Disertasi algoritma genetika pada masalah optimasi

Abstrak

Konsultan Jasapaper sering menemukan banyak mahasiswa S3 yang kesulitan menyusun Disertasi algoritma genetika pada masalah optimasi. Konsultan Jasapaper siap membantu dan mendampingi penelitian disertasi dengan topik riset tersebut. Kita dapat mengguakan algoritma tersebut karena terdapat banyak manfaat. Keuntungan utama penerapan algoritma genetika pada masalah optimasi: Algoritma genetika tidak memerlukan banyak persyaratan matematis untuk masalah optimasi. Kesederhanaan, kenyamanan dan operator evolusioner menjadikan algoritma genetika sangat efektif ketika melakukan penelitian pascasarjana global (probabilistik).

Pendahuluan

Bagaimana algoritma genetika memberikan fleksibilitas yang besar dan dapat dikombinasikan dengan heuristik khusus domain untuk menciptakan implementasi yang efisien untuk masalah tertentu.  Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin. Apa itu Kamus Algoritma Genetika 71 GA? Ada beberapa istilah dalam GA, lebih baik dijelaskan pada Tabel 7.1 di bawah ini. Tabel 7.1 Istilah-istilah yang Digunakan dalam Algoritma Genetika dan Penjelasannya Penjelasan Mahasiswa S3 tentang Algoritma Genetika. Penjelasan: Apa itu kromosom (string, individu)? Apa solusi pengkodean genotipe? 7.6 Program algoritma genetika sederhana Masalah yang perlu diselesaikan oleh program dengan menggunakan metode algoritma genetika sederhana adalah masalah optimasi nilai variabel yang terlibat dalam fungsi (yaitu masalah nilai maksimum). Fitur dari program ini adalah sebagai berikut:

f(x1, x2) = 21.5 + x1 sin(47cx1) + x2 sin(207Ex2) -3.0 <= x1 <= 12.1 4.1 <= x2 <= 5.8 Perlukah dimaksimalkan? Range variabel xj adalah [aj,bj], presisi 4 desimal, dan range tiap variabel dapat dibagi menjadi (bj – aj) x 104 satuan. Jumlah bit yang diperlukan untuk variabel ini (dinyatakan dalam mj) dapat dihitung menggunakan rumus berikut: 2 mj~ < (bj – aj) x 104 <= mj binning.

1 2 -1 b – j aj Variabel keputusan xj = aj +desimal(substringj) x dimana, desimal(substringj) mewakili nilai desimal substringj dari xj. 2-1 mahasiswa doktoral.

Bagaimana ia menjadi Irfan Subakti, seorang mahasiswa PhD di bidang kecerdasan mesin.

Apa itu algoritma genetika? 72 Asumsikan keakuratan hingga 4 tempat desimal. Bit yang diperlukan untuk variabel x1 dan x2 adalah: (12.1 – (-3.0)) x 10,000 = 151,000 217 < 151,000 <= 218, m1 = 18Degrees.

Ya (5.8 – 4.1) 1110 18 bit bagaimana dengan 15 bit?

Prosedur apa saja yang termasuk dalam program ini? Algoritma genetika mencakup beberapa proses: Populasi awal. Dihasilkan secara acak (pop_size seperti 10 berarti 10 populasi awal akan dihasilkan), misalnya: variabel x1 dan x2 dapat memperoleh nilai berikut: desimal biner berskala.

x1 000001010100101001 5417 x2 101111011111110 24318 x1 = -3,0 + 5417 x x2 = 4,1 + 24318 x 3,0) = -2,687969 4,1 = 5,361653

1 5.8^2 15^2 1 Bagaimana dengan mahasiswa PhD?

18 ~ ( ^ 12.1 v1=[000001010100101001101111011111110]4 v2=[001110101110011000000010101001000]4 v3=[111000111000001000010101001 00 0110]4 v4=[100110110100101101000000010111001]4 v5=[000010111101100010001110001101000]4 v6=[111110101011011000000010110011001]4 v 7 =[110100010011111000100110011101101] 4 Nilai desimal v1=[x1,x2]= [-2.687969,5.361653]

Nilai desimal v2=[x1,x2]= [0.474101,4.170144] Nilai desimal v3=[x1,x2]= [10.419457,4.661461] Nilai desimal v4=[x1,x2]= [6.159951,4.109598] Nilai desimal v5 = [ x1,x2]= [-2.301286,4.477282] Nilai desimal v6=[x1,x2]= [11.788084,4.174346] Nilai desimal v7=[x1,x2]= [9.342067,5.121702]

Bagaimana dengan Irfan Subakti, lulusan kecerdasan mesin ke-73?

Apa itu algoritma genetika? Nilai v9=[x 1,x2]= [11.671267 ,4.873501] v10= [111101001110101010000010101101010] Nilai tersebut berasal dari 4 nilai desimal v10=[x1,x2]=[11.446273,4.171908]. Dalam proses ini, evaluasi nilai kebugaran suatu kromosom mencakup tiga langkah: mengubah genotipe kromosom menjadi fenotipenya, yaitu mengubah string biner menjadi bilangan real relatif xk = (x1k, x2k), di mana k = 1, 2, …, ukuran_pop. Evaluasi fungsi objektif: mahasiswa PhD f(xk).

Bagaimana mengubah nilai fungsi tujuan menjadi kebugaran. Untuk kasus maksimalisasi, kebugarannya sama dengan nilai fungsi tujuan: eval(vk) = f(xk), k = 1,2, …, pop_size. eval(v1) = f(-2.687969,5.361653) = 19.805119 eval(v2) = f(0.474101,4.170144) = 17.370896 eval(v3) = f(10.419457, 4.661461) = 9.590546 eval(v 4 ) =f(6.159951, 4.109598 ) = 29.406122 mahasiswa PhD.

eval(v5) = f(-2.301286,4.477282) = 15.686091 eval(v6) = f(11.788084,4.174346) = 11.900541 eval(v7) = f(9.342067,5.121702) = 17.958717 eval(v 8 ) = f (- 0 .330256 , 4.694977) = 19.763190 eval(v9) = f(11.671267,4.873501) = 26.401669 eval(v10) = f(11.446273,4.171908) = 10.252480

Bagaimana kita mengetahui bahwa kromosom v4 adalah kromosom terkuat dan kromosom v3 adalah yang terlemah? memilih. Dalam kebanyakan kasus, proses seleksi menggunakan metode roulette, yang memiliki fungsi seleksi proporsional kebugaran yang memilih kelompok baru berdasarkan distribusi probabilitas nilai kebugaran. Roda ini dapat dijelaskan sebagai berikut: Hitung nilai skor kebugaran (vk) masing-masing kromosom vk: Ph.D.

Seperti apa eval(vk) = f(x), k = 1,2, …, pop_size?  Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.

Apa itu algoritma genetika? 74 Hitung kebugaran total populasi: pop_size F = ~~ k 1 lulusan.

Hitung probabilitas seleksi pk untuk setiap kromosom vk: evalvk() pk = F, k = 1.2, …, pop_size. eval (vk) mahasiswa PhD.

Hitung probabilitas kumulatif qk untuk setiap kromosom vk: k qk = ~~ pj , k = 1,2, …, pop_size j 1 Proses seleksi dimulai dengan memutar roda pop_size setiap kali populasi baru dipilih. Langkah-langkah kromosomnya adalah sebagai berikut: Hasilkan bilangan acak r pada rentang [0,1].

Jika r <= q1, pilih kromosom pertama: v1; jika tidak, pilih kromosom ke-k: vk(2 <= k <= pop_size) sehingga qk-1 < r <= qk. 10 eval (vk) = 178.135372 Peluang seleksi setiap kromosom VK (K = 1, …, 10) adalah sebagai berikut: p1 = 0.111180 p2 = 0.097515 p3 = 0.053839 p4 = 0.066806 p7 = 0 .110945 = 0.110945 p95 = 0,110 945 P9 = Penambah = 0,110945 P9 = Penambah = 0,110945 p9 = Penambah. Peluang qk tiap kromosom vk(k = 1, …, 10) adalah sebagai berikut: Mahasiswa PhD.

q1 = 0,111180 q2 = 0,208695 q3 = 0,262534 q4 = 0,427611 q5 = 0,515668 q6 = 0,582475 q7 = 0,683290 q8 = 0,794234 q9 = 0,942446 q10 = 1 ,00000 0 Sekarang coba putar roda roulette sepuluh kali, pilih kembali baris kromosom berikutnya setiap kali . Misalnya, asumsikan 10 bilangan acak dalam rentang [0,1] adalah: 0,301431 0,322062 0,766503 0,881893 0,350871 0,583392 0,177618 0,343242 0,032685 0,197577

Jika bilangan pertama r1:0.301431 lebih besar dari q3 dan lebih kecil dari q4, berarti kromosom q4 akan terpilih sebagai populasi baru berikutnya; bilangan kedua r2:0.322062 lebih besar dari q3 dan lebih kecil dari q4, yang berarti kromosom q4 akan dipilih lagi. Pergi ke grup baru berikutnya. Populasi baru yang akhirnya terbentuk adalah sebagai berikut: Total kebugaran F populasi adalah: F = ~~ k 1 0.165077 p5 = 0.088057 0.148211 p10 = 0.057554 Mahasiswa S3.

Saya Irfan Subakti, mahasiswa PhD bidang Algoritma Genetika dan Kecerdasan Mesin, apa yang terjadi?

75 1100] (v8) V’4 = [111110001011101100011101000111101] (v9) V’5 = [100110110100101101000000010111001] (v4) Beginilah caramu lulus.

V’6 = [110100010011111000100110011101101] (v7) V’7 = [001110101110011000000010101001000] (v2) V’8 = [1001101101001011010000000101110 0 1] (v4) V’9 = [000001010100101001101111011111110] (v1) V’10= [001110101110011000000010101001000] ( v2) Persilangan. Studi pascasarjana.

Bagaimana Anda mencapainya? Dalam metode pemotongan kromosom, titik potong pada kromosom dipilih secara acak dan diganti dengan bagian yang benar dari kedua kromosom induk, sehingga menghasilkan kromosom anak (keturunan). Pada contoh berikut, terdapat dua kromosom induk, dan titik potong dipilih secara acak pada posisi gen ke-17: v1 = [100110110100101101000000010111001] v2 = [001011010100001100010110011001100] Dengan mengganti bagian kanan kromosom induk, maka hasil keturunannya adalah sebagai berikut : V’1 = [100110 11010010110 0010110011001100]Dr.

Jika V’2 = [00101101010000110 1000000010111001] dan probabilitas pindah silang diatur ke pr = 0,25, kita dapat berasumsi bahwa sekitar 25% kromosom berpindah silang. Crossover dapat dilakukan oleh:  Aturan selanjutnya, – mahasiswa PhD di bidang Machine Intelligence.

Apa programnya: Algoritma Genetika Cross Start 76 k F 0; Ph.D.

while (k <= 10) Cara menjadikan rk F bilangan acak di [0,1]; jika (rk < 0,25), pilih vk sebagai salah satu induk persilangan; akhiri k F k + 1; lolos.

Bagaimana akhirnya? Asumsikan barisan bilangan acaknya adalah sebagai berikut: 0.625721 0.266823 0.288644 0.295114 0.163274 0.567461 0.085940 0.392865 0.770714 HIDE adalah COSTER terbaik diantara COSTERA. Studi pascasarjana.

Bagaimana cara menghasilkan bilangan bulat pos acak dalam rentang [1,32] (karena 33 adalah panjang kromosom) sebagai perpotongan, atau dengan kata lain, posisi perpotongan? Dengan menetapkan angka yang dihasilkan menjadi 1, kedua kromosom diperpendek ke posisi 1, dan pegas tercipta dari bagian balik kromosom yang bersesuaian sebagai berikut: v’5 = [ 10011011010010110100000001011001] v’7 = [0011101011001100000101001001 00 0] menjadi: v ‘5 = [101110101110011000000010101001000] v ‘7 = [000110110100101101000000010111001] mutasi. Mutasi mengubah satu atau lebih gen dengan probabilitas yang sama dengan laju mutasi. Studi pascasarjana.

Bagaimana kita berasumsi bahwa gen 18 pada kromosom v1 dipilih untuk mutasi? Karena nilai gen pada posisi ini (bit 18) adalah 1 maka nilai mutasinya adalah 0. Oleh karena itu, setelah mutasi, kromosom menjadi: V1 = [10011011010010110100000001010111001] Peluang terjadinya mutasi adalah PM = 0.0 1 1 1 1, jadi populasi yang diharapkan Sekitar 1% bit akan bermutasi. Studi pascasarjana.

Mengapa ada mx pop_size = 33 x 10 = 330 bit dalam total populasi? 3.3 Mutasi dapat terjadi pada setiap generasi. Setiap bit mempunyai kemungkinan mutasi yang sama. Jadi kita perlu menghasilkan serangkaian angka acak.  Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.

Apa yang dimaksud dengan algoritma genetika? 77 rk(k=1,…,330), rentangnya adalah [0,1]. Misalkan gen-gen berikut mengalami mutasi, seperti ditunjukkan pada Tabel 7.2 di bawah.

Tabel 7.2 Gen yang bermutasi bit_pos chrom_num bit_no random_num 105 4 6 0,009857 164 5 32 0,003113 199 7 1 0,000946 329 10 32 0,001282 Mahasiswa PhD.

Cara mendapatkan populasi baru setelah mutasi sebagai generasi berikutnya: v’1=[100110110100101101000000010111001]4 nilai v’2=[100110110100101101000000010111001]4 nilai v’3=[00101101010000110001 0 1 1 0011001100] 4 nilai v’4 = [111111001011101100011101000111101] 4 Nilai tunggal, desimal tunggal f(6.159951,4.109598) = 29.406122 Desimal f(6.159951,4.109598) = 29.406122 Desimal f(-0.330256.4.6 9 49 77) = 19,763190 Desimal f(11,9 0720 6, 4,87 3 501) = 5.702781 Ph.D.

v’5=[101110101110011000000010101001010]4 Nilai desimal f(8.024130,4.170248) = 19.91025 v’6=[110100010011111000100110011101101]4 Nilai desimal f (9. 3 4 2 067.5.121702) = 17.958717 v’7=[100110110100101101000000010111001] 4 desimal Nilai numerik f (6.159951,4.109598) = 29.406122 v’8=[100110110100101101000000010111001]4 Nilai desimal f (6.159951,4.109598) = 29.406122 v’9=[0000010 1 01 0 01 0 10011011 11011111110] 4 nilai desimal f (- 2.687969 .5.361653 ) = 19.805119 v ’10 =[001110101110011000000010101001010]4 Nilai desimal f(0.474101,4.170248) = 17.370896 Kita menyelesaikan iterasi algoritma genetika (GA). Program berhenti setelah 1000 iterasi (1000 generasi). Kromosom yang paling terkonservasi pada generasi ke-419 adalah sebagai berikut: v*=(111110000000111000111101001010110)eval(v*)=f(11.631407,5.724824)=38.818208

Yaitu: pr, probabilitas mutasi pm, jumlah iterasi, kromosom optimal dan nilai tambah.  Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.

Apa itu algoritma genetika? 78  Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD bidang Kecerdasan Mesin.

Aturan Ripple Fall 79 Bagaimana dengan sekolah pascasarjana?

Apa aturan jatuhnya Ripple? Bab 8 Bab ini memperkenalkan Ripple Drop Rules (RDR), khususnya RDR level tunggal. Compton, PJ dan Jansen, R. Literatur yang digunakan [Comp89], P. Graduate.

Bagaimana dengan Reston, Edwards dan P. Compton? P. Preston, Edwards, dan P. Compton [Pres93b] T: Mahasiswa PhD.

Compton dan Richards [Comp00] dan P. Compton, Edwards, Kang, L. Lazarus, R. Bagaimana dengan lulusan?

Malor, T. Menzies, P. Preston, Srinivasan, dan S. Sammut Bagaimana melakukannya [Comp91]. Saat digunakan, Ripple Descent Rules (RDR) dirancang untuk memungkinkan pengembangan sistem basis pengetahuan (SBP) bertahap yang sederhana, sehingga memungkinkan para ahli untuk mengintegrasikan pengembangan SBP yang kompleks tersebut ke dalam subset kecil basis pengetahuan dari waktu ke waktu. Tanggung jawab – tugas normal mereka kepada mahasiswa pascasarjana.

Menurut Anda bagaimana RDR berhasil mengembangkan klasifikasi SBP? Selain itu, RDR dirancang untuk pencarian konfigurasi, heuristik, dll. 8.1 Representasi Pengetahuan dan RDR RDR adalah struktur sederhana yang dirancang untuk setidaknya menangkap sebagian konteks di mana para ahli memperoleh pengetahuan. Tentu saja terdapat perbedaan yang signifikan dalam representasi pengetahuan antara pakar dan sistem pakar seperti RDR, seperti yang ditunjukkan pada Gambar Gambar 8.1 Representasi pengetahuan dalam sistem pakar dan sistem pakar lulusan.

Bagaimana dengan  Aturan selanjutnya, (lulusan Ripple Down Rules Machine Intelligence)?

Bagaimana Gambar 80 pada Gambar 8.1 di atas menjelaskan bagaimana aturan yang diungkapkan oleh para ahli perlu dimanipulasi dan diubah untuk memastikan bahwa aturan tersebut tidak tumpang tindih dengan aturan lainnya? Tentu saja implementasi pengetahuan di setiap sistem pakar mungkin berbeda di sistem pakar yang berbeda. Perbedaan yang mungkin terjadi sama sekali tidak menyimpang dari tujuan awal penokohan, yaitu agar tidak timbul tumpang tindih antar ilmu, sehingga menimbulkan kerancuan keilmuan dan kesulitan dalam pemanfaatannya lebih lanjut. Gambar 8.2 di bawah menunjukkan representasi pohon yang disederhanakan dalam aturan penurunan riak. Pohon yang disederhanakan pada Gambar 8.2 Dr. mewakili RDR.

bagaimana kemajuannya? Pada Gambar 8.2 di atas, Anda dapat melihat dua oval hitam di bagian atas pohon. Ini adalah dua aturan LAST_FIRED(0). Kemudian hanya jalankan satu atau dua aturan jika tidak ada aturan lain yang dijalankan. untuk melaksanakan. Pertama, perhatikan aturan yang muncul pertama di sebelah kiri. Jika aturan tidak dapat dijalankan, aturan terlama berikutnya LAST_FIRED(0) masih dipertimbangkan. Ketika aturan LAST_FIRED(0) dijalankan, hanya aturan ini yang dikaitkan dengan  Aturan selanjutnya, – Kecerdasan Mesin Pascasarjana.

Aturan Ripple Down 81 adalah aturan tingkat berikutnya dan merupakan aturan kandidat untuk diterapkan di lingkungan sekolah pascasarjana.

Hal ini juga memperhitungkan apakah peraturan ditegakkan: satu per satu, dari kiri ke kanan, dari tertua ke termuda. Masing-masing aturan ini ditambahkan ke basis pengetahuan kami karena orang tua salah memahami suatu kasus namun tidak mampu menegakkan aturan lebih lanjut. Masing-masing berisi kondisi LAST_FIRED(induk). Setelah menambahkan salah satu subaturannya, hanya aturan yang terkait dengannya yang menjadi kandidat untuk dieksekusi. Fitur utama RDR adalah dapat menambahkan pengetahuan ke basis pengetahuan lebih cepat dibandingkan SBP tradisional karena aturan ditambahkan apa adanya tanpa modifikasi. Kedua, karena RDR hanya digunakan dalam konteks, maka rentan terhadap korupsi yang dapat terjadi pada basis pengetahuan lulusan.

Dalam kehidupan sehari-hari, RDR digunakan di berbagai bidang, seperti mengganti sistem pakar medis GARVAN-ES1 yang ada dengan struktur RDR. Contoh lain dari aplikasi RDR adalah PEIRS (Pathology Expert Interpretation Reporting System). PEIRS adalah sistem pakar medis berskala besar untuk menafsirkan laporan patologi kimia di Rumah Sakit St. Mary. Maria Vincent di Sydney, Australia. Solusi RDR SISYPHUS-I adalah contoh lain dari aplikasi RDR yang berhasil diimplementasikan. SISYPHUS-I merupakan program yang memungkinkan lulusan memetakan ruang komunitas secara konseptual.

apa yang harus saya lakukan? Terlepas apakah RDR diinterpretasikan ulang di GARVAN-ES1 atau tidak, hasilnya memuaskan dan mendekati hasil aslinya, namun terdapat error plot seperti terlihat pada Gambar 8.3 di bawah ini.  Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.

Apa aturan drop untuk Ripple 82? Gambar 8.3 Persen kesalahan yang dijelaskan oleh RDR untuk GARVAN-ES1 Gambar 8.3 di atas menunjukkan persentase kesalahan yang dijelaskan oleh RDR sebagai fungsi pertumbuhan dibandingkan dengan interpretasi awal GARVAN-ES1. Mengenai ukuran basis aturan. Ketika basis pengetahuan bertambah dari 9500 menjadi 1500, jumlah kasus uji menurun, di mana penafsiran kasus uji yang salah/salah digunakan sebagai dasar untuk perluasan pengetahuan lebih lanjut. Terlepas dari benar tidaknya penafsiran suatu kasus, setelah suatu kasus memenuhi syarat untuk perubahan peraturan, kasus tersebut tidak boleh digunakan lagi untuk memastikan bahwa tes tersebut valid. Studi pascasarjana.

Bagaimana data di atas menunjukkan kapan dokumen itu dibuat? Untuk implementasi di database relasional, RDR mudah diimplementasikan. Seperti terlihat pada Gambar 8.4 di bawah ini.  Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.

Apa saja 83 aturan penurunan Ripple? Gambar 8.4 Representasi RDR dalam database relasional Aturan produksi (di atas) dapat direpresentasikan sebagai kumpulan tupel (record) dalam tabel relasional, di mana aturan ada atau tidak ada sebagai objek, dan setiap aturan merupakan hasil faktual. hubungan yang menjelaskan perubahan tersebut. Studi pascasarjana.

Ini adalah representasi yang disederhanakan karena tidak ada tipe objek lain yang didefinisikan di sini. PEIRS (Sistem Pelaporan Interpretasi Patolog) Perwujudan utama RDR adalah sistem pakar medis PEIRS skala besar di Rumah Sakit St. Mary menjelaskan laporan penyakit kimia. Vincent berada di Sydney, Australia. Sistem saat ini memiliki lebih dari 2.300 aturan, mencakup sebagian besar patologi kimia, menjadikannya sistem pakar medis untuk Irfan Subakti, seorang mahasiswa PhD di bidang kecerdasan mesin.

Cara melewati aturan penurunan riak 84.

Seberapa besar. Namun, pertumbuhan pengetahuan terjadi sepenuhnya melalui para ahli, tanpa bantuan keterampilan rekayasa pengetahuan atau keterampilan pemrograman. Sistem dimasukkan ke dalam rutinitas dengan 200 aturan, dan aturan tambahan apa pun ditambahkan ke sistem selama penggunaan rutin tersebut. Oleh karena itu, 200 aturan pertama ini ditambahkan ke sistem offline saat sistem dimulai. Gambar 8.5 di bawah ini menunjukkan contoh kasus yang ditangani PEIRS. Interpretasi data berasal langsung dari data. Studi pascasarjana.

Apakah ada anomali lain dalam data ini yang tidak tercakup dalam basis pengetahuan? Gambar 8.5 Studi Kasus Pemrosesan Sistem oleh  Aturan selanjutnya, – Pascasarjana Machine Intelligence.

Apa aturan Ripple Fall 85? Gambar 8.6 di bawah menunjukkan daftar perbedaan para ahli dalam memilih kondisi pengendalian. Pertanyaan-pertanyaan ini bervariasi dari analisis ke analisis. Gambar 8.6 Daftar perbedaan dengan pemilihan kondisi penutupan.

Gambar 8.7 di bawah menunjukkan contoh aturan yang menunjukkan fungsi bawaan yang digunakan. Perlu dicatat bahwa ekspresi matematika dalam Aturan 369 dimasukkan oleh para ahli. Fungsi VAL mengembalikan nilai argumen pertama pada waktu yang ditentukan oleh argumen kedua; mengembalikan nilai BLOOD_RLU pada Aturan 452  Aturan selanjutnya, – Sekolah Pascasarjana Kecerdasan Mesin.

Bagaimana aturan riak jatuh 86 terjadi dalam waktu minimum BLOOD_ST? TDIFF mengembalikan perbedaan waktu antara dua titik waktu tertentu. Studi pascasarjana.

Bagaimana Anda menemukan bahwa hubungan pengurutan dalam aturan 369 bukan hanya hubungan pengurutan antar nilai, namun juga hubungan pengurutan antar kategori data utama? Gambar 8.7 menunjukkan contoh aturan yang menggunakan fungsi bawaan. Kompleksitas suatu aturan bergantung pada kondisi pada masing-masing aturan dan jumlah total kondisi pada aturan yang menghasilkan suatu kesimpulan, seperti terlihat pada Gambar 8.8 di bawah ini. Gambar 8.8 Rule Complexity Gambar 8.2 RDR Development Knowledge RDR didesain untuk menyelesaikan permasalahan yang belum pernah diberikan penjelasan detail oleh para ahli mengenai cara penyelesaian permasalahan tersebut. Studi pascasarjana.

Bagaimana para ahli bersedia menegaskan bahwa kesimpulan mereka benar dan bahwa alasan mereka dibangun dan dibentuk oleh konteks di mana mereka sampai pada kesimpulan tersebut?  Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.

Apa aturan Ripple Case 87? Fungsi utama RDR setelah pengembangan adalah sebagai berikut: ^ Menambah pengetahuan pada sistem untuk menghadapi situasi tertentu. Dalam hal ini, sistem akan gagal. ^ Sistem ini berkembang seiring waktu dan digunakan oleh mahasiswa pascasarjana.

Sistem, bukan insinyur pengetahuan, yang mengontrol bagaimana pengetahuan ditambahkan. ^ Hal ini menegaskan bahwa perolehan pengetahuan apa pun merupakan penambahan bertahap pada kumpulan pengetahuan dan tidak berdampak pada kualitas pengetahuan sebelumnya. ^ Menambahkan pengetahuan baru hanya memerlukan identifikasi fitur dalam suatu kasus yang membedakannya dari kasus lain yang ditangkap oleh sistem. 8.3 Karakteristik utama RDR yang sukses Karakteristik utama RDR yang sukses dalam aplikasi komersial adalah sebagai berikut: ^ Tugas dengan karakteristik berikut diidentifikasi: Mahasiswa PhD.

Bagaimana cara mengatur sistem informasi untuk menghasilkan data untuk kasus-kasus yang sedang berlangsung? (Data kasus asli tidak penting) o Data kasus memerlukan interpretasi ahli. o Keluaran data kasus oleh para ahli adalah normal dan nyaman. (Misalnya, dalam patologi – ilmu penyakit – adalah normal bagi ahli patologi atau ilmuwan laboratorium senior untuk memantau laporan. Menambahkan aturan (koreksi kesalahan) membutuhkan waktu 15 menit per hari dan tidak mempengaruhi pekerjaan ahli. Tugas normal.) D . lahir di.

BAGAIMANA^ Pemodelan data dan pengembangan perangkat lunak yang tepat diperlukan agar data kasus dapat diteruskan dari sistem informasi ke SBP dan disajikan kepada para ahli dengan cara yang dapat ditindaklanjuti sehingga karakteristik dapat diidentifikasi dan aturan ditambahkan. ^Kemudian tambahkan sistem RDR ke rutinitas yang digunakan. o Ketika pemantauan mendeteksi kesalahan dalam keluaran SBP, para ahli menarik kesimpulan yang benar untuk  Aturan selanjutnya, – Kecerdasan Mesin Pascasarjana.

Bagaimana Ripple Down Rule 88 menjadi bagian dari masalah di atas? Tandai situasi di atas sebagai aturan pembaruan. o SBP berikutnya telah diperbarui. Studi pascasarjana.

Namun, hanya satu komponen keluaran dan satu kesimpulan aturan yang diubah pada satu waktu. o Saat memperbarui aturan, para ahli meninjau kasus-kasus yang disimpan sebelumnya dan pandangan kasus, yang juga menyoroti kemungkinan perbedaan penting antara kasus-kasus yang ada. Penting untuk dicatat bahwa bantuan ini tidak sepenting ahli yang mengidentifikasi fitur-fitur dalam kasus tersebut untuk menentukan fitur mana yang perlu diperbaiki. o Para ahli memilih fitur yang diperlukan untuk membuat aturan guna menghilangkan kasus yang disimpan sebelumnya. (Jika perlu, para ahli juga dapat menarik kesimpulan dari kasus-kasus yang disajikan. Hal ini dapat terjadi bahkan jika sistem berkembang secara bertahap dan sistem memberikan respons yang lebih penuh terhadap kasus-kasus tersebut.) Mahasiswa PhD.

Bagaimana o Sistem menambahkan aturan ke basis pengetahuan sehingga kasus yang sama selalu ditangani dalam urutan aturan yang sama. o Kasus masukan ditambahkan ke database kasus yang ada dan ditautkan ke aturan baru. Kasus penyimpanan yang memunculkan aturan tambahan ini disebut “kasus kunci”. o Anda dapat menjalankan kembali case dan mengubah atau menambahkan komponen lain sesuai kebutuhan. Ada banyak struktur RDR yang memenuhi persyaratan di atas. Ini termasuk pohon biner, pohon n-ary, pohon bibinary, dan pohon n-ary dengan iterasi dan beberapa bentuk resolusi konflik. Studi pascasarjana.

Namun, ciri-ciri utama dari struktur ini adalah: o Peraturan ditambahkan ketika terjadi perubahan; peraturan yang ada tidak berubah. o Aturan ini (baru ditambahkan) dikaitkan dengan aturan yang memberikan kesimpulan yang salah. o Setiap jalur aturan (seperangkat aturan koreksi yang terhubung) hanya memberikan satu kesimpulan, yaitu kesimpulan yang memenuhi aturan terakhir dari jalur tersebut. o Seperti disebutkan di atas, penambahan aturan koreksi perlu dilakukan oleh  Aturan selanjutnya, (Mahasiswa Pascasarjana Machine Intelligence).

Ripple Down Rule 89 Bagaimana cara lulusan bekerja?

Bagaimana saya bisa mengesampingkan/mengecualikan situasi lain yang mungkin memenuhi aturan di atas (aturan utama) dan aturan lain dalam sistem? o Penalaran disusun sedemikian rupa sehingga kasus-kasus dasar yang sama selalu diproses dalam urutan yang sama, bahkan seiring dengan berkembangnya basis pengetahuan. 8.4 Argumentasi dan Akuisisi Pengetahuan Struktur argumentasi RDR dijelaskan di bawah ini. Jika kasus tersebut ditugaskan ke SBP: penalaran dimulai dari aturan pertama yang ditambahkan ke basis pengetahuan. Studi pascasarjana.

Bagaimana dengan “kesimpulan tentatif yang berfungsi” yang disebutkan di bawah ini yang disetel/diinisialisasi ke nol saat startup? Aturan yang diedit disebut aturan X. Memproses serangkaian aturan rekan yang diurutkan berdasarkan usia, dimulai dari yang tertua. Aturan yang diedit disebut aturan X.

Isi: Jika aturan tersebut merupakan kesimpulan tentatif, maka aturan tersebut akan ditulis ulang sebagai kesimpulan kosong. Kontrol kemudian diteruskan ke aturan terlama berikutnya

Seperti apa mahasiswa PhD?

Jadi, bagaimana Anda mengulangi argumen ini di seluruh basis pengetahuan sampai tidak ada lagi perubahan yang mungkin terjadi pada kasus ini? Ada banyak variasi dalam cara penalaran berulang ini dilakukan. Meskipun struktur argumen ini mirip dengan argumen tradisional, terdapat perbedaan yang signifikan. Tidak diperlukan strategi penyelesaian konflik: aturan dikembangkan dalam urutan yang ketat, dan setelah kesimpulan akhir dicapai sepanjang jalur elaborasi, kesimpulan tersebut segera ditambahkan ke dalam kasus dan tidak dapat dibatalkan pada tahap penalaran berikutnya. Satu-satunya cara untuk menghapus atau memodifikasi kasus yang ditambahkan adalah dengan menambahkan aturan koreksi pada aturan yang memberikan kesimpulan. Hasil dari strategi ini adalah aturan dengan kesimpulan yang sama (atau kesimpulan alternatif) seperti aturan aktif sebelumnya tidak dipertimbangkan untuk dieksekusi, dan aturan turunan tidak dievaluasi. Studi pascasarjana.

Apa yang terjadi, karena jika hal ini terjadi, yang diperlukan hanyalah sub aturan untuk menarik kesimpulan dan  Aturan selanjutnya, – Mahasiswa Pascasarjana Kecerdasan Mesin?

Jika Ripple Down Rule 90 juga merupakan lindung nilai karena alasan yang sama, maka Ripple Down Rule 90 tidak akan berpengaruh. Akuisisi pengetahuan terdiri dari langkah-langkah mengidentifikasi keluaran sistem untuk kasus tertentu sebagai salah/salah dan mengeksekusi/memproses ulang kasus tersebut dalam mode akuisisi pengetahuan. Dalam perolehan pengetahuan, penalaran berhenti setelah setiap kesimpulan ditambahkan ke kasus terakhir.

Bagaimana jika para ahli tidak setuju dengan kesimpulan tersebut? Kemudian tambahkan aturan koreksi untuk mengoreksi (mengubah) kesimpulan. Seperti halnya RDR, pakar harus memilih kondisi yang memadai bagi aturan tersebut untuk mengecualikan kasus yang disimpan dari eksekusi aturan. Kasus yang mengarah pada aturan kini juga disimpan sebagai kasus dasar. Hal ini menjadi dasar seluruh aturan yang akan ditegakkan saat menciptakan hasil akhir dalam kasus ini. Pikirkan langkah demi langkah dan terus revisi hingga Anda menemukan solusi yang tepat. Karena prioritas argumen aturan berubah sebagai fungsi dari proses penyempurnaan, proses yang dijelaskan di atas mengoreksi urutan evaluasi dan aktivasi aturan untuk mencerminkan urutan “ideal” yang secara implisit disarankan oleh para ahli untuk berbagai jenis kasus lulusan.

Seperti yang bisa kita lihat, salah satu keuntungan utama dari gagasan ini adalah bahwa pakar tidak ditanyai “bagaimana” memecahkan masalah. Mereka memberikan contoh penyelesaian masalah dalam urutan tertentu, namun setiap keputusan hanya didasarkan pada apakah suatu fitur ada dalam kasus tersebut, fitur yang sudah ada dalam data asli, atau fitur yang ditambahkan ke data. Jadilah langkah selanjutnya. Proses ini diselesaikan oleh Irfan Subakti, mahasiswa PhD di bidang kecerdasan mesin.

Apa aturan multi-kategori Ripple Drop 91? Bab 9 Aturan Reduksi Riak Multi-tahap Sebagai kelanjutan dari RDR satu tahap, bab ini memperkenalkan RDR multi-tahap. Literatur yang digunakan diambil dari penelitian pascasarjana.

Bagaimana Do Kang [Kang96], Kang, P. Compton, dan P. Preston [Kang95] serta mahasiswa V. Ho, W. Wobcke, dan P. Ph.D. melakukan hal ini? Telah melakukan sesuatu?

Bagaimana dengan Compton [Ho03]. 9.1 Pendahuluan Tujuan dari Multiple Classification Ripple Descent Rule (MCRDR) adalah untuk mempertahankan keunggulan dasar dan strategi RDR ketika menangani beberapa klasifikasi independen (klasifikasi kombinatorial). MCRDR, seperti halnya RDR, didasarkan pada asumsi bahwa pengetahuan yang diberikan oleh para ahli merupakan dasar dasar untuk menarik kesimpulan dalam konteks tertentu. Komponen kunci dari konteks adalah perbedaan antara kasus yang salah diklasifikasikan dan kasus yang diklasifikasikan dengan benar. Seperti yang akan kita lihat, konteks dikelola secara berbeda di MCDRR, termasuk hanya aturan yang memenuhi data, dan validasi diperluas untuk membedakan antara kasus baru dan banyak kasus berbeda berikutnya.

9.2 Apa yang dimaksud dengan argumen? Operasi penalaran dalam RDR didasarkan pada pencarian basis pengetahuan (KB) yang diwakili oleh daftar keputusan, dimana setiap keputusan dapat dikoreksi oleh daftar keputusan lainnya. Setelah aturan memenuhi persyaratan, aturan di bawahnya tidak dievaluasi. MCRDR membandingkan dan mengevaluasi semua aturan di basis pengetahuan tingkat pertama. Selanjutnya, setiap aturan yang memenuhi persyaratan tingkat atas dievaluasi ke tingkat penyempurnaan berikutnya, dan seterusnya. Proses berhenti ketika tidak ada lagi sub-aturan untuk dievaluasi atau ketika tidak ada aturan yang memenuhi kebutuhan kasus saat ini. Studi pascasarjana.

Kemudian dilanjutkan melalui beberapa jalur, masing-masing mewakili serangkaian perbaikan tertentu dan, tentu saja, serangkaian kesimpulan. Struktur MCRDR-KB dapat digambarkan sebagai pohon n-fold untuk setiap node.  Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.

Bagaimana 92 aturan penurunan riak multi-kategori disusun menjadi aturan? Gambar 9.1 menunjukkan struktur dan menunjukkan konsekuensi dari situasi tertentu. Kotak tebal mewakili aturan yang memenuhi kasus hierarki {a,c,d,e,f,h,k}.

Gambar 9.1 Apa yang dimaksud dengan sistem basis pengetahuan MCRDR? Proses penalaran dapat dipahami dengan menangkap “jalur”, seperti yang ditunjukkan pada Gambar 9.2 di bawah. Saat membuat jalur, banyak masalah yang muncul, seperti: Misalnya: jika jalur menghasilkan kategori, kategori tersebut mubazir karena juga dihasilkan di tempat lain, dll. Pada Gambar 9.2, aturan-aturan yang mengarah pada kesimpulan digarisbawahi. Info n[…] mewakili nomor aturan berbeda dari kategori yang sama. Gambar 9.2 Jalur basis pengetahuan pascasarjana berdasarkan Gambar 9.1.

Bagaimana 9.3 Apa yang dimaksud dengan perolehan pengetahuan? Ketika suatu kasus salah klasifikasi, salah klasifikasi, atau klasifikasi tidak ada, maka pengetahuan harus diperoleh, dan perolehan pengetahuan dapat dibagi menjadi tiga bagian. Pertama, sistem memerlukan klasifikasi yang benar oleh para ahli. Kedua, sistem menentukan lokasi aturan baru.  Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.

93 Apa yang dimaksud dengan aturan penurunan riak kelas jamak? Ketiga, sistem meminta para ahli untuk memberikan aturan baru dan menambahkannya ke basis pengetahuan lulusan untuk dimodifikasi.

Para ahli tampaknya telah menemukan bahwa membalik urutan langkah dua dan tiga membuat sistem terlihat lebih alami dan dengan demikian lebih mampu menyembunyikan pengetahuan tacit yang diproses. Namun, urutannya tidak penting bagi algoritma. 9.4 Memperoleh kategori baru Mendapatkan kategori baru sangatlah mudah, para ahli hanya perlu mendeklarasikannya. Misalnya, jika sistem membuat kategori untuk masalah tertentu sebagai Kategori 2, Kategori 5, dan Kategori 6, para ahli percaya bahwa Kategori 6 tidak perlu diubah, namun Kategori 2 dan Kategori 5 dan Kategori 7 dan Kategori 5 harus dihapus. . berubah. dihapus. Kategori 9 harus ditambahkan. 9.5 Aturan lokalisasi lulusan.

Bagaimana sistem perlu menemukan tempat untuk aturan baru yang memungkinkan klasifikasi campuran. Penempatan aturan baru yang benar tidak dapat dianggap sebagai koreksi terhadap aturan yang salah klasifikasi. Ini mungkin merupakan bentuk kategorisasi diri, dimana kesalahan klasifikasi jelas-jelas salah. Tabel 9 mencantumkan opsi-opsi ini. Tabel 9.1 Aturan baru mengoreksi basis pengetahuan lulusan dengan mengoreksi kesalahan klasifikasi basis pengetahuan dalam tiga cara.

Bagaimana cara mencegah kesalahan klasifikasi? Tambahkan aturan (aturan penghentian) di akhir jalur untuk mencegah kesalahan klasifikasi. Tambahkan aturan di akhir jalur dan buat klasifikasi baru. Ganti dengan kategori baru. Kategori mandiri baru. Menambahkan aturan untuk lulusan.

Bagaimana kategori baru dibuat? Pertimbangkan konsep aturan penghentian, aturan yang tidak meyakinkan, atau kategori kosong. Menghentikan aturan memainkan peran penting dalam MCRDR untuk mencegah kesalahan klasifikasi kasus. Irfan Subakti, mahasiswa PhD di bidang kecerdasan mesin, sedang mempertimbangkan apakah klasifikasi lebih baik.

Apakah 94 Multiple Classification Ripple Descent Rule mewakili peningkatan atau klasifikasi independen, kami menemukan bahwa dalam beberapa kasus hal ini tidak menjadi masalah – keduanya merupakan solusi yang dapat diandalkan untuk klasifikasi lulusan mana pun.

Penempatan aturan memainkan peran kunci dalam pengembangan dan pemeliharaan basis pengetahuan. Jika ada kebijakan yang mendukung penambahan aturan tingkat atas, basis pengetahuan akan mencakup bidang-bidang ini lebih cepat, namun dengan peluang kesalahan yang lebih besar. Jika kebijakan mendukung penambahan aturan baru di akhir jalur, cakupan domain akan lebih rendah, namun aturan baru akan menghasilkan lebih sedikit kesalahan karena kasusnya lebih sedikit. Seperti terlihat pada Gambar 9.3 di bawah ini. Gambar 9.3 Struktur pohon MCRDR ketika aturan ditambahkan terutama di bagian atas (a) atau sebagai ekstensi (b).

Bagaimana cara meningkatkan pengawasan ke tingkat menengah yang wajar? Seiring berkembangnya sistem, kita juga dapat mengubah strategi ini. Keputusan ini merupakan pertimbangan rekayasa pengetahuan baru – pertanyaannya adalah perkembangan apa yang mungkin terjadi di bidang tertentu, bukan hanya struktur pengetahuan. Keputusan mengenai pengembangan kontrasepsi belum tentu merupakan keputusan berdasarkan pengetahuan dan oleh karena itu lebih diutamakan daripada preferensi semua ahli. Faktanya, pakar bebas mengambil keputusan apa pun, namun antarmuka dapat dirancang sedemikian rupa sehingga pakar dapat dengan mudah menambahkan aturan di bagian atas atau bawah. 9.6 Memperoleh Kepatuhan Terhadap Peraturan – Tinjauan Akhir Peraturan.

Verifikasi dan validasi dirancang untuk memastikan sistem SBP bekerja sesuai harapan. Studi validasi biasanya berfokus pada memastikan konsistensi internal basis pengetahuan.  Aturan selanjutnya, – Mahasiswa PhD di bidang Kecerdasan Mesin.

Pembahasan

Pendekatan tradisional untuk memvalidasi aturan penurunan riak kelas jamak adalah dengan mencoba mereduksi basis pengetahuan menjadi jalur dari data ke kesimpulan, dan kemudian memeriksa hubungan antara jalur tersebut, data yang digunakan, kesimpulan antara yang ada, dll. Dalam hal pemeliharaan dan pencatatan multi-level, hal ini mencakup pemeriksaan bahwa kasus-kasus lain yang telah diperbaiki sebelumnya tidak mengalami kesalahan klasifikasi berdasarkan peraturan baru dan memastikan bahwa kasus-kasus baru tercakup dalam peraturan baru. Disini kita akan membahas lebih lanjut mengenai validasi, khususnya validasi SBP melalui uji kasus tingkat pascasarjana.

Cara menggunakan database kasus standar sebagai teknologi standar. Dalam hal ini, kami mengandalkan kasus-kasus yang diwakili oleh kasus-kasus yang dicakup oleh desain sistem. Dalam RDR, kasus dihubungkan dengan aturan karena aturan tambahan relevan dengan kasus tertentu. Peraturan baru harus membedakan antara keadaan yang memunculkan peraturan baru dan lingkungan peraturan yang menyebabkan kesalahan klasifikasi peraturan lama. Dengan MCRDR, banyak kasus (kasus dasar) yang dapat mencapai aturan baru, dan semakin tinggi Anda berada di pohon, semakin banyak kasus yang dapat mencapai aturan tersebut. Aturan baru harus bisa membedakan antara situasi baru dan semua kasus edge. Studi pascasarjana.

Oleh karena itu, MCRDR memiliki banyak kasus landasan (multiple cornerstone case) untuk sebuah aturan, sedangkan RDR (single multiplicative RDR) hanya memiliki satu kasus landasan per aturan. Suatu aturan pada tingkat tertentu dapat diproses bersama dengan semua kasus yang berkaitan dengan aturan saudara pada tingkat yang sama dan sub-tingkat yang lebih rendah dalam sistem. Oleh karena itu, ketentuan-ketentuan ini harus dirumuskan dan ditegakkan secara khusus, dan tidak ada keadaan lain yang dapat memenuhi ketentuan tersebut. Namun, tidak menjadi masalah apakah kasus lain dengan klasifikasi yang sama mematuhi aturan khusus ini. Ketika aturan ditambahkan ke tingkat di bawah tingkat teratas, hanya kasus yang memenuhi persyaratan aturan induk di atas yang perlu dianggap sebagai kasus dasar. Perhatikan bahwa seiring berkembangnya sistem, situasi lain mungkin muncul yang sepenuhnya sesuai dengan aturan, namun mungkin ditambahkan ke sistem karena aturan diperlukan di tempat lain untuk menambahkan klasifikasi lebih lanjut. Studi pascasarjana.

Bagaimana kasus-kasus ini menjadi dasar kepatuhan dan klasifikasi yang benar berdasarkan peraturan baru? Tentu saja, seiring dengan pertumbuhan pohon, semakin sedikit kasus penting yang terkait dengan aturan yang mendasarinya. Tujuan selanjutnya adalah menciptakan aturan baru yang layak dan sesuai untuk memenuhi kebutuhan mahasiswa pascasarjana kecerdasan mesin Irfan Subakti.

Tidak masalah bagaimana aturan penurunan riak multi-kategori 96 hanya menambahkan kasus dan mempertahankan kasus lainnya, kecuali kasus tersebut termasuk dalam kategori yang sama. Algoritma untuk memilih kondisi untuk menciptakan aturan yang layak dan sesuai sangatlah sederhana.

Mari kita asumsikan sebuah kasus baru A dan dua kasus dasar B. Saat membuat aturan baru, kita dapat membayangkan bahwa pakar harus memulai dari (kasus A – (kasus B vs kasus C)) ((kasus B) n kasus C) – kasus A), seperti yang ditunjukkan pada Gambar 9.4. akan kosong, menyebabkan kondisi aturan tidak ditemukan. Studi pascasarjana.

Daftar petunjuk atau perbedaan hanya berisi kondisi yang tidak relevan dan sepele. Dengan kata lain, bukan kondisi yang sama yang membedakan kasus baru dengan semua kasus ekstrim, namun banyak kondisi berbeda yang membedakan kasus berbeda, dan kondisi tersebut harus dimasukkan ke dalam aturan baru. Gambar 9.4 menunjukkan dua kasus serupa, dimana daftar perbedaan dapat ditemukan untuk membedakan kasus yang disajikan (Kasus A) dari dua kasus dasar. Untuk bagian (b), aturan baru harus memuat ketentuan daftar perbedaan antara A dan B dan daftar perbedaan antara B dan  Aturan selanjutnya, (mahasiswa PhD bidang kecerdasan mesin).

Kesimpulan

Gambar 9.4 Seperti apa grafik untuk kasus A dan kasus dasar B dan C? Algoritma yang digunakan adalah sebagai berikut. Pertama, sistem dapat membuat daftar kasus dasar yang menerapkan aturan baru dan perlu dibedakan dari kasus yang diharapkan. Para ahli diminta untuk memilih dari daftar perbedaan antara kasus yang tersedia dan salah satu kasus terpenting dalam daftar kasus terpenting yang tersedia. Sistem kemudian menguji semua kasus dasar dalam daftar berdasarkan kriteria yang dipilih dan menghapus kasus dasar dari daftar yang tidak memenuhi kriteria yang dipilih. Selanjutnya, pakar diminta untuk memilih suatu kondisi dari daftar perbedaan antara kasus saat ini dan salah satu kasus dasar yang tersisa dalam daftar. Studi pascasarjana.