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CLIPS PROGRAMACION

CLIPS PROGRAMACION

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Transcript

• 1. SISTEMAS BASADOSEN EL CONOCIMIENTO CLIPS &#x201C;conceptos b&#xE1;sicos&#x201D; PARTE 1
• 2. ELEMENTOS BASICOS DE CLIPS&#xF06E; HECHOS&#xF06E; REGLAS&#xF06E; VARIABLES&#xF06E; COLA DE ACTIVACIONES&#xF06E; OTROS CONTROLES
• 3. HECHOS&#xF06E; Los tipos son: &#x2022;Atributo-valor &#x2022;Objeto-atributo-valor &#x2022;Relacional Los hechos sin etiqueta son sensibles al orden.
• 4. (assert (atributo valor))&#xF06E; CLIPS&gt; (assert (es-animal perro))&#xF06E; &lt;Fact-0&gt;&#xF06E; CLIPS&gt; (assert (presion-sangre alta))&#xF06E; &lt;Fact-1&gt;&#xF06E; CLIPS&gt; (assert (velocidad 5))&#xF06E; &lt;Fact-2&gt;&#xF06E; CLIPS&gt; (assert (velocidad 5))&#xF06E; FALSE&#xF06E; CLIPS&gt;
• 5. (assert (objeto atributo valor))&#xF06E; CLIPS&gt; (clear)&#xF06E; CLIPS&gt; (assert (Lassie especie perro))&#xF06E; &lt;Fact-0&gt;&#xF06E; CLIPS&gt; (assert (Lassie domestico si))&#xF06E; &lt;Fact-1&gt;&#xF06E; CLIPS&gt;
• 6. (assert (relacion atributo valor))&#xF06E; CLIPS&gt; (assert (tratado-con Perez penicilina))&#xF06E; &lt;Fact-2&gt;&#xF06E; CLIPS&gt; (assert (admitido-por Perez Dr- Lopez))&#xF06E; &lt;Fact-3&gt;&#xF06E; CLIPS&gt;
• 7. Para verlos (facts)&#xF06E; CLIPS&gt; (facts)&#xF06E; f-0 (lassie especie perro) CF 1.00&#xF06E; f-1(Lassie domestico si) CF 1.00&#xF06E; f-2 (tratado-con Perez penicilina) CF 1.00&#xF06E; f-3 (admitido-por Perez Dr-Lopez) CF 1.00&#xF06E; For a total of 4 facts
• 8. Para reiniciar (reset)&#xF06E; CLIPS&gt; (reset)&#xF06E; CLIPS&gt; (facts)&#xF06E; f-0 (initial-fact) CF 1.00&#xF06E; For a total of 1 fact.&#xF06E; CLIPS&gt;&#xF06E; Similar a clear pero aqu&#xED; tenemos el hecho inicial.
• 9. Los hechos con etiqueta&#xF06E; Al inicio se indica a que tipo de campo pertenece cada uno: &#x2022;Float &#x2022;Externaladress &#x2022;Integer &#x2022;Factadress &#x2022;Symbol &#x2022;Instancename &#x2022;instanceadress &#x2022;String
• 10. Para eliminar algo:&#xF06E; (retract n) donde n es el numero de hecho.&#xF06E; Se puede usar * en lugar del nombre para eliminar todo lo introducido en ese momento.
• 11. De forma remota&#xF06E; (deffacts estado-inicial (alta Jose-Martinez iop) (anterior Jose-Martinez infarto) (dolor Jose-Martinez lado-izquierdo) (paciente Juan-Lopez asmatico) )&#xF06E; Se cargar&#xE1;n hasta que reiniciemos el sistema mediante (reset).
• 12. REGLAS&#xF06E; 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 &#xF06E; Si &#x2022; Condici&#xF3;n-1antecedentes &#x2022; Condici&#xF3;n-2 &#x2022; Condici&#xF3;n-3 &#xF06E; Entonces &#x2022; Acci&#xF3;n-1consecuentes &#x2022; Acci&#xF3;n-2 &#x2022; Acci&#xF3;n-3
• 14. Formato general&#xF06E; defrule nombre_regla "Descripci&#xF3;n opcional entre comillas&#x201C;&#xF06E; (&lt;patr&#xF3;n-1&gt;); Miembro izquierdo de la regla&#xF06E; (&lt;patr&#xF3;n-2&gt;)&#xF06E; ...&#xF06E; (&lt;patr&#xF3;n-n&gt;)&#xF06E; =&gt;&#xF06E; (&lt;acci&#xF3;n-1&gt;) ;Miembro derecho de la regla&#xF06E; (&lt;acci&#xF3;n-2&gt;)&#xF06E; ...&#xF06E; (&lt;acci&#xF3;n-m&gt;)&#xF06E; ) ;Par&#xE9;ntesis de cierre
• 15. EJEMPLO:&#xF06E; (defrule semaforo-rojo (luz roja)&#xF06E; =&gt;&#xF06E; (printout t "Detengase" crlf))&#xF06E;
• 16. Otro ejemplo&#xF06E; (defrule trata-infeccion "Tratamientoemp&#xED;rico"&#xF06E; (Perez riesgo-infeccion si) (Perez infeccion-antes si)&#xF06E; =&gt;&#xF06E; (assert (Perez dar penicilina)&#xF06E; )
• 17. BIBLIOGRAFIA&#xF06E; Sebasti&#xE1;n Ventura Soto Matem&#xE1;tica aplicada, ciencias de la computaci&#xF3;n e Inteligencia Artificial Universidad de C&#xF3;rdoba&#xF06E; http://www.uco.es/users/sventura/misc/TutorialCLIPS/Tuto rCLIPS02.htm