Your SlideShare is downloading. ×
0
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Clips parte1
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×

Thanks for flagging this SlideShare!

Oops! An error has occurred.

×
Saving this for later? Get the SlideShare app to save on your phone or tablet. Read anywhere, anytime – even offline.
Text the download link to your phone
Standard text messaging rates apply

Clips parte1

421

Published on

CLIPS PROGRAMACION

CLIPS PROGRAMACION

Published in: Education
0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total Views
421
On Slideshare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
3
Actions
Shares
0
Downloads
17
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

Report content
Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
No notes for slide

Transcript

  • 1. SISTEMAS BASADOSEN EL CONOCIMIENTO CLIPS “conceptos básicos” PARTE 1
  • 2. ELEMENTOS BASICOS DE CLIPS HECHOS REGLAS VARIABLES COLA DE ACTIVACIONES OTROS CONTROLES
  • 3. HECHOS Los tipos son: •Atributo-valor •Objeto-atributo-valor •Relacional Los hechos sin etiqueta son sensibles al orden.
  • 4. (assert (atributo valor)) CLIPS> (assert (es-animal perro)) <Fact-0> CLIPS> (assert (presion-sangre alta)) <Fact-1> CLIPS> (assert (velocidad 5)) <Fact-2> CLIPS> (assert (velocidad 5)) FALSE CLIPS>
  • 5. (assert (objeto atributo valor)) CLIPS> (clear) CLIPS> (assert (Lassie especie perro)) <Fact-0> CLIPS> (assert (Lassie domestico si)) <Fact-1> CLIPS>
  • 6. (assert (relacion atributo valor)) CLIPS> (assert (tratado-con Perez penicilina)) <Fact-2> CLIPS> (assert (admitido-por Perez Dr- Lopez)) <Fact-3> CLIPS>
  • 7. Para verlos (facts) CLIPS> (facts) f-0 (lassie especie perro) CF 1.00 f-1(Lassie domestico si) CF 1.00 f-2 (tratado-con Perez penicilina) CF 1.00 f-3 (admitido-por Perez Dr-Lopez) CF 1.00 For a total of 4 facts
  • 8. Para reiniciar (reset) CLIPS> (reset) CLIPS> (facts) f-0 (initial-fact) CF 1.00 For a total of 1 fact. CLIPS> Similar a clear pero aquí tenemos el hecho inicial.
  • 9. Los hechos con etiqueta Al inicio se indica a que tipo de campo pertenece cada uno: •Float •Externaladress •Integer •Factadress •Symbol •Instancename •instanceadress •String
  • 10. Para eliminar algo: (retract n) donde n es el numero de hecho. Se puede usar * en lugar del nombre para eliminar todo lo introducido en ese momento.
  • 11. De forma remota (deffacts estado-inicial (alta Jose-Martinez iop) (anterior Jose-Martinez infarto) (dolor Jose-Martinez lado-izquierdo) (paciente Juan-Lopez asmatico) ) Se cargarán hasta que reiniciemos el sistema mediante (reset).
  • 12. REGLAS Son las responsables de almacenar el conocimiento en un sistema experto, ya que realizan ciertas acciones determinadas cuando se cumplen una serie de condiciones.
  • 13. REGLAS  Si • Condición-1antecedentes • Condición-2 • Condición-3  Entonces • Acción-1consecuentes • Acción-2 • Acción-3
  • 14. Formato general defrule nombre_regla "Descripción opcional entre comillas“ (<patrón-1>); Miembro izquierdo de la regla (<patrón-2>) ... (<patrón-n>) => (<acción-1>) ;Miembro derecho de la regla (<acción-2>) ... (<acción-m>) ) ;Paréntesis de cierre
  • 15. EJEMPLO: (defrule semaforo-rojo (luz roja) => (printout t "Detengase" crlf))
  • 16. Otro ejemplo (defrule trata-infeccion "Tratamientoempírico" (Perez riesgo-infeccion si) (Perez infeccion-antes si) => (assert (Perez dar penicilina) )
  • 17. BIBLIOGRAFIA Sebastián Ventura Soto Matemática aplicada, ciencias de la computación e Inteligencia Artificial Universidad de Córdoba http://www.uco.es/users/sventura/misc/TutorialCLIPS/Tuto rCLIPS02.htm

×