بسم الله الرحمن الرحيم موضوعنا اليوم ان شاء الله
بيستمر في ال rule-based expert systems ولكن تحت
عنوان آخر اللي هو ال uncertainty management في ال
rule-based expert systems فكرة قلية عمل ال expert
systems احنا فهمناها كويسوصار واضح ان ال rules هي
المحور الأساسي لل knowledge في ال express systems
بس للأسف شديد وواقع الأمور يعني انه مش دايما ال
rules بتبقى .. بتبقى حتمية يعني إيش حتمية يعني إذا
كده فإن كده حتما مائة بالمائة تمام؟ أحيانا يبقى في
نوع من عدم التأكد uncertaintyإذا حدث كده فممكن
يحدث كده بس باحتمال most likely يعني زي ما بنقول
مثلا احتمال قوي جدا او احتمال اقل شوية فببقى فيه
انه .. ببقى فيه انه درجة من عدم ال .. عدم التأكد
في .. انه هذا الشرط ينتج عنه هذه ال conclusionفهذا
اللي هو اسمه uncertainty uncertain لما انا اكون
certain ان انا واثق تماما uncertain يعني انا مش
متأكد او مش واثق وهذا شئ طبيعي في واقع الأمور في
الحياة العملية في كثير من التخصصات لذلك لما بيجي
ال human expertما بيعطي rules certain rules بيجي
بيعطي rules ان و الله ايه تتحقق الشرط فهتتحقق
النتيجة بدرجة منثوقية كده okay وهذا هو اطار
المحاضرة اليوم ان شاء الله هنتعامل مع موضوع ال
uncertainty المحاضرة هذه و المحاضرة الجاية ان شاء
الله المرة هذه باستخدام ال certainty factors و
المرة الجاية باستخدام ال Bayesian rule
فالكلام ده هيبقى منصب في المحاضرة هذه والمحاضرة
الجاية على الشارتر التالت موضوع الشارتر التالت
اسمه uncertainty management in rule-based express
systems فيه طبعا introduction بعد هيك هو على طول
ببدأ بال base بالباسيا انا هابدأ من هنا من
certainty factors theory uncertainty factors
theory and evidential reasoningلأنها أقرب اكتر
قربا من الكلام اللى كنا بنحكيه في المحاضرة الماضية
بعد ما خلص الكلام هذا برجع على ال Bayesian
Reasoning Bayesian Reasoning okay فكنت فاكر بقى
احنا الآن ان في المحاضرة هذه هنبدأ من تقريبا من
هنا من تلاتة ستة وعمليا هيكون ترتيب الشرح تبعنا
تلاتة ستة بعدين هنشوف المثال هذا اسمه forecast
بعدين هذا كله في المحاضرة اليوم بعدين في المحاضرة
الجاية بناخد الموضوع نفسه اللي هو ال uncertainty
بس من منطلق اللي هو ال Bayesian reasoning قبل ما
نحكي في ال Bayesian reasoning بحكي شوية في أساسيات
ال probability theory بعد كده بنشوف مثل نفسه ال
forecast بس باستخدام ال Bayesian accumulation of
evidenceبعد ذلك يوجد هنا ملاحظات صغيرة واحدة
هي ال bias تبع ال method والثانية مقارنة ما بين
الطريقتين الطريقتين للتعامل مع ال uncertainty
واحدة باستخدام ال factors والثانية باستخدام ال
evidenceنبدأ اليوم بالـ Certainty Factors Theory
بالبساطة الشديدة بالـ Certainty Factors Theory
احنا بيكون في عندنا ال rules زي ما يتصار بالشكل
الاعتيادي ولكن بيضاف اليها حاجة اسمها Certainty
Factor قيمة عددية عبارة عن number to measure ال
experts beliefيعني درجة اعتقاد او درجة وثوق ال
human expert من هذه من صحة هذا ال role صحة هذا ال
role بمعنى انه زي ما قلنا هو عارف ان الشرط هذا
بيؤدي الى نتيجة هذه بس مش حتما مش مائة بالمائة فيه
درجة من ال maximum value of certain factor بيبدأ
ممكن plus oneو ال .. نسميه definitely true يعني
يبقى هو واثق مائة بالمائة لما يقولي ال human
expert ان ال rule هذه ال certainty factor تبعها
plus one معناته هو ايش؟ هو واثق مائة بالمائة من
صحته ان ال rule true ايش يعني ال rule true؟ يعني
اذا تحقق هذا الشرط حتما مائة بالمائة هيتحقق ال
conclusion تبعته الشرط هو ال conditionوالعكس من
ذلك ال minimum بحط نقص واحد لما يكون هو إذا اتحقق
هذا شرط فحتما لن يتحقق هذا ال conclusion okay فإذا
ال expert بيقول أنه some evidence is almost
certainly true ناشي؟ is almost certainly كلمة
almost certainly almost certainly يعني مش
certainly مية في الميةalmost تقريباً هذه تقريباً
خلته مش واحد خلته تمانية في المية تمانية من عشرة
okay فالكلمات هذه almost certainly لما بيجي هو ال
human expert بيحكي certainly likely probably most
likely حاجات زي هيكة بتتحول إلى أرقام تمام بتتحول
إلى certainty factors فهذا هذا مثال كلمة
definitely not يعني قطعا لنيحدث أو قطعا مش هيحدث
هذا فإذا ال value of هذه الكلمة ناقص واحد زي ما
اتفرج ان احنا ناقص واحد لما نكون متأكد في ال
negative متأكد انه مش هيحدث ان ال conclusion مش
هتحدث لما اذا متأكد انها هتحدث ماتبجعش positive
one هي لما نقول definitely إذا اليوم مطرت
definitely بكرا هتمطر تمامعمرها ما كانت definite
بس بنقول إذا حدث و كان هو متأكد أن هذا هيترتب عليه
نتيجة فبقول definitely فبنعطيها plus one ما بين it
definitely not و definitely فيها ال phrases هذه أو
ال clauses هذه زي مثلا لو بيقولي almost certainly
not أو لو بيقولي almost certainly زي ما تبقى قولنا
تمانية لو بيقولي unknown فانا مش عارفمش عارف جداش
درجة موثوقية أو درجة أثر هذا الشرط على هذه النتيجة
نعطيها احنا قيمة عشوائية من نقص اتنين و عشرة إلى
زائر اتنين و عشرة تمام هذا الكلام وين بيجي بالظبط
في ال express system ال certainty factor وين بيجي
بيجي مع ال rule ببساطة شديدة زيك نقول if evidence
then ال hypothesis ال CF هتختصر لإيش certainty
factor تمامهذا معناته ان الـ cf هذي represent ال
belief جداش جداش درجة وثوق ال human expert بإن ال
hypothesis هيتحقق given the evidence he has
occurred hypothesis و evidence أول مرة نسمع فيهم
مصطلحين هذا صح تمام هم هذا ال evidence وهذا ال
hypothesis
نتقام الآن مع الشرط على أنه هو evidence و ال
conclusion عليها hypothesis هذا كلام قيله أصوله في
ال Bayesian لما نرجع هتتضح لها دلوقت بس الآن ناخد
هم دول ال two terms على أنهم تسمية أخرى لإيش ال
condition و ال conclusion بالظبط من ال evidence هو
ال conditionوالـ hypothesis هو ال conclusion فانا
لما يقوللي ال certainty factor ال certainty factor
هذه مرتبطة مش بال .. مرتبطة بال role كلها ان هذه
ال conclusion احتمالي انها تمتش نتيجة هذا ال
condition احتمالها CF كذا okayلأن نقولتي إن هذه ال
certainty factor لأصولها في ال probability theory
و في ال Bayes rule هذا الكلام يوضح أيش علاقة ال
certainty factor بال higher probability و ال
posterior probability بس هذا الكلام احنا من أجله
لبعدينلما نرجع تاني على ال Bayesian Probability
اللي انا ايش اللي بدنا نشوفه بالظبط اللي انا بدنا
نشوفه انه انه كيف هذا الكلام اللي هو ال certainty
factor بيأثر على الاستنتاج اللي احنا بنستنتجه و
اللي بناخده بشكل نهائي من ال expert system لما انا
بعطيلهrules وكل rule الان صار مساحب الها certainty
factor و بعدين كبسأله سؤال بقوله ايش احتمالية انه
بكرا مثلا تمطر او اي .. اي سؤال اللي له علاقة بال
.. بالمجال التخصص بال express system بيعطيني
استنتاج الان ولكن برضه كمان بيعطيني معاه بيعطيني
معاه انه جداش هو ك express system واثق من هذاهو
سيقول لك انا اكيد اكيد اكيد اكيد اكيد اكيد اكيد
اكيد اكيد اكيد اكيد اكيد اكيد اكيد اكيد اكيد اكيد
اكيد اكيد اكيد اكيد
اكthen مبني على شرط و
الشرط نفسه أجى استنتاج لهول سابقة مش هذا ممكن يحصل
مش ممكن يحصل ان هذا ال sky is clear هذا يعني احد
ذات معلومة انا بعطيله اياها بس حتى لما اعطيله
اياها بقوله ال sky is clear بنسبة كده كده ممكن
تبقى فيه غيمة هنا ولا غيمة هنا هو clear السماء
صافيةبس في غمتين فانا بقول له sky is clear almost
clear تمام almost clear هذه معناه تسعين في المية
شو معناه ذلك؟ معناه ذلك ان الشرط نفسه صار فيه نسبة
موثقية هذا هيأثر على الاستنتاج لو هذا clear مية في
المية يبقى ال forecast يعني تنبؤ الأجساد انه هيبدأ
الجو بكرة sunny باحتمال تمانين في الميةلكن لو هذا
ماكنش 100% لو أنا بقلع على السما لاجيتها 70% صافية
او 50% صافية مش
بدي أثر على درجة جداش هو هيكون مش مسجوب و كده كيف
ببساطة شديدة فبنضرب الرقمين فال certainty factor
إذا عُلم ال condition الفلاني إذا تحقق ال
condition فلاني بساوي ال certainty factor تبع ال
condition مضروب في ال certainty factor تبع ال rule
فهذه التمانية ال condition هي ال evidence مش تفاجن
على ذلكفأصبح الآن أنا ال system لازم يدخل في عملية
ال inference حسب ال certainty factors وهذه قضية
بسيطة جدا اللي هي أنه يضرب عشان يطلع ال conclusion
لازم
يخد فعلا أتبار كم كانت ال certainty factors تبع ال
condition واضحة
هذه العبارة أيش معناتهاالـ certainty factor تبع هل
ال hypothesis إذا غُلم توفر هذا ال evidence أو هذا
ال condition فهو يساوي ال certainty factor تبع ال
evidence مضروف ال certainty factor تبع .. هنا ال
certainty factor مضروف كهيكة بس المفهوم اللي قصد
فيه إنها إياش ال certainty factor تبع ال role صح؟
okay فهذا أول .. أول تغيير بدي يحدث على عملية ال
inferenceالتغيير الآخر انه افترض ان انا اندي ال
condition نفسه مركب مركب من عدة sub conditions
يعني هنا بقول لي ال action is wear sunglasses إلبس
إذا كان ال sky is clear and ال forecast الصيني
يبقى بكرة جاهز حالك تاخد معاك sunglasses اللي هي
نظرات شمسيةفإذا كان على الان اهندي two conditions
انه يتحقق و بالنسبة مختلفة كيف بدي أطلع النسبة
الموثقية لل conclusion لأن
انت إذا كانت انت باخد الأقل منهم يعني افترض هذا
كان 0.5 و هذا كان 0.9
والتالي 0.7 المقال هو 0.7 اللي بتنضرب في ال 0.8
تبع ال rule صح؟ فبطلع اللي هو 0.56 فإذا كان عندي
أنا في الحالة اللي أمامنا اللي أمام ال express
system ان ال sky is clear بنسبة 90% و ال forecast
is sunnyهم بيقولولي بتوقع أنه بكرا يكون sunny
بنسبة ال 70% فيمعنى ذلك أقرر .. عشان أقرر أخد
معايا sunglasses ولا لأ بدي أطلع على النسبة هذه
يعني .. يعني الكلب بيقوللي اخد و ماتاخدش جريبة من
ال fifty fifty يعني صح هذا if it can end و if it
can't or بتتوقع ايش يكون اكس يكون ال maxmultiple
evidences اي واحد اتنين دول يعني اصحاب conditions
زمان وبالتالي باخد ال maximum ما بينهم و بضربه في
ال certainty factor تبع الhypothesis او ال pool
فهذا ال net certainty factor for multiple
antecedents انتسدنت يعني ليه conditions
multiple antecedent rules مربوطين
مع بعض بيش او متصلين مع بعض بال disjoint او ال or
طبعا ممكن تبقى ال condition فيه خليط من ال and و
ال or ولو لأ بس خلاص منطقي جدا ان و الله اذا في
هنا مجموع ال conditions and و بعدين في or و هنا
مجموع ال conditionsباخد الصحفي تبع هدولة و ال end
و الصحفي تبع هدولة و باخدهم بعد ذلك O و بحسب
الحسبة على هذا الاساس طيب
هذا طبعا اللي هي نفس مثال تبع ال .. ال .. ال
disjunction ال O بس ماعطينا الأرقام هي هنا ال sky
is overcast ستين في الميل و ال forecast is rain80%
مين اللي انا اخد اللي انا اخد ال 80% و نضربها في
90% تبع ال hypothesis طيب
احيانا ديش اللي واجهنا انه two rules fire ايش يعني
two rules fire يعني تنتين قفلة التنتين جالك
بيقولوا ليه التنتين ال condition تبعهم two
والتنتينالنتيجة تبعتهم بتصبح في نفس المتغير يعني
هنا A كانت ال true فهذا ال role fires و B كانت ال
true فهذا ال role أيضا fires فعندي أنا بناء على
هذا ال role هيطلع معايا C تساوي Z بنسبة وهنا تطلع
معايا بنسبة مختلفة صح ولا لأ
تمام اكواجين E32 دعوني اكتب على اللوح باربرا موجود
هنا اكتب
اكواجين
E32 من الكتاب
الان بدك تفكر في ان كيف نتعامل مع هذا الوضع ان في
ادي two rules fire و terrain بيعطوني استنتاجات
مختلفة لنفس المتغير C هذا لو استخدمت rule رقم واحد
هيطلع درجة الموثوقية عليه كذا و بينما لو استخدمت
rule اتنين يطلع قيمة مختلفة ايش نسوي احنا طبعا
إتفاقنا قبل أيه كإنه في ال .. في ال .. لما تبقى في
multiple rules بنسميه conflict وبناخد واحدة بس
بناخد واحدة at random هنا لما نكون في end
probability بناخدش واحدة بناخد combination من ال
two values بنحسب ال value تبع ال C بناء على ال
rule الأولانية و ال value تبع ال C بناء على ال
rule التانية و بناخد على أساسهم ال ..بس اجيب ال
equation عشان بدنا equation رقم ايش 32 هي
دلوقت تلاتين هي دلوقت تلاتين هي موجود فوق بس انا
مش كاتب الرقم الهي cf of انا احنا ايش قلنا في عندي
انا rule واحد و rule اتنينيقول واحد ال cf تبع حجة
كم؟
ال cf تبع رول اتنين يسوى كم؟ 0.6 الان
في عيني انا ال evidence one اللي هو
اللي هو ان a هو x و evidence two اللي هو ان b هو y
الاتنين متحققين فانا الأن احسب ال certainty factor
تبع c ال certainty factor تبع c given ايش في حال
تحقق من ال a و بدي أحسب ال certainty factor تبع c
في حال تحقق منالـ B هذا ايش بيساوي ال certainty
factor تبع اول
الشيء تبع ال A اللي هو E1 يعني
يعني هو هنابقول إن الاتنين CF وطبقة E1 وCF وطبقة
E2 متساوين وكلها ما يساوي 1.0 انا هذه عبارة عن ايش
هذا A هو E1 صح وB هي E2 مش هيك two evidencesفخلص
ببساطة 1.0 ضارب 0.8 بيساوي 0.8 والتاني 1.0 ضارب 0
.6 بيساوي 0.6 صار في عندي الان two certainty
factors لسه ال C ال C بتوقع حدوثة بس مرة بيه 80% و
مرة بيه 60% فإيش بيسوي ال formula هذه تلاتة خمسة و
تلاتين بتقول إنه إذا كانcertainty factors تبع ال
two evidences CF1 و CF2 هل
CF1 تبع ال evidence one و هل CF2 تبع ال evidence
اتنين اذا كانوا الاتنين اكبر من zero يعني positive
اتنين نفس الاشارة اتنين مجابين في هذا الحالةبساطة
عشان اذا باخد الـ cf1 الـ combine من cf1 مع cf2
يساوي cf1 زائد cf2 مضروبا في 1-cf1 تمام فانا بادمج
I combineالـ two certainty factors بالطريقة هذه
هذه الطريقة لو انت اتطلعت أو هذه المعادلة لو انت
اتطلعت هي نفسها هذه انما ايش بلد الطرح جمع هذه متى
بنستخدمها لما يكون الاتنين نفس الإشارة بس negative
طبعا لما يكون عند ال two certainty factorsCF1 و
CF2 متشابهين في الإشارة بستخدم نفس ال formula بس
الله ما إلا في حالة ما يكونوا متشابهين بستخدم
الناقص و في حالة ما يكونوا أقل من zero يعني و سالب
بستخدم ال plus طب هي ده إيش معناته الكلام ال CF1
بسهولة هي CF1 مظبوط؟ و هاد إيش CF2 يعني معناته0.8
زائد 0.6 مضروف في 1 نقص CF1 0.92
هذا درجة ثقتنا بإنه ال C هيحدث ان ال C is .. إيش
هو اللي بيقول هنا إيش ال rule بتقول C is Z عشان
كنت هيدر النتيجة لك ده عشان أختار ال rule واحدة
اللي هقولت يعني لأ مانديش أختار ال rule واحدة اللي
قولت في الأول .. في الأول كنا بيقول نختار ال rule
بس هنا we combine هنا في ال under uncertaintyعندما
يكون هناك فرصة غير متأكدة نجمع نتيجة رول واحد مع
نتيجة رول اتنين واضحة الفكرة الأساسية هنا هناك
نجمع ندمج هذا رول الأولى طلعت لي 80% و رول التاني
طلعت لي 60% أنا لن أأخذ واحد من التنتين لن أأخذ
واحد و أستثن الأخرى لأ حتى لو تلاتة سأخذهم كمان
سأخذهم و أدمجهم بالطريقة هذه بالأليهاأدمش طلع اما
انا دمشت تمانية واست تمانية في المية وستين في
المية ايش طلع معايا 92% زادت صح زادت زادت درجة
الموثوقية من هذا الاستنتاج هذا هو الاستنتاج
التنتين باستنتاجولي نفس الناتج التنتين اللي قلولي
ان C هتكون Zالمتغير الـ c هيكون ال value تبعه
الذات وهذا برضه بتقول اللي المتغير ال c هيكون ال
value تبعه الذات بس واحدة بتقول لي نسبة ثقتها من
كلامها 60% والتالية ثقتها من كلامها 80% طب انا اخد
مين هاخدهم الاتنين بس هدمجهم ويطلع معايا رقم جديد
الرقم معايا 92 أعلى من ال 80% و أعلى من ال 60% صح
تخيل الأمر كأنه اتنين قاعدينبشهدوا او بيأكدوا
حقيقة تمام انا بسأل فلان بقوله هل شفت المدرس اليوم
أجي على الجامعة؟ بقولي اه متأكد متأكد؟ بقولي اه
متأكد، جديش متأكد؟ تمانين في المية تمام؟ هذا في حد
ذاته كويس لما ييجي واحد تاني اسأله بقوله شفت
المدرس أجي على الجامعة؟ بقولي اه بقوله جديش؟متأكد
بيقولي 60% الان 60% صحيح أضعف من 80% ولكن كونها
جتنين اتنين شهادتين لنفس المعلومة هذا بيقوي درجة
ثقاتي أنا بإنه فعلا المعلومة صحيحة مظبوط ونفس
الأشياء لو كان بال negative هتلاقي إن الرقم اللي
طلع هيبدأ عالي بس بال negative okay يعني دمجحصل
دمج الشهادتين هذي شهادة و هذي شهادة حصل دمج
الشهادتين اه هيطلع اعلى من اي من هما و هيبقى في
الاشعار يعني لو المتناقضتين لو واحد بيقول 80%
بالمو جابه التاني بيقول 60% بالسالب يبقى الاتنين
بتضعفوا في بعض واحد بيشهد ضد الشهادته مناقضةشهادة
الآخر ال rule ال rules بنفضوا بعض يبقى بأخد ..
يبقى .. لما أنادي أحسن الاسم هذه اللي هي الحالة
الرسالة ده هو التلات حالات الحالة الأولى ان
الاتنين positive صح الحالة التالتة ان الاتنين
negative صح هذه واحدة منهم positive والتاني
negative صح في هذا الحالة هيطلع معايا قيمة أضعف من
أي منهميعني الموجب هتكون ضعفة والسلب هتكون ضعفة
صح؟ خلّيني أطلع هذا الكلام في الحالة هذه في الحالة
هذه اللي أمامنا في ال example هذا مافيه أن ال
certainty factor تبع ال evidence الأولاني موجب
واحد بينما ال certainty factor تبع ال evidence
التاني سلب واحد دخل الكلام هذا في المعادلة
هيتطلقلك ال rule هيتطلقلك ال certain factorالـ CF1
اللي هو الستنتاج بناء على رول رقم واحد موجب تمانية
موجب تمانية فم صح الاستنتاج بناء على رول رقم اتنين
هتنقص ستة في هذا الحالة مابقدرش اطبق نفس ال
formula لا هذه ولا التانية طبعا تبصي لازم اطبق ال
formula الأخرى اللي هي هذه اللي هي انه اجمعهم
الاتنين
على واحد نقص ال minimum ما بينهم ال minimum
absolute value بعد ما أشيل الإشارة يعني تمانية و
نقص ستة اللي
هو إيش؟ إيش ال minimum؟ شيلت أنا الإشارة تبعت
الستة ال minimum تبعهم نقص ستة ال 0.6 زي ما يعني
يعني واحد نقص 0.6 إيش بيسوي؟0.4 كلام هذا ايش فوق؟
مجموعهم مجموعهم طبعا واحد منهم هتكون اشارتها سالب
صح فتقلع 0.2 هذا نص هذا صح هذا 0.2 نص 0.4 ايش رأيك
في الرقم هذا الرقم هذا اقل من ال 8% وفي نفس الوجهة
اعلى من ال 0.6 صح
أجالي مانياشي ضغف
ضغف ضغف ضغف
ضغف ضغف ضغف ضغف ضغف ضغف ضغف ضغف ضغف ضغف ضغف ضغف
ضغف ضغف ضغف ضغف
ضغوبعدين النادش تاخدوا مع السياف تلاتة اكتر من
evidence قلنا minimum و maximum اذا نفس ال rule
فيها اكتر من evidence اذا هم conjunction او
disjunction بتلاخد صح؟ احنا الأن أصبح عندنا هالية
لمعالجة ال rulesالقالية أو القاليات اللازمة
لمعالجة ال rules في حالة ال uncertainty أول قالية
كانت إن الاستنتاج تبع ال rule بخدوش زي ما هو
بالثقة أولا أولا أولا أحنا بنضيف certainty factor
لل rules فهذا أول حاجة استجدت عن كلامنا السابق أنه
صار ال rule لها certainty factor
هذا الكلام ترتب عليه انه انا الاستنتاج تبع رؤيس
الدولة دي تحققت استنتاج تبعها بدي اخد ال certainty
factor تبعها و اضربه في ال certainty factor تبع
مين ال evidence، مظبوط؟ عشان اخد ال certainty
factor تبع الاستنتاج هذا الموضوع المعناه ده،
مظبوط؟القضية التالتة اللي هي لما يكون في عندي
multiple evidence في ذاك ال rule الواحدة لاستخدام
ال minimum أو ال maximum القضية الرابعة النقطة
الرابعة اللي هي انه لما يكون في عندي more than one
rule تمام
more than one rule بتعطي نفس الاستنتاج ولكن ب
certain t factors متباينة نفس الاستنتاج اللي هو c
is z ولكن ب certain t factors مختلفة كيف بتعامل
معاهم بتعامل معاهم حسب إذا هم الإثنين موجبين أو
إثنين سالبين أو بختلفوا عن بعض تمام ال example
اللي بنطلع عليه الآن بشكل عملي أكتراللي هو Express
System بسيط جدا رول بيز فيه بس الستة rules هدولة
أطلع عليهم
هو
about a forecast لتنبؤ أو لتوقع حالة إتجار Express
System is required to predict whetherwhether it
will rain tomorrow or in other words to establish
certain factors for the not valid object tomorrow
هذا الان tomorrow ايش سماه object تذكره linguistic
variables و linguistic objects تمام فهو عبارة عن
متغير متغيره ايه هو القيمة تبعته هتكون اما rain او
dry او ايشRain or Dry بالظبط انه يا اما هتمطر يا
اما مش هتمطر بس الان في اندي certainty factor ال
certainty factors تبعت الرموز المختلفة الان ايش
بتوقع ان ال system عشان يشتغل بعد ما نعطيه الرموز
هذا يسوي بده يشتغل ب forward chaining او backward
chaining
هيبدأ .. إذا .. إذا هو بدي .. ال system بدي افترض
أنه بكرا dry معناه ذلك إيش؟ بدي يبدأ يسألني عن ال
إيش؟ المعطيات اللي بدي .. اه وين فيه rule بتقوللي
dry هيجي يقوللي هل today is dry؟ هيسألني السؤال
هذا إذا بدي أمشي forward forward sharing هيمسك ال
rules وشوف إيش في عنده معطيات لسه مافيش معطياتفإيش
بيسوي؟ حيسأل ال user هيقول له إيش بتتوقع؟ إيش
اليوم الحالة؟ تمام؟ فهيكون عن طريق ال dialogue
طبعا what is the weather today؟ فال user بيقول له
rain تمام؟ فبنان على ذلك ال rules اللي عندي are
that today is rain, today is dry, today is rain,
today is rain, today is dry, today is dry أول
واحدة من ال rulesبالطابق اللي هي هادي صح مظبوط و
في عندنا هادي today is rain و today is rain يبقى
هو بناء على رول رقم واحد الآن بده
يحسب ايش بده
يحسبهذا ال hypothesis جدّيش احتماليته ان tomorrow
is rain جدّيش احتماليتها كيف
حسب؟ ده رامة في الواحد بس مافيش كلمة توضعية ده في
الواحدعشان كان واحد بيحكيلي انه بكرا مثلا حلقين
تشتت ماجيبش سيرة جادة في البيت صحيح صحيح صحيح صحيح
الان الان
هو لما ياخدها على انها rain لما ياخدها على انها
rain تفترض انه rain 100%فأشتغل على هذا الأساس على
الأساس أنها مية في المية و ضربة في واحد تمام ما هو
أصلا يا إما في رين يا إما مافيش رين و ليلا احنا
بنحكي عن اليوم يا إما كانت ماطر يا إما ماكانش ماطر
مابنحكيش عن إشي يعني هذا متوقع okay
الآنالان هناك رولز تانية تسأل عن المطر والمستوى
المطر يعني الان هو بناء على هذا ال rule لحالها حسب
هذا ال rule لكن ايضا هناك رولز تانية تسأل عن مطر
اليوم والمطر اليوم مخلص حسنا
فالان هو بعد ما خلصبعد ما خلصت دورة ال cycle
الأولى حسب اليوم اليوم اليوم اليوم اليوم اليوم
اليوم اليوم اليوم اليوم اليوم اليوم اليوم اليوم
اليوم اليوم اليوم اليوم
اليوم اليوم اليوم اليوم اليوم اليوم اليوم اليوم
اليوم اليوم اليوم اليوم اليوم اليمظبوط يعني هذا
القول عشان ينفذها هذا already معلوم لكن هذا لسه مش
معلوم فبده يسأل انا عن هذا الكلام فلما في الدورة
التانية سألت طبعا هنا ال 50% هذا واضح اضرب الواحد
في ال 50% اللي هي certainty factor تبع ال role
نفسها لما سأل بعد هيك عن what
is the rainfall today وقالله okayالان ال law هذا
ال law هذا عشان rule رقم تلاتة بتطلب هل كان رين و
جديش كان ال rainfall سألوا الان to what degree do
you believe ال rainfall is law الان كلمة ال law ما
هي برضه برضه كمان بتنا ..الها ..الها certainty
factor تمام فسألوا قالوا zero point eight الان
صارت rule رقم تلاتة rule رقم تلاتةtoday's rain is
a certain factor هذا هو الوضع الأولاني وهذا هو
الوضع التاني rainfall is low جرداش 0.8 بما أن ال
compound condition هذا conjunction فلازم يأخذ ال
minimum ال minimum ما بينهم اللي هو 0.8 و يضربها
في مين ال 0.6 تبع التطور و نطلع 48لأنه استنتج
حاليا صار عنده استنتاج انه انه ايش بناء
على ال rule الأولى ايش كان الاستنتاج ان rain خمسين
في المية بناء على ال rule هذا كان tomorrow is rain
خمسين في المية هي rain خمسين في المية والان ال
rule التاني ال rule رقم تلاتة بتستنتج الاستنتاج
اخر ويقوله
هذا الكلام كيف نتعامل معاه هل .. هذا ايش هذا ..
هذا الآن ال .. ال .. ال conclusion بتعطي .. ال
system بيعطي two facts بيقول لي ان tomorrow رح
يكون رينأو two predictions سيقول لي انه سيكون رين
و في نفس الوقت سيقول لي انه سيكون dry بس بالنسبة
المتفاوتة هل الآن نعمل combination ندمج؟
هاي tomorrow و هاي tomorrow لأ
مابندمجش احنا ندمج لما تكون نفس ال fact او نفس ال
conclusion بالنسبة المتفاوتةبس هنا two conclusions
طب مش هتساوي في هذا الحالة باخدها عادة ممكن ال
system يعطيلي two recommendations يقوللي هتكون
مطرة و برضه يقوللي هتكون هذا جافة اه ممكن ممكن لسه
متفاوتة إذا الأمر المعطيات ما بتساهم على أنه نحسم
فبيظل الأمر عايم بين الهدف جدّام لو في الدورة اللي
بعد في ال cycle اللي بعد ال system سأل سؤال
وعطيناه إجابة و الإجابة هذه هتكون لها دور في ترجيح
كفة أحد التوقعات
على الآخربعد ذلك السيستم سأل what is the
temperature؟ يعني أنه الآن أنت فاكر فيها forward
shading السيستم قاعد يلف ويدور على أيش فيه rules
عنده ومين منهم fires هذه كانت الأولى والتالتة
already fired لأنه يريد أن يشوف هل في المزيد كان
fired ولا لأ بس المزيد هذا بيعتمد على معبيات إذا
وقفنا على rule و ال rule هذه فيها شق ماعناش
المعلومة اللي بعتمد علينا نسأل ال userwhat is the
temperature today سأل عن ال temperature cold قال
له to what degree do you believe that the
temperature is cold قال له تسعة في المية الان هذا
كان اصلا السؤال اللي اجى لانه كان مقفل في الساكين
اللي على الرغم من الرقم 4 فسأل عن ال temperature
وسأل عن جداش درجة المثوقية انها cold فالان في عند
هنا two ولا تلاتة evidencesEvidence الأولى يعني
Today's
rain هذا عندنا وعندنا الإيجاب تبعته وعندنا ال
certainty تبعته هذا rainfall اللي هو عندنا وعندنا
ال certainty تبعته هذا اللي استجدت وصار عندنا وصار
ال certainty تبعته قداش كده كانت 0.9 فالأن برضه
لأنهم end فبناخد ال minimum ال minimum بين الواحدو
التسعة و أيضا ايش اللي قبل مش كان تسعة التمانية صح
التمانية تبعد اللي هو rainfall واحد و التمانية و
التسعة ايش ال minimum اللي هي التمانية بتنضرر في
سبعة بلاش ستة و خمسين الان ستة و خمسين tomorrow is
dry صح tomorrow is dry صارت ستة و خمسين و كانت
تمانية و اربعين و كانت تمانية و اربعين
اللي هو compound بالظبط بتعمل combination و لا مش
شادة لأ لسه لسه تمام
ايه الان صار في عندي ان rule تلاتة و rule اربع
rule تلاتة اللي قالتلي انه dry تمانية و اربعين هذا
الكلام اجا من rule و هذا الكلام انه rain اجا من
الان استجد علينا رول ستة تجعلني اقول ان اليوم هو
إدراي بس بالنسبة .. صح فهنا دول الان ال
conclusion هي نفسها بس ب two different what؟ ب two
different certainty values صح؟ الان انا لازم اعمل
compilation هنا ال certainty factor الإجمالي
من ال role تلاتة من ال certainty factor تبقى ال
role تلاتة من ال certainty factor تبقى ال role
أربعة ايش هم بيستخدموا الآن اي formula لأنهم
الاتنين موجبين فبستخدموا ال formula اللي كنا نحكي
عنها اللي هي الأول زاد التاني مضروبا في واحد نقص
الأول فطلع 77 شايف كيف عززوا بعض ال twocertainties
او uncertainties عززوا بعض فزادت الاحتمالية انه
صار عندي 0.7% هذا ال combined صرت انا اكتر
للاعتقاد انه تكون dryالان ال system بيستمر في
القالية هذه بيستمر في القالية هذه الى ان مايظلش
فيه rules اللي يمكن مطابقتها ايش يعني ان هم هدول
ال 6 rules خليني ارجع لهم الان هدول ال 6 rules
خلاص استنفذ ال .. ايش المعطيات اللي او استنفذت ال
conditions بتاعتهم ماضلش في اشي اللي يمكن مطابقته
كوني قولتلي ان اليوم ريان يبقى مافيش مجال انه هادى
.. خلّي بالك ان اليوم مطر اجت من وين اجت .. اجت
نتيجة .. نتيجة الاستنتاج هذا تبع .. تبع الرقم
تلاتة مش انا اللي قلتله ان tomorrow مش انا اللي
قلتله مش انا اللي قلتلههو ماتيش الاستنتاجات رول
ستة هذه اللي اتولدت فيها او رول اربع ناسف انا
اخبطت رول اربع رول اربع ده بقول كيف اجت اليوم جمال
جمال اليوم is rain و rainfall is low و temperature
is cold هدولة كلهم اجوا من ليش من الموقعات اللي
اعطيته اليوم فبنقول اذا كان لازال في rules أخرى
يمكنمطابقتها وممكن تقديتها ب effects بيستمر غير
كبير جف وبيعطيني هذه الأرقام منها اليه؟ اليه اللي
مافيه بوابها بس هو قال لي اليوم مدهش هادى خلاص
هادى مدهش هادى اه و بعدين كمان temperature
temperature اللي انا قولتله ان ال temperature is
low فخلاص هادى كيف ده تصير true رقم خمسة
الكلام هنا عن tomorrow tomorrow هو اللي dry انا
حسنت ال rule رقم خمسة لأني طلعت بره الموضوع من
النوم ما قلتله today is rain صح
اصبح مافي مجال ان هذا تتحقق لان today is dry وستة
كذا مش هتتحقق نعم طلعت بره
هذا باختصار شديد يعني اللي هو فحوة ال certainty
factor theory
وقالية التطبيقه في ال rule based express system
الحاضرة الجاية بنحكي في ال Bayesian rule
وكيف يمكن توظيفها في ال rule based express system