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| Acadêmico(a): Jefferson Cristian Gubetti |
| Título: Um ambiente amigável para a construção de sistemas especialistas baseados em regras de produção |
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| Resumo: |
| Com os ambientes defasados utilizados para apresentar o assunto de sistemas especialistas para ingressantes da Inteligência Artificial, sentiu-se a necessidade de criar um ambiente com recursos que facilitem a construção e manutenção da base de conhecimentos de um sistema especialista. Essa monografia apresenta a especificação e implementação de um ambiente para construção de sistemas especialistas baseados em regras de produção. O usuário poderá construir uma base de conhecimentos e realizar o processo de raciocínio sobre ela. O processo de raciocínio se inicia com a base de conhecimentos sendo transformada em uma árvore de decisão que contém os caminhos até todos os objetivos e que cada nó representa uma decisão (premissa) ou uma ação (conclusão). Com a árvore de decisão criada, as listas de variáveis e objetivos instanciados são inicializadas, bem como a lista com todos os caminhos possíveis até os objetivos. Essa lista é ordenada de acordo com dois critérios: caminhos mais curtos e ordem das regras na base de conhecimentos. Então, o processo de inferência de dados se inicia com o ambiente consultando o usuário quanto aos valores de cada variável que está sendo analisada, até que um objetivo seja instanciado e o ambiente exiba a tela com os resultados do raciocínio do reasoner. Nos testes realizados o ambiente apresentou resultados satisfatórios, mesmo que com algumas limitações, principalmente por sempre exigir do usuário um valor quando uma consulta é exibida, ou seja, não tratando casos em que essa variável não possui valor conhecido. Além disso, é necessário complementar o ambiente com a inclusão de outras características, como modo de raciocínio de encadeamento para trás e mais opções para a resolução de conflitos. |
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