiv pentru care mai sunt denumite si sisteme expert fuzzy) care ofera o metoda flexibila pentru tratarea incertitudinii.

2.Descrierea aplicatiei.Aplicatia de mai jos este un sistem de control care isi propune sa supravegheze temperatura dintr-o camera pe care sa o aduca la o optima tinand cont de doi parametrii: temperatura din camera la un moment dat si temperatura de afara. Un sistem de control este ansamblu de elemente interdependente care lucreaza impreuna pentru verificarea unui proces. Activitatea presupune preluarea informatiilor cu privire la starea sistemului si apoi efectuarea comenzilor care aduc sistemul la starea dorita si mentinerea acestuia apoi in paramatrii doriti. Controlul temperaturii se face automat, de catre sistemul electronic. Sistemul are doua variabile de intrare: tempCamera(temperatura din incapere) si tempAfara(temperatura din exteriorul incaperii) iar ca iesire variabila Command cu urmatoarele semnificatii: - daca Command >0 va fi actionat aerul conditionat - daca Command