.::InFormation sYstem::.

RULE BASED SYSTEM


U menyanyikan satu set pernyataan, yang secara kolektif membentuk 'memori kerja', dan satu set aturan yang menentukan bagaimana bertindak pada set pernyataan, sebuah sistem berbasis aturan dapat dibuat. Berdasarkan aturan sistem yang cukup sederhana, terdiri dari sedikit lebih dari satu set pernyataan jika-maka, namun memberikan dasar untuk apa yang disebut "sistem pakar" yang banyak digunakan di berbagai bidang. Konsep sistem pakar adalah: pengetahuan tentang ahli dikodekan ke dalam menetapkan aturan. Ketika terkena data yang sama, sistem pakar AI akan melakukan dengan cara yang mirip dengan ahli.

R Ule berbasis sistem model yang relatif sederhana yang dapat disesuaikan dengan sejumlah masalah. Seperti halnya AI, sistem berbasis aturan memiliki kekuatan serta keterbatasan yang harus dipertimbangkan sebelum memutuskan apakah itu teknik yang tepat digunakan untuk suatu masalah. Secara keseluruhan, berdasarkan aturan sistem benar-benar hanya layak untuk masalah yang setiap dan semua pengetahuan di bidang masalah dapat ditulis dalam bentuk jika-maka aturan dan yang bidang masalah ini tidak besar. Jika ada terlalu banyak aturan, sistem dapat menjadi sulit untuk mempertahankan dan dapat menderita hit kinerja.

T o menciptakan sistem berbasis aturan untuk masalah tertentu, Anda harus memiliki (atau membuat) berikut:

1. Satu set fakta untuk mewakili memori kerja awal. Ini harus sesuatu yang relevan dengan keadaan awal sistem.
2. Satu set aturan. Ini harus mencakup setiap dan semua tindakan yang harus diambil dalam ruang lingkup masalah, tapi tidak relevan. Jumlah aturan dalam sistem dapat mempengaruhi kinerja, sehingga Anda tidak ingin apapun yang tidak diperlukan.
3. Sebuah kondisi yang menentukan bahwa solusi telah ditemukan atau tidak ada yang ada. Hal ini diperlukan untuk mengakhiri beberapa aturan berbasis sistem yang menemukan diri mereka dalam loop tak terbatas sebaliknya.

Teori RULE BASED SYSTEM

W hich aturan dipilih untuk api adalah fungsi dari strategi resolusi konflik. Strategi mana yang dipilih dapat ditentukan oleh masalah atau mungkin masalah preferensi. Dalam kasus apapun, itu sangat penting karena kontrol yang aturan yang berlaku dipecat dan dengan demikian bagaimana seluruh sistem berperilaku. Ada beberapa strategi yang berbeda, tapi di sini adalah beberapa yang paling umum:

• Pertama Berlaku: Jika aturan dalam urutan tertentu, yang berlaku menembakkan pertama memungkinkan kontrol atas agar api di mana aturan-aturan. Ini adalah strategi yang paling sederhana dan memiliki potensi untuk masalah besar: bahwa dari sebuah loop tak terbatas pada aturan yang sama. Jika memori kerja tetap sama, seperti halnya aturan-dasar, maka kondisi aturan pertama tidak berubah dan akan api lagi dan lagi. Untuk mengatasi ini, adalah praktek umum untuk menangguhkan aturan dipecat dan mencegah dari kembali-menembak sampai data dalam memori kerja, yang memenuhi kondisi aturan, telah berubah.
• Random: Meskipun tidak menyediakan prediktabilitas atau kontrol dari strategi pertama diterapkan, itu memang memiliki keuntungan. Untuk satu hal, dapat diprediksi merupakan keuntungan dalam beberapa keadaan (seperti game misalnya). Sebuah strategi acak hanya memilih aturan acak tunggal untuk api dari set konflik. Kemungkinan lain untuk strategi acak adalah sistem berbasis aturan fuzzy dalam mana masing-masing aturan memiliki probabilitas seperti yang beberapa aturan yang lebih mungkin untuk api daripada yang lain.
• Kebanyakan Khusus: Strategi ini didasarkan pada jumlah kondisi aturan. Dari mengatur konflik, aturan dengan kondisi yang paling dipilih. Hal ini didasarkan pada asumsi bahwa jika ia memiliki sebagian besar kondisi maka memiliki relevansi paling ke data yang ada.
• Least Recently Used: Setiap aturan disertai dengan stempel waktu atau langkah, yang menandai terakhir kali itu digunakan. Hal ini memaksimalkan jumlah aturan individu yang dipecat setidaknya sekali. Jika semua aturan yang diperlukan untuk solusi dari masalah yang diberikan, ini adalah strategi yang sempurna.
• "Terbaik" aturan: Untuk pekerjaan ini, setiap aturan diberi 'berat,' yang menentukan seberapa banyak harus dipertimbangkan atas alternatif. Aturan dengan hasil yang paling disukai adalah dipilih berdasarkan berat badan ini.

Berisi pengetahuan-pengetahuan dalam penyelesaian masalah. Ada 2 bentuk pendekatan basis pengetahuan :

· Penalaran berbasis aturan

Pada penalaran berbasis aturan, pengetahuan direpresentasikan dengan menggunakan aturan berbentuk IF-THEN. Bentuk ini digunakan apabila kita memiliki sejumlah pengetahuan pakar pada suatu permasalahan tertentu, dan si pakar dapat menyelesaikan masalah tersebut secara berurutan. Disamping itu, bentuk ini juga digunakan apabila dibutuhkan penjelasan tentang jejak

(langkah-langkah) pencapaian solusi.

Contoh : aturan identifikasi hewan

- Rule 1 : IF hewan berambut dan menyusui THEN hewan mamalia

- Rule 2 : IF hewan mempunyai sayap dan bertelur THEN hewan jenis burung

- Rule 3 : IF hewan mamalia dan memakan daging THEN hewan karnivora

Dst…

· Penalaran berbasis kasus

Pada penalaran berbasis kasus, basis pengetahuan akan berisi solusi-solusi yang telah dicapai sebelumnya, kemudian akan diturunkan suatu solusi untuk keadaan yang terjadi sekarang (fakta yang ada). Bentuk ini digunakan apabila user menginginkan untuk tahu lebih banyak lagi pada kasus-kasus yang hampir sama (mirip). Selain itu bentuk ini juga digunakan bila kita telah memiliki sejumlah situasi atau kasus tertentu dalam basis pengetahuan.