Informatika | Tanulmányok, esszék » Baracskai Zoltán - Doctus dokumentáció

Doctus Documentation Bevezetés 1 2 3 Előszó .3 Néhány szó a dokumentumról.3 Ábrák és táblázatok .5 3.1 Ábrajegyzék5 3.2 Táblázatok jegyzéke 7 Doctus Útmutató 1 2 A Doctus KBS.8 Eredeti döntés (ha nincs tapasztalat a területen) .9 2.1 Előnyök 9 2.2 A tulajdonságok összegyűjtése 9 2.3 A tulajdonságok hierarchiája: a szabályalapú gráf 10 2.4 Az esetek összegyűjtése11 2.5 Tudásimport – adatbányászat11 2.6 A szabályok 13 2.7 A következtetés 16 2.8 Döntéselemzés és csiszolás17 2.9 Tudásexport – intelligens portál 18 3 Rutindöntés (ha van néhány tucat eset a területen) . 19 3.1 Előnyök 20 3.2 A tulajdonságok összegyűjtése 20 3.3 Az esetek összegyűjtése21 3.4 Tudásimport – adatbányászat21 3.5 Döntési fa: az esetalapú gráf23 3.6 Az esetek osztályozása24 3.7 A következtetés 25 3.8 Döntéselemzés és csiszolás25 3.9 Tudásexport – intelligens portál 26 4 Tanulás az esetekből (a modell redukálása) . 28 4.1

Előnyök 28 4.2 Egyszintű hierarchia 29 4.3 Hiányzó és eldöntetlen szabályok29 4.4 A következtetés 30 4.5 Hallgatólagos tudás és csiszolás 30 4.6 Tudásexport – intelligens portál 31 Doctus Kézikönyv 1 2 3 4 5 6 7 Egy tudásbázisú rendszer . 33 A Doctus öt táblája . 33 2.1 Tulajdonságok (Attributes)33 2.2 Esetek 42 2.3 Szabályalapú gráf47 2.4 Szabályok51 2.5 Esetalapú gráf 60 Táblák használata. 67 3.1 Lépkedés a mezőkön 67 3.2 A jobbegérgomb menü 67 3.3 Szöveg bevitele 68 3.4 Kijelölés68 3.5 Beszúrás és törlés 68 3.6 Mezők mozgatása68 3.7 Mezők méretezése68 Tudásexport és tudásimport . 69 4.1 Tudásexport 69 4.2 Tudásimport72 Kezelői felület . 77 5.1 Főmenü 77 5.2 Keyboard Shortcuts85 5.3 Eszköztár86 Működtetés és karbantartás . 86 6.1 Telepítés 86 6.2 Demo és Collector üzemmódok87 6.3 Doctus Fájltípusok87 6.4 Advanced Mode 88 6.5 A Doctus indítása88 6.6 Command Line Arguments89 6.7 A program

eltávolítása89 Appendix . 89 7.1 Mintapéldák 89 7.2 Export sablonok90 7.3 Kötegelt feldolgozás – batch utasítások 94 7.4 Az informativitás meghatározása94 7.5 Glossary95 Bevezetés http://www.doctushu Bevezetés 1 Előszó Baracskai Zoltán A hetvenes években a mesterséges intelligencia alkalmazásának hatalmas távlatai voltak, de a nyolcvanas évekre ezek nagyon leapadtak. Akkoriban a szakértőrendszerek kamaszkoráról írtam könyvet. Most újraolvasva a szöveget látom, hogy mennyit tudhat valaki, aki csak könyveket olvasott, anélkül, hogy a valóságban kipróbálta volna a dolgokat. Mennyivel jobb lett volna, ha van tapasztalatom az üzleti alkamazásokban. Csak informatikusok alkotásait használhattuk, nekik pedig végképp nem volt semmilyen üzleti tapasztalatuk. Az utóbbi 16 évben kifejlesztettem egy saját rendszert és mára van kb. száz működő alkalmazásom Ma már képes vagyok bemutatni a szakértőrendszerek alkalmazásának

lehetőségét az üzletelésben. És semmi okom rá, hogy megfosszam az új generációt attól, ami nekem nem állt rendelkezésemre. A szakértői keretrendszerek sokéves használata során kialakult néhány elv, amikre érdemes odafigyelni: • Ha találunk egy új megoldást, nézzük meg, hogy van-e hozzá demo vagy próbaváltozat, az üzleti életre vonatkozó példákkal valamint érthető útmutatóval és/vagy súgóval, ami alapján néhány perc alatt meg tudjuk állapítani, hogy alkalmas-e a számunkra. • A bemeneten a keretrendszer lehetővé kell, hogy tegye a tudásbázis integrálását adatbázisokkal/adattárházakkal, míg a kimeneti oldalon képes kell, hogy legyen exportálni a tudásbázist a bemutatást kényelmessé tevő formátumokban, pl. html fájlokként • A következtetési műveletek átláthatóak kell, hogy legyenek, és egyetlen gombnyomással elvégezhetők. Alapvető, hogy érthető legyen, mi történik • A szoftveren kívül szükség

van tudásrendezőre (Knowledge Engineer), akiben bízhatunk. Az ő dolga nem csupán annyi, hogy megmutassa, hogy mikor melyik gombot kell megnyomni, hanem azt is, hogy hogy lehet menedzselni az összegyűjtött tudást. A tanácsadási referenciák segítenek a bizalom kiépítésében. Különös figyelmet fordítottam arra, hogy a fejlesztőcsapatom tagjai kövessék ezeket az elveket a Doctus 3.0 keretrendszer kifejlesztése során 2 Néhány szó a dokumentumról Ez a dokumentum három változatban készül: súgófájlként a Doctus KBS része, online dokumentációként elérhető a Doctus weboldalakról (http://www.doctusinfo, http://wwwdoctushu, http://www.odlukacom) és nyomtatható kézikönyv formájában Mivel ezeket egyetlen forrásfájlból generáltuk, tartalmilag azonosak, kivéve a speciális rendeltetésű elemeket, mint pl. a kulcsszavak (csak a I-3 Bevezetés http://www.doctushu súgófájlban) vagy a navigátor (az online változatban és a súgóban). A

dokumentum két fő részből áll: az útmutató (Doctus Guide) és a kézikönyv (Doctus References). Az első rész arról szól, hogy mire használjuk a Doctust, és a fókuszban a használat előnyei vannak. A második rész arról szól, hogyan használjuk a Doctust, ennek fókuszában a szoftver van. Hogy egyszerűbbé tegyük a dokumentum használatát, egyes szövegrészeknek megkülönböztető jelölést adtunk. I-4 Bevezetés http://www.doctushu Tipp: Alkalmas helyeken tippeket adunk, Doctusos tanácsadói tapasztalatunk alapján. Ezek az tippek bárkinek hasznosak lehetnek, aki tudásbázist épít. Matek: A Doctus lehetőségeinek logikai és/vagy matematikai magyarázatait azoknak ajánljuk, akik mélyebben szeretnék megérteni, hogy milyen okoskodást követtünk. Technikai: A Doctusban használt technikai megoldásokat csak a magas szintű programozói ismeretekkel rendelkező felhasználóknak javasoljuk. Haladóknak: A Doctus lehetőségeinek olyan

finomságait jelöltük így, amelyek összezavarhatják a kezdőket, de nagyon hasznosak lehetnek a tapasztalt felhasználók számára. Példa: A jobb érthetőség kedvéért példákat mutatunk a használatra. Ezekhez a példákhoz demo-méretű tudásbázisokat használtunk, amelyek letölthetők a Appendix – Mintapéldák (R-7.1) fejezetben Appendix – Mintapéldák (R-71) 3 Ábrák és táblázatok 3.1 Ábrajegyzék G-1. Ábra G-2. Ábra G-3. Ábra G-4. Ábra G-5. Ábra G-6. Ábra G-7. Ábra G-8. Ábra G-9. Ábra G-10. Ábra G-11. Ábra G-12. Ábra G-13. Ábra G-14. Ábra G-15. Ábra G-16. Ábra G-17. Ábra G-18. Ábra G-19. Ábra G-20. Ábra G-21. Ábra G-22. Ábra G-23. Ábra G-24. Ábra G-25. Ábra G-26. Ábra Tudásbázisépítés Tulajdonságok és értékek összegyűjtése. A szabályalapú gráf. Az esetek összegyűjtése. Tudásimport. Külső adatok klaszterezése. Szabályok 1D-ben. Szabályok 2D-ben. Tanácsok a szabálybevitelhez. Konzisztenciavizsgálat. A

szabályalapú következtetés eredménye. Az eredmény magyarázata. Tudásexport. Értékelés az intelligens portálban. Tulajdonságok és értékek összegyűjtése. Az esetek összegyűjtése. Tudásimport. Külső adatok klaszterezése. Az esetalapú gráf. Tulajdonságok informativitása és sűrűsége. Tudásexport. Exportált esetalapú tudásbázis esetek gyűjtéséhez és gyors értékeléshez. Az esetalapú szabálygráf. Eldöntetlen szabályok a redukcióban. Tudásexport. Az exportált redukált modell. I-5 Bevezetés R-1. Ábra R-2. Ábra R-3. Ábra R-4. Ábra R-5. Ábra R-6. Ábra R-7. Ábra R-8. Ábra R-9. Ábra R-10. Ábra R-11. Ábra R-12. Ábra R-13. Ábra R-14. Ábra R-15. Ábra R-16. Ábra R-17. Ábra R-18. Ábra R-19. Ábra R-20. Ábra R-21. Ábra R-22. Ábra R-23. Ábra R-24. Ábra R-25. Ábra R-26. Ábra R-27. Ábra R-28. Ábra R-29. Ábra R-30. Ábra R-31. Ábra R-32. Ábra R-33. Ábra R-34. Ábra R-35. Ábra R-36. Ábra R-37. Ábra R-38. Ábra R-39.

Ábra R-40. Ábra R-41. Ábra R-42. Ábra R-43. Ábra R-44. Ábra R-45. Ábra R-46. Ábra R-47. Ábra R-48. Ábra http://www.doctushu A jelöltek az elvégzett munkáik száma alapján a következő négy kategóriába sorolhatók: egy sem, néhány, átlagos és sok. Az «Attributes» tábla testreszabása Tulajdonságjellemzők – Értéksorrend Tulajdonságjellemzők – Elágaztatási mód Tulajdonságjellemzők – Automatikus értékek Tulajdonságjellemzők – Klaszter beállítások Tulajdonságjellemzők – Külső adatforrás Az ‘1’ nevű jelöltnek néhány elvégzett munkája van. Ez függőleges nézet A «Cases» tábla testreszabása Ez az esetjellemző ‘néhány’ és ‘átlagos’ 1/3 – 2/3 arányban. Jelöltek keresése, akik ‘Tender’-e legalább ‘fair’. A ‘Tender’ a ‘Reference’-től és a ‘Finance’-tól, míg a ‘Finance’ a ‘Warranty’-tól és a ‘Price’-tól függ. A «Rule-Based Graph» tábla testreszabása A «Rules»

tábla testreszabása Egy öt szabályból álló szabálylista lista nézete. A fenti szabálylista illusztrációja. Ugyan az a szabálylista, mint fent, csak 2D nézetben. A fenti szabálylista illusztrációja. Ugyan az, nem? A R-17. Ábra bordó szabályának tartománya van kijelölve A «Divide Range» hatása az R-21. Ábra összes faktorán és összes szabályán Az «Assemble Rules» hatása az R-20. Ábra-n Az «Extend Rule Ranges» hatása az R-21. Ábra-n Az R-16. Ábra szabálylistája feldarabolás után A végeredmény a R-22 Ábra-n látható. Szabályok keresése a ‘Finance’ ‘mean’ tartományán, ‘suggested’ ‘Tender’-rel. Három mező lesz kijelölve a R-17. Ábra-n Egy tudásbázis alkalmazottak képességeiről szóló tulajdonságai. Nincsenek szabályai a «Rules» táblán, de jól jellemzett esetei vannak. A R-25. Ábra eseteiből keletkezett esetalapú gráf A «Case-Based Graph» tábla testreszabása Az elágaztatáshoz választható

tulajdonságok. A csomópont esetei. A minősítő esetjellemzők eloszlása. Esetalapú gráf létrehozása – Elágaztatási mód Esetalapú gráf létrehozása – Minősítés Esetalapú gráf létrehozása – Küszöbök Esetalapú gráf létrehozása – Tanulóesetek A R-26. Ábra-ból leszűrt esetalapú szabálygráf HTML oldal exportálása Gráfok képeinek exportálása A Doctus táblázatainak exportálása Exportálás export sablonok használatával Importálás Excel munkafüzetből Importálás Microsoft Query adatbázsilekérdezésből Importálás ODBC adatbázislekérdezésből Importálás postafiókból Internetcímmé formázott (URL Encoded) esetek importálása A ‘done works’ adatoszlop és a ‘Done works’ tulajdonság összekapcsolása. Betűtípus-beállítások A megjelenítési stílusok beállítása Entering authorization key I-6 Bevezetés R-49. Ábra http://www.doctushu Üzemmód kiválasztása 3.2 Táblázatok jegyzéke R-1. Táblázat

R-2. Táblázat R-3. Táblázat R-4. Táblázat R-5. Táblázat R-6. Táblázat R-7. Táblázat R-8. Táblázat Billentyűparancsok A Doctus eszköztára Export sablonok paramétertípusai Export sablonok – futtatható alkalmazások Export sablonok – jelentések Export sablonok – WEB kliensek Export sablonok – WEB szerver alkalmazások Batch parancsok I-7 Doctus Útmutató http://www.doctushu Doctus Útmutató 1 A Doctus KBS A Doctus egy keretrendszer (Shell) tudásbázisú szakértőrendszer (Knowledge-Based Expert System) építéséhez. A tudásbázisú rendszerek tudásbázisokkal támogatják a munkánkat, és azért szakértői, mert szakértői szintű tudásra vonatkozik, azaz a legmagasabb szintű tudásra, ami még szavakba önthető, és azt is jelzi, hogy ez egy szűk területre vonatkozó tudás. Egy tudásbázisú szakértőrendszer két fő részből áll, a tudásbázisból és a keretrendszerből. Az, hogy a Doctus egy keretrendszer azt jelenti, hogy

egy üres szoftver, amit arra terveztünk, hogy a szakértők tudása alapján tudásbázisokat készítsünk. Ennek során a szakértők tudását rendszerezzük, és gyakran új tudás fölfedezésével jár. A tudásbázis építése három folyamatot foglal magában, ezek: a tudásgyűjtés (Knowledge Acquisition), a tudásrendezés (Knowledge Engineering), ami a rendszerezésből és a finomhangolásból áll, valamint az alkalmazás. Mindezeket a folyamatokat a tudásrendező (Knowledge Engineer) támogatja (G-1 Ábra) G-1. Ábra: Tudásbázisépítés A tudás megjelenítésére a Doctus szimbolikus logikát használ. Ez egy olyan formalizmust jelent, melyben a tudást logikai állítások írják le, amelyek szimbólumokból állnak, amiket “ha. akkor” szabályok kapcsolnak össze. A szimbólumok fogalmak, azaz a szakértő saját szavai Emiatt a Doctus a szimbolikus mesterséges intelligencia körébe tartozik. A tudásbázisú rendszereket arra használjuk, hogy

döntési alternatívákat értékeljünk, ezért a Doctus egyúttal a döntéstámogató rendszerekhez (Decision Support Systems) is tartozik. A döntési alternatívákat a Doctusban eseteknek nevezzük. Az esetek értékelése a következtetés A Doctus háromféle következtetésre alkalmas: • Ha a szakértő ki tudja mondani a fontos döntési szempontokat és a közöttük lévő szabályokat, a rendszer alkalmazza ezeket a szabályokat, hogy előállítsa az értékelést. Ezt dedukciónak, vagy szabályalapú következtetésnek (Rule-Based Reasoning – RBR) nevezzük. Ezt akkor szoktuk használni, ha nincs tapasztalat a területen, és emiatt eredeti döntésre (G-2) (Original Decision) van szükség. • Ha a szakértő ki tudja mondani a szempontokat, de nem tudja megmondani, hogy melyek fontosak közülük és nem tudja megfogalmazni a közöttük lévő szabályokat, de eléggé G-8 Doctus Útmutató http://www.doctushu tapasztalt (néhány tucat esetet ki tud

mondani az értékeléssel együtt), akkor ebből a tapasztalatból kiindulva megtalálhatjuk azokat a szabályokat, amelyek leírják tapasztalat eseteit. Ez a következtetés az indukció, ami az esetalapú következtetés (Case-Based Reasoning – CBR) szimbolikus változata. Mivel jelentős tapasztalatot feltételez a területen, az ilyen helyzetben rutindöntésről (G-3) (Routine Decision) beszélünk. • Az indukció eredményéből a fontos döntési szempontokat redukcióval határozhatjuk meg. Ez a harmadik fajta következtetés, de csak az indukció után következhet, így nincs harmadik fajta tudásbázis. Csak kétféle tudásbázist építhetünk, szabályalapút és esetalapút 2 Eredeti döntés (ha nincs tapasztalat a területen) Ha nincs feldolgozható tapasztalata a területen, a szakértőnek ki kell mondania a szabályokat, ezért ebben a helyzetben szabályalapú következtetést (Rule-Based Reasoning – RBR) használunk. Mivel az általánosan megfogalmazott

szabályokat alkalmazzuk az egyedi esetekre ezt a következtetést dedukciónak is nevezzük. 2.1 Előnyök Ha a tudásrendezés sikeres volt, akkor a tudásbázisú rendszer ugyanazt az értékelést adja az esetekre, amit a szakértő adna. Akkor mit sikerült hozzáadni? A tudásbázis a szakértő (vagy szakértőkből álló csoport) tudásának áttekinthető leírása, ami alapján a döntési javaslat könnyen indokolható. Az áttekinthetőség mellett a szakértő új tudásra lelhet, azáltal, hogy rájön, hogy bizonyos tulajdonságok nem fontosak, vagy átalakíthatja tudását a komplex szabályok megértése alapján. Ez azt jelenti, hogy az explicit elvárások közötti hallgatólagos kapcsolatok egy része explicitté vált a szakértő számára. 2.2 A tulajdonságok összegyűjtése A tudásgyűjtés első lépése mindig a döntési szempontok megfogalmazása. A döntési szempontokat a szakértő a tulajdonságokkal (azaz a tulajdonságok neveivel) és azok

értékeivel írja le. Egy tulajdonság egy értéke egy elvárás, vagyis egy döntési kritérium. Tipp: Használjuk a szakterület tolvajnyelvét, hogy rövid kifejezéseket írhassunk a tudásbázisba. A jobb érthetőség érdekében magyarázatokat fűzhetünk minden tulajdonsághoz és értékhez. A tulajdonságok és az értékek összegyűjtése a Doctus első lapján (“Attributes” címke) történik. (G-2 Ábra) G-9 Doctus Útmutató http://www.doctushu G-2. Ábra: Tulajdonságok és értékek összegyűjtése A tulajdonságok értékei különböző jósági sorrendben lehetnek: növekvő (increasing), ha az első érték a legrosszabb; csökkenő (decreasing), ha az első helyen a legjobb van; ha egyik érték nem jobb, mint a másik, akkor a sorrend nominális (nominal). Tipp: Ha ugyanolyan jósági sorrendet használunk mindegyik tulajdonság értékeihez, sokkal könnyebb lesz definiálni a szabályokat. Ha szabályalapú tudásbázist építünk, akkor a

tulajdonságok és értékeik meghatározása után a közöttük lévő kapcsolatok meghatározása következik. Ezeknek két része van, a “mitől” és a “hogyan” függ. 2.3 A tulajdonságok hierarchiája: a szabályalapú gráf Minden tulajdonságra meg kell adnunk, hogy mely tulajdonságoktól függ. Ehhez a tulajdonságokat egy hierarchikus gráfba rendezzük, amit szabályalapú vagy deduktív gráfnak hívunk (Rule-Based Graph). A gráf a Doctus harmadik lapján jelenik meg (G-3 Ábra), a szerkesztés úgy történik, hogy az egérrel egymás alá húzzuk a tulajdonságneveket (drag-and-drop). G-3. Ábra: A szabályalapú gráf Tipp: Ne kössünk be több, mint 3-4 tulajdonságot egy csomópontba, hogy könnyebb legyen kimondani a szabályokat. Ha B tulajdonságot bekötöttük A tulajdonság alá (tehát A függ B-től), akkor B-t A faktorának (factor) nevezzük. Ugyanaz a tulajdonság lehet több más tulajdonságnak is faktora, de saját magának G-10 Doctus

Útmutató http://www.doctushu nem lehet (sem, közvetlenül sem közvetve). A gráf gyökere nem faktora egyetlen tulajdonságnak sem, ezt nevezzük döntési tulajdonságnak (decision attribute) vagy kimenetnek. A gráf leveleinek nincsenek faktorai, ők a bemeneti tulajdonságok (input attributes). A többi tulajdonság más tulajdonságok faktora és neki is vannak faktorai, ezek a függő tulajdonságok (dependant attributes). Ha elkészült a szabályalapú gráf, akkor minden pontjában meg kell határozni a szabályokat. Tipp: Ha elkészült a szabályalapú gráf, még ne kezdjünk hozzá a szabályok kimondásához, előbb gyűjtsük össze az eseteket. Az esetek leírása során ugyanis gyakran megváltoztatjuk a tulajdonságokat és értékeiket. 2.4 Az esetek összegyűjtése A tudásbázisú rendszereket arra használjuk, hogy az eseteket értékeljük. Eset bármi lehet, amit le tudunk írni az összes fontos szempontból (azaz a kimondott tulajdonságokkal). Minden

tulajdonság egy-egy értékét rendeljük minden egyes esethez. Tuljadonképpen az egy-egy érték az alapértelmezett, de a Doctus szintén kezeli az ismeretlen (“Unknown”), a mindegy (“Don’t care”) és az osztott értékeket (distributed values). Az esetek leírása a Doctus második lapján (“Cases” címke) történik. Dedukciónál, azaz szabályalapú következtetésnél ez a szabályalapú gráf megszerkesztése után következik, de később is bármikor adhatunk új eseteket a tudásbázishoz. A legkönnyebben úgy tudjuk hozzárendelni a tulajdonságok értékeit az esetekhez, ha a jobb egérgomb menüt használjuk. (G-4 Ábra) Tipp: Egyszerűbb lesz bevinni az eseteket, ha úgy állítjuk be a nézetet, hogy csak a bemeneti tulajdonságok jelenjenek meg. G-4. Ábra: Az esetek összegyűjtése 2.5 Tudásimport – adatbányászat A tudásimport (Knowledge Import) funkció arra szolgál, hogy az eseteket közvetlenül külső adatforrásokból hozzuk. A

beépített adatforrás típusok (némelyik csak “advanced mode” használata esetén érhető el): Excel munkafüzet, Microsoft Query, postafiók (mailbox) és az internetcímmé formázott (URL encoded) esetek, de bármilyen forrás elérhető az ODBC meghajtón keresztül. (G-5 Ábra) G-11 Doctus Útmutató http://www.doctushu G-5. Ábra: Tudásimport Az adatforrás rekordjai a tudásbázis esetei lesznek. A tulajdonságok hozzárendelését és az esetek importálását varázsló (wizard) támogatja. Az importált érték lehet szöveges (text) típusú, azaz rugalmas (flexible) valamint számszerű. Ez utóbbiakat egy klaszterező algoritmus fogja kezelni Tipp: Az adatforrás mezőneveiben lévő speciális karaktereket nem mindig ismeri föl az importáló, a szóközöket pedig nem tudja kezelni, ezért figyeljünk arra, hogy ilyenek ne forduljanak elő. Gyakran a mezőnevek végén maradnak észrevétlenül meghúzódó szóközök! Az adatbányászat elképzelése

abból a megfigyelésből fejlődött ki, hogy a szervezetek óriási mennyiségű adatot tárolnak (információrendszereik adatbázisaiban és adattárházaiban) és ezek többségét semmire sem használják. Elképzelhető, hogy ezen adatok közötti kapcsolatokban olyan szabályokat találhatunk, melyekből új tudást lehet fölfedezni. Az adatforrásokban található számszerű adatokat szimbólumokká kell alakítani. Ha a tudásimport modulon keresztül a Doctust összekapcsoltuk a külső adatforrással, ezt az átalakítást a beépített klaszterező algoritmus végzi el. (G-6 Ábra) A felhasználó csak a várt klaszterek számát kell, hogy megadja, a folyamat többi része automatikus. G-12 Doctus Útmutató http://www.doctushu G-6. Ábra: Külső adatok klaszterezése A szabályalapú következtetésnél az adatbányászat azon az ötleten alapul, hogy a szakértő fejében lévő puha fogalmak némelyike visszavezethető az adatbázisokban és

adattárházakban tárolt kemény adatok közötti puha összefüggésekre. Így a szabályalapú gráf egyes ágainak vége (a gráf levelei) számszerű bementet kaphatnak, pontosabban olyan szimbólumokat, amelyek numerikus tartományok klaszterezéséből származnak. Mivel az adatbázisokat és adattárházakat folyamatosan frissítik, a tudásbázis is mindig friss lesz az adatok szempontjából. Egy okos tudásbázis kialakításával intelligens értesítő funkciót hozhatunk létre, amely csak akkor hívja fel magára a figyelmet, ha az adatok változása a kimenetet is megváltoztatja. 2.6 A szabályok Ha kiválasztunk egy tulajdonságot az “Attributes”, a “Cases” vagy a “Rule-Based Graph” lapon, a negyedik lap címkéje megváltozik, a kiválasztott tulajdonság nevének megfelelően: “Rules of.” (G-3 Ábra) A gráf minden csomópontjában (azaz minden függő tulajdonságnál) meg kell adni egy szabályhalmazt, amely egy kimenetet (a kiválasztott

tulajdonság egy értékét) rendel hozzá a faktorok értékeinek, minden lehetséges variációjához. Ha a szabályban minden faktornak egy értéke szerepel, elemi szabálynak (elementary rule) nevezzük. Matek: Használjuk a következő jelöléseket: Tulajdonságok: A, B, C,. (X a döntési tulajdonság) Értékek: A={a1, a2, a3,}; B={b1, b2, b3,}; X={x1, x2, x3,} Szabályok: A=a1 ∧ B=b2 ∧ C=c1 ∧ ⇒ X=x1 Olvasd: Ha A értéke a1 és B értéke b2 és C értéke c1 és akkor X értéke x1 G-13 Doctus Útmutató http://www.doctushu Ha egy szabály értelmezési tartománya legalább egy tulajdonságra nagyobb, mint mint egy érték, akkor komplex szabálynak nevezzük. A lefedett tartomány csak szomszédos értékekből állhat, és lehet zárt (két érték és a közöttük lévők) vagy nyitott (jobb vagy rosszabb mint valamilyen érték). Matek: A fenti jelöléseket használva. Szabály: A∈[a2,, a5] ∧ B=b2 ∧ C=c1 ∧ ⇒ X= x1 Olvasd: Ha A értéke a1 és

a5 között van és B értéke b2 és C értéke c1 és akkor X értéke x1 Szabály: A ≥ a2 ∧ B=b2 ∧ C=c1 ∧ ⇒ X=x1 Olvasd: Ha A értéke legalább a2 és B értéke b2 és C értéke c1 és akkor X értéke x1 A komplex szabályokat tekinthetjük elemi szabályok összevonásának. A tudás kevesebb komplex szabállyal könnyebben leírható. Persze ugyanaz a tudás többféle komplex szabályhalmazzal is leírható, azaz többféleképpen tudjuk összevonni az elemi szabályokat. A Doctus két különböző felületet kínál a szabályok kezelésére, amelyek között a felhasználó váltogathat. Az 1D felületen a szabályok lista formájában jelennek meg Új szabályt közvetlenül beírhatunk a táblázatba, vagy használhatjuk a szabály beszúrása (insert rule) utasítást (G-7. Ábra) A 2D felületen egyes faktorok a táblázat sorait határozzák meg, mások az oszlopait. A táblázat minden cellája egy-egy szabály, melynek bemeneteit a helye (sor és oszlop)

határozza meg, a kimenetét pedig a felhasználó adja meg, a jobb egérgomb menüből választva egy értéket. (G-8 Ábra) Egyszerre több cellát is kijelölhetünk. G-7. Ábra: Szabályok 1D-ben G-14 Doctus Útmutató http://www.doctushu G-8. Ábra: Szabályok 2D-ben Haladóknak: 1D-ben úgy is megadhatjuk a szabályokat, hogy először beviszünk egy általános szabályt (minden faktor minden értéke), majd ezután választjuk szét (split) vagy bontjuk szét (divide) a faktorok értelmezési tartományát. 2D-ben a szabályok szintenként is megadhatók, akkor úgy okoskodunk, hogy “ha. és akkor a kimenet legalább” Az értékek már bemutatott jósági sorrendje alapján a Doctus tanácsokkal támogatja a szabálybevitelt. (G-9. Ábra) A tanácsok elfogadása segít elkerülni a szabályok ellentmondásait (inconsistency) G-9. Ábra: Tanácsok a szabálybevitelhez Akár használjuk a szabályokat, akár nem, semmi sem akadályozza meg, hogy ellentmondó

szabályokat vigyünk be. De, ha kiválasztottuk a konzisztenciavizsgálat (consistency check) opciót, a Doctus megjelöli az ellentmondó szabályokat. (G-10 Ábra) G-15 Doctus Útmutató http://www.doctushu Tipp: Néha az ellentmondásos szabályok logikailag helyesnek tűnnek. Ilyenkor érdemes elgondolkodni az értékek sorrendjének megváltoztatásán. G-10. Ábra: Konzisztenciavizsgálat Tipp: Határozzuk meg a szabályokat 2D-ben, kihasználva a tanácsokat és a konzisztenciavizsgálatot, majd kapcsoljunk át 1D-be, hogy új tudásra tegyünk szert a complex szabályokból. 2.7 A következtetés A következtetés a szabályalapú rendszerben úgy működik, hogy aktivizáljuk a szabályokat az esetekre. Ezt az esetek értékelésének is nevezik, ugyanis minden esetre megkapjuk a döntési tulajdonság egy értékét. Az eredményt a “Cases” és a “Rule-Based Graph” oldalakon láthatjuk (G-11 Ábra) G-11. Ábra: A szabályalapú következtetés eredménye

G-16 Doctus Útmutató http://www.doctushu Technikai: A Doctus a szabályokat szabálylista formájában tárolja, hasonlóan az 1D nézethez. A következtetés során a Doctus felülről lefelé keres a listában, és megáll az első megfelelő szabálynál. Ezért a többszörösen lefedett tartományok nem okoznak gondot, ha pedig nem talál megfelelő szabályt, akkor a kimenet “Unknown” lesz. Technikai: A következtetés a valóságban egy kicsit másképpen működik az “Unknown”, a “Don’t care” és az osztott értékek miatt. Ha az esetek jellemzői vagy a szabályok kimenetei közül egy is “Unknown” az esete értékelése “Unknown” lesz. Ha osztott érték szerepel, akkor a szabályhalmaz kimenete ugyanolyan arányban lesz osztott, ha több osztott érték is van, a kimenet az elosztások szuperpozíciója lesz. A “Don’t care”-t az összes bementi érték egyenletes elosztásaként kezeli. 2.8 Döntéselemzés és csiszolás Nagyon kellemes

volna a döntési helyzet, ha volna egy és csak egy eset, amelynek az értékelése a döntési tulajdonság legjobb értéke volna. Ez azonban rendkívül ritkán az első nekifutásra, általában több legjobb esetünk is van, vagy éppenséggel egyetlen sincs. A csiszolás támogatására a Doctust egy magyarázó opcióval (explanation) láttuk el. (G-12 Ábra) Magyarázatot kérhetünk az esetek értékelésére, és a függő tulajdonságokhoz tartozó értékeikre is. Megmutatja, hogy melyik szabály, okozta a kérdezett kimenetet. G-12. Ábra: Az eredmény magyarázata A magyarázatok segítségével meghatározzuk, hogy hol található az oka annak az értékelésnek, amellyel elégedetlenek vagyunk. A csiszolást viszont már kézzel kell elvégeznünk Az eddigiek mellett azért is érdemes csiszolni a tudásbázist, hogy a tudás leírását egyszerűsítsük – persze úgy, hogy semmi fontos ne vesszen el. A finomhangolás általában a következők valamelyikét

jelenti (esetleg többet is): • új tulajdonságok és/vagy értékek bevitele G-17 Doctus Útmutató http://www.doctushu • meglévő tulajdonságok és/vagy értékek átnevezése • meglévő tulajdonságok és/vagy értékek törlése • szabályok módosítása • esetek módosítása. A csiszolás után a tudásbázisnak tükröznie kell a szakértő véleményét a döntésről. A csiszolás akkor ért véget, amikor a szakértő a tudásbázis minden elemével egyetért. 2.9 Tudásexport – intelligens portál A Doctus különféle intelligens ágensek (intelligent agent) formájában képes exportálni a tudásbázist. (G-13. Ábra) Ezek közül néhány csak az “advanced mode” használata esetén érhető el G-13. Ábra: Tudásexport Az exportált tudás kétféle lehet: • A statikus exportált tudás valamiféle pillanatfelvétel a tudásbázisról, azaz nem képes következtetésre. Generálhatunk különböző típusú képeket és táblázatokat,

amelyek a tudásbázis gráfjait vagy adatait tartalmazzák, valamint generálhatunk jelentést rtf formátumban, amely tartalmazza a tudásbázis összes táblázatait. • A dinamikus exportált tudás képes következtetni. A beépített sablonokból generálhatunk webes szerver oldali alkalmazásokat (php, perl, jsp), kliens oldali alkalmazásokat (következtetésre képes html oldal, javascript) és önálló alkalmazásokat (c++, xls). Haladóknak: A fenti előre gyártott sablonok alapján saját specializált export sablonokat hozhatunk létre. A tudásexportálásnak köszönhetően a tudásbázist sok felhasználó számára elérhetővé tehetjük, akik felhasználhatják következtetésre, de változtatni nem tudják. Az exportált tudás egyes változatai arra is G-18 Doctus Útmutató http://www.doctushu alkalmasak, hogy portletként elhelyezzük őket a portálunkban. Ha a tudásbázis eredetileg külső forrásból hozott adatokat, ez a kapcsolat az exportált

tudásbázisban is fenntartható. Így gyors értékelések készíthetők, melyekben a döntéshozónak csak néhány mezőt kell kitöltenie (kiválasztani néhány tulajdonság értékeit az esetekhez), míg a többi bement közvetlenül az adatbázisokból származik. (G-14. Ábra) G-14. Ábra: Értékelés az intelligens portálban 3 Rutindöntés (ha van néhány tucat eset a területen) Előfordul, hogy a szakértő nem tudja, vagy nem akarja kimondani a szabályokat, de a tapasztalatában van néhány eset az értékeléssel együtt. Ezeket az eseteket felhasználhatjuk arra, hogy megtaláljuk a G-19 Doctus Útmutató http://www.doctushu tulajdonságok értékeit összekapcsoló szabályokat. Mivel az esetek képezik a következtetés alapját, ezt esetalapú következtetésnek (Case-Based Reasoning – CBR) nevezzük. Mivel konkrét esetek halmazát használjuk arra, hogy általánosított szabályokat fogalmazzunk meg, használhatjuk az indukció elnevezést is. 3.1

Előnyök Az esetalapú tudásbázis szembeötlő előnye, hogy a tulajdonságok száma lecsökken az informatív tulajdonságokra. Ez megkönnyíti a döntés delegálását Ez természetesen nem jelenti azt, hogy programozott döntéshozókat csinálunk, hiszen az esetalapú gráf (Case-Based Graph) a szakértő tudását adott feltételek mellett jeleníti meg. Ha megjelenik egy új eset, amit nem ír le a tudásbázis, az azt jelenti, hogy nem volt hasonló eset a szakértő tapasztalatában. A feltételek szintén megváltozhatnak Emiatt a ajánlatos a tudásbázist folyamatosan bővíteni az új esetekkel, hogy a lehető legfrissebb állapotban tartsuk. Az esetalapú tudásbázis építésének legnagyobb nyeresége kevésbé szembetűnő. Ez a folyamat szinte mindig tudásfelfedezéssel jár, azaz a hallgatólagos tudás egy része szavakba önthetővé válik. Nagyon gyakori, hogy a szakértőt megdöbbenti az esetalapú gráf első látványa, ezért ilyenkor, a csiszolás nem

csak azért szükséges, hogy a tudásbázist pontosítsuk, hanem azért is, hogy jobban megértsük az eredményt. 3.2 A tulajdonságok összegyűjtése A tudásgyűjtés első lépése mindig a döntési szempontok megfogalmazása. A döntési szempontokat a szakértő a tulajdonságokkal (azaz a tulajdonságok neveivel) és azok értékeivel írja le. Egy tulajdonság egy értéke egy elvárás, vagyis egy döntési kritérium. Tipp: Használjuk a szakterület tolvajnyelvét, hogy rövid kifejezéseket írhassunk a tudásbázisba. A jobb érthetőség érdekében magyarázatokat fűzhetünk minden tulajdonsághoz és értékhez. A tulajdonságok és az értékek összegyűjtése a Doctus első lapján (“Attributes” címke) történik. (G15 Ábra) G-15. Ábra: Tulajdonságok és értékek összegyűjtése G-20 Doctus Útmutató http://www.doctushu A tulajdonságok értékei különböző jósági sorrendben lehetnek: növekvő (increasing), ha az első érték a

legrosszabb; csökkenő (decreasing), ha az első helyen a legjobb van; ha egyik érték nem jobb, mint a másik, akkor a sorrend nominális (nominal). Tipp: Ha ugyanolyan jósági sorrendet használunk mindegyik tulajdonság értékeihez, sokkal könnyebb lesz definiálni a szabályokat. Ha esetalapú tudásbázist építünk, akkor a tulajdonságok és az értékek meghatározása után az esetek összegyűjtése következik. Meg kell adnunk az esetek értékelését is A Doctus majd megtalálja azokat a szabályokat, amelyek leírják a szakértő tapasztalatának eseteit. 3.3 Az esetek összegyűjtése A tudásbázisú rendszereket arra használjuk, hogy az eseteket értékeljük. Eset bármi lehet, amit le tudunk írni az összes fontos szempontból (azaz a kimondott tulajdonságokkal). Minden tulajdonság egy-egy értékét rendeljük minden egyes esethez. Tuljadonképpen az egy-egy érték az alapértelmezett, de a Doctus szintén kezeli az ismeretlen (“Unknown”), a mindegy

(“Don’t care”) és az osztott értékeket (distributed values). Az esetek leírása a Doctus második lapján (“Cases” címke) történik. Indukciónál, azaz esetalapú következtetésnél az esetek összegyűjtése közvetlenül a tulajdonságok összegyűjtése után következik, de később is bármikor adhatunk új eseteket a tudásbázishoz. A legkönnyebben úgy tudjuk hozzárendelni a tulajdonságok értékeit az esetekhez, ha a jobb egérgomb menüt használjuk. (G-16 Ábra) Tipp: Egyszerűbb lesz bevinni az eseteket, ha úgy állítjuk be a nézetet, hogy csak az önálló (lonely) tulajdonságok jelenjenek meg. G-16. Ábra: Az esetek összegyűjtése 3.4 Tudásimport – adatbányászat A tudásimport (Knowledge Import) funkció arra szolgál, hogy az eseteket közvetlenül külső adatforrásokból hozzuk. A beépített adatforrás típusok (némelyik csak “advanced mode” használata esetén érhető el): Excel munkafüzet, Microsoft Query, postafiók

(mailbox) és az internetcímmé formázott (URL encoded) esetek, de bármilyen forrás elérhető az ODBC meghajtón keresztül. (G-17 Ábra) G-21 Doctus Útmutató http://www.doctushu G-17. Ábra: Tudásimport Az adatforrás rekordjai a tudásbázis esetei lesznek. A tulajdonságok hozzárendelését és az esetek importálását varázsló (wizard) támogatja. Az importált érték lehet szöveges (text) típusú, azaz rugalmas (flexible) valamint számszerű. Ez utóbbiakat egy klaszterező algoritmus fogja kezelni Tipp: Az adatforrás mezőneveiben lévő speciális karaktereket nem mindig ismeri föl az importáló, a szóközöket pedig nem tudja kezelni, ezért figyeljünk arra, hogy ilyenek ne forduljanak elő. Gyakran a mezőnevek végén maradnak észrevétlenül meghúzódó szóközök! Az adatbányászat elképzelése abból a megfigyelésből fejlődött ki, hogy a szervezetek óriási mennyiségű adatot tárolnak (információrendszereik adatbázisaiban és

adattárházaiban) és ezek többségét semmire sem használják. Elképzelhető, hogy ezen adatok közötti kapcsolatokban olyan szabályokat találhatunk, melyekből új tudást lehet fölfedezni. Az adatforrásokban található számszerű adatokat szimbólumokká kell alakítani. Ha a tudásimport modulon keresztül a Doctust összekapcsoltuk a külső adatforrással, ezt az átalakítást a beépített klaszterező algoritmus végzi el. (G-18 Ábra) A felhasználó csak a várt klaszterek számát kell, hogy megadja, a folyamat többi része automatikus. G-22 Doctus Útmutató http://www.doctushu G-18. Ábra: Külső adatok klaszterezése Az esetalapú következtetésnél az adatbányászat azon az ötleten alapul, hogy Doctus szabálykereső algoritmusa alkalmas arra is, hogy egy adatbázis vagy adattárház adatai között találja meg a mintákat. A számszerű adatokat először a klaszterező algoritmus alakítja szimbólumokká, míg a nem-számszerű adatok

rugalmas értékekként (flexible value) kerülnek a tudásbázisba. Az ilyen típusú adatbányászat eredménye könnyen értelmezhető – mármint a terület szakértője számára. 3.5 Döntési fa: az esetalapú gráf A Doctus esetalapú gráfot generál, mellyel osztályokba sorolja a szakértőtől összegyűjtött eseteket. Az esetalapú gráf egy döntési fa, de nem függőségi viszonyokat mutat, hanem a “ha. akkor” szabályokat, amelyeket az esetek feldolgozásából nyert. A “ha akkor” szabályokat úgy tudjuk leolvasni, hogy a gráf gyökerétől a levelek felé haladunk, ahol a kimenet értéke jelenik meg . (G-19 Ábra) Az esetalapú gráf generálásakor három elágaztatási mód közül választhatunk: Az alapértelmezett a hatékony (“Efficient”), amit a következő fejezetben részletesen bemutatunk. A bipoláris (“Bipolar”) minden csomópontot kétfelé ágaztat jó és rossz csoportokba sorolva a tulajdonság értékeit. A heurisztikus

(“Heuristic”) ugyanazt az eredményt adja, mint a hatékony, amennyiben sok eset és/vagy tulajdonság van, ami egyébként jelentősen növelné a futási időt. G-23 Doctus Útmutató http://www.doctushu G-19. Ábra: Az esetalapú gráf Az esetalapú gráfban megjelenő tulajdonságokat informatív tulajdonságoknak nevezzük, mivel ezek elegendőek, az összes esetet osztályozásához. 3.6 Az esetek osztályozása Hogyan készül el végül is az esetalapú gráf? Tegyük fel, hogy az esetek egy halmazt alkotnak, melyben rendetlenség van, a rendet definiáljuk a minősítő érték (a kimeneti tulajdonság értéke) homogenitásával. Ez azt jelenti, hogy az egyes részhalmazokba tartozó eseteknek egyforma a minősítő értéke. Keressük azt a tulajdonságot, amelyik a leginkább hozzájárul a rendhez Egyenként vesszük a tulajdonságokat, és részhalmazokat képezünk azok értékei szerint. A tulajdonságok rendcsináló erősségét az informativitással

(entrópianyereséggel) fejezzük ki. Kiválasztjuk a leginformatívabb tulajdonságot, ez kerül a gráf gyökerébe, és az első szintű részhalmazokat ennek értékei szerint képezzük. Ezeket a részhalmazokat az előbbi algoritmus szerint bontjuk tovább, míg minden részhalmaz homogén lesz a minősítő értékek szerint. A homogén részhalmazokat nem bontjuk tovább, ezek lesznek a gráf levelei. G-24 Doctus Útmutató http://www.doctushu Matek: Az informativitás meghatározása az Appendix – Az informativitás meghatározása (R-7.4) fejezetben található Haladóknak: A bemutatott algoritmus végtelen ciklusokba kerülhet, ezért küszöböket határoztunk meg, amelyek ilyen esetben leállítják a folyamatot. A küszöbök változtatásával szabályozhatjuk az esetalapú gráf méretét is. A minimális sűrűség (“Minimal Informativity Density”) egyenes arányban van az informativitással és a csomópont eseteinek súlyával. A minősítő érték

maximuma (“Maximal Majority of a Benchmark Value”) a csomópontban található domináns minősítő érték felső határa. Az esetek minimális súlya (“Minimal Weight of Cases in Node”) azt mutatja, hogy az induló esetek legalább hány százaléka kell, hogy a csomópontban legyen, hogy azt tovább bontsuk. Technikai: A valós számítás némileg másképp működik az “Unknown”, a “Don’t care” és az osztott értékek miatt. Amikor az esetalapú gráfon, generálással vagy kiválasztással, megjelenik az a tulajdonság, amelyre valamelyik eset értéke “Unknown”, akkor azt az esetet (csak ott) nem vesszük figyelembe. Ugyanebben a helyzetben az osztott értékű eset az arányosan kerül minden részhalmazba. A “Don’t care” érték olyan, mintha az eset a tulajdonság minden értékét fölvenné. 3.7 A következtetés Az esetalapú következtetés eredménye az esetalapú gráf, amely leírja a szakértő tapasztalatának eseteiből indukált

szabályokat. Új esetet szintén egyszerű értékelni az esetlapú gráf alapján: csak meg kell nézni, hogy mik az új eset jellemzői az informatív tulajdonságokra, és ennek alapján be kell sorolni a gráf gyökerétől a levelek felé haladva. Emellett a Doctus a redukcióval (G-4) és egyes tudásexport (R41) megoldásokkal is támogatja az új esetek minősítését 3.8 Döntéselemzés és csiszolás A szakértő általában rosszul viseli, hogy a tapasztalata leírható mindössze néhány tulajdonsággal azok közül, amiket kimondott. A Doctus azzal támogatja az esetalapú gráf elemzését, hogy könnyet átlátható információkat ad minden csomópontban az informativitásról, a sűrűségről, az esetekről és a statisztikáról. (G-20 Ábra) Szintén könnyű kicserélni azt a tulajdonságot, amelynek értékei alapján tovább ágazik egy csomópontot, bár ennek vannak feltételei, amikre érdemes odafigyelni. A csiszolás párhuzamos, vagy majdnem

párhuzamos tudásmodellek közötti váltogatás. Ez azt jelenti, hogy a tulajdonság kicserélése egy csomópontban csak abban az esetben lehet indokolt, ha azonos vagy majdnem azonos az informativitása és a sűrűsége. G-25 Doctus Útmutató http://www.doctushu G-20. Ábra: Tulajdonságok informativitása és sűrűsége A csiszolásnak vannak más módjai is. Előfordul, hogy olyan esetet találunk, amely sehogyan sem illeszkedik az esethalmazba, és durva torzulásokat okozhat az esetalapú gráfon. Ezeket az eseteket általában nem jól írják le a felsorolt tulajdonságok, ezért kakukktojásoknak nevezzük őket. Ezeket érdemes kizárni az esetalapú következtetés bázisából. Néha van két (vagy több) eset, amelyeknek teljesen egyformák a jellemzői, kivéve a minősítést. Ez általában azt jelenti, hogy egy új tulajdonságra vagy értékre van szükség, amely alapján meg tudjuk őket különböztetni. És persze módosíthatjuk az eseteket is. Tipp:

A jobb érthetőség érdekében hasznos lehet több esetalapú gráfot generálni, különböző minősítő tulajdonságokat választva. Ez megvilágítja a tulajdonságok összefüggéseit a vizsgált esethalmazra. A bipoláris elágaztatás megmutatja, hogy a tulajdonság mely értékei hasonlóbbak és kiindulópontként szolgálhatnak az értékek számának csökkentéséhez. 3.9 Tudásexport – intelligens portál A Doctus különféle intelligens ágensek (intelligent agent) formájában képes exportálni a tudásbázist. (G-21. Ábra) Ezek közül néhány csak az “advanced mode” használata esetén érhető el G-26 Doctus Útmutató http://www.doctushu G-21. Ábra: Tudásexport Az exportált tudás kétféle lehet: • A statikus exportált tudás valamiféle pillanatfelvétel a tudásbázisról, azaz nem képes következtetésre. Generálhatunk különböző típusú képeket és táblázatokat, amelyek a tudásbázis gráfjait vagy adatait tartalmazzák,

valamint generálhatunk jelentést rtf formátumban, amely tartalmazza a tudásbázis összes táblázatait. • A dinamikus exportált tudás képes következtetni. A beépített sablonokból generálhatunk webes szerver oldali alkalmazásokat (php, perl, jsp), kliens oldali alkalmazásokat (következtetésre képes html oldal, javascript) és önálló alkalmazásokat (c++, xls). Haladóknak: A fenti előre gyártott sablonok alapján saját specializált export sablonokat hozhatunk létre. A tudásexportálásnak köszönhetően a tudásbázist sok felhasználó számára elérhetővé tehetjük, akik felhasználhatják következtetésre, de változtatni nem tudják. Az exportált tudás egyes változatai arra is alkalmasak, hogy portletként elhelyezzük őket a portálunkban. Az exportált esetalapú tudásbázisnak két nagyon hasznos alkalmazása van: így gyűjthetünk újabb eseteket a tudásbázis bővítéséhez (G-22. Ábra bal oldal) és gyors értékelést adhatunk az új

esetről, a gráf gyökerétől a levelei felé haladó utat követve (G-22. Ábra jobb oldal) G-27 Doctus Útmutató http://www.doctushu G-22. Ábra: Exportált esetalapú tudásbázis esetek gyűjtéséhez és gyors értékeléshez 4 Tanulás az esetekből (a modell redukálása) Ha a szakértő elfogadta az esetalapú gráfot, akkor egy gombnyomással létrehozhatunk egy új szabályalapú tudásbázist, amelyben csak az informatív tulajdonságok szerepelnek, de ugyanazt a következtetést adja az indukcióban használt esetekre. A következtetés szabályok alapján történik, de ezeket a szabályokat esetekből nyertük indukcióval, ezért azt mondjuk esetalapú szabályokból következtetünk (Case-Based Rule Reasoning). Mivel a tudásbázist egy meglévő modell redukálásával kaptuk, redukciónak is nevezzük. A tulajdonságok és az esetek már induláskor benne vannak a tudásbázisban, ezért itt nem szól fejezet a tulajdonságok és az esetek

összegyűjtéséről illetve a tudásimportról. 4.1 Előnyök A redukcióval generált tudásbázis nagy előnye, a lecsökkent méret, azaz hogy jóval kevesebb tulajdonság szerepel benne. Ez lehetővé teszi a felhasználó számára az új esetek gyors értékelését, de oda kell figyelni az aktualitásra (vagyis annak elveszésére). Hogy elkerüljük az elavult tudásbázis használatát, karban kell tartani az eredeti esetalapú tudásbázist folyamatosan hozzáadva az új eseteket és újragenerálva az esetalapú gráfot. Ha megváltoznak a feltételek, meg fog változni az esetalapú gráf is G-28 Doctus Útmutató http://www.doctushu Tipp: Ha van egy szabályalapú tudásbázisunk, amit régóta használunk és már jelentős esethalmaz gyűlt össze, hajtsuk verge az esetalapú következtetést ugyanebben a tudásbázisban, majd ebből generáljunk redukált tudásbázist. Így tömörebbé tehetjük az eredeti szabályalapú tudásbázisban leírt tudást. 4.2

Egyszintű hierarchia Amikor az esetalapú gráfból a Doctus automatikusan generál egy szabályalapú tudásbázist, abban tulajdonságok egyszintű hierarchiában lesznek. Hogy megkülönböztessük ezt a szabályalapú gráfot a szokásostól, külön nevet adtunk neki, ami meg is jelenik a Doctus harmadik lapjának címkéjében (G-23. Ábra): esetalapú szabálygráf (Case-Based Rule Graph). Eltekintve attól, hogy egyszintű, ez a szabálygráf ugyanúgy működik azok, amiket a megszokott módon épített szabályalapú tudásbázisokban hoztunk létre, lásd a Eredeti döntés – A tulajdonságok hierarchiája: a szabályalapú gráf (G-2.3) fejezetet G-23. Ábra: Az esetalapú szabálygráf 4.3 Hiányzó és eldöntetlen szabályok Ha a szabályoknak van olyan értelmezési tartománya, amit az esetalapú következtetéshez használt esethalmaz nem fed le vagy többszörösen is lefed, a redukált tudásbázis egyes szabályai hiányozhatnak, vagy eldöntetlenek lehetnek.

(G-24 Ábra) G-29 Doctus Útmutató http://www.doctushu G-24. Ábra: Eldöntetlen szabályok a redukcióban A hiányzó vagy eldöntetlen szabályok jelenthetnek lehetetlen tartományt vagy rosszul definiált tulajdonságot vagy értéket. Ezeket a helyzeteket általában a csiszolás során tisztázzuk A szabályhalmazban ugyanazokat a műveleteket tudjuk használni, mint a szabályalapú tudásbázisok esetében, lásd a Eredeti döntés – A szabályok (G-2.6) fejezetet 4.4 A következtetés Esetalapú szabályoknál a következtetés ugyanúgy működik, mint a szabályalapú tudásbázisokban láttuk, (Eredeti döntés – A következtetés (G-2.7) fejezet), de csiszolás nélkül megtörténhet, hogy az új eset(ek) értékelése eldöntetlen lesz, vagy egyáltalán nem lesz értékelés. Ez utóbbi esetben nagyon érdemes megismételni az esetalapú következtetést, az új esete(ke)t is figyelembe véve. 4.5 Hallgatólagos tudás és csiszolás A hiányzó vagy

eldöntetlen szabályokat úgy tehetjük a legegyszerűbben egyértelművé, hogy átírjuk a szabályok kimeneteit. Ellenben érdemes elgondolkodni azon, hogy mi okozta a hiányzó vagy eldöntetlen szabályokat? Ha a szakértő biztos benne, hogy lehetetlen tartományról van szó, akkor akár úgy is hagyhatjuk őket, hiszen úgysem lesz oda tartozó eset. Ha mégis találunk olyan új esetet, amely ebbe a tartományba esik, elképzelhető, hogy megváltoztak a feltételek, és ebben az esetben érdemes frissíteni az esetalapú következtetést. Ha a csiszolás során változtattunk a tulajdonságokon és/vagy az értékeken, ugyanezeket a változtatásokat érdemes végrehajtani az eredeti esetalapú tudásbázison is, és megismételni az esetalapú következtetést. Mivel a redukált tudásbázisban a tulajdonságok egyszintű hierarchiában vannak, könnyen megtörténhet, hogy több mint 3-4 tulajdonságot kell összekapcsolnunk a szabályokkal, és így a szabályhalmaz

kezelése nehézkessé válik. Nincs akadálya annak, hogy a gráfot többszintűvé alakítsuk, a szokásos drag-and-drop módszert használva, ahogy az a Eredeti döntés – A tulajdonságok hierarchiája: a szabályalapú gráf (G-2.3) fejezetben szerepelt G-30 Doctus Útmutató http://www.doctushu Tipp: Mielőtt átalakítanánk az esetalapú szabálygráfot, ismételjük meg az esetalapú következtetést különböző minősítő tulajdonságokat választva, hogy jobban megértsük a tulajdonságok közötti kapcsolatokat. A csiszolt esetalapú szabálygráfot visszacsatolásként használhatjuk az eredeti szabályalapú vagy esetalapú tudásbázishoz, és ezáltal kimondhatóvá tehetjük a hallgatólagos tudás egy részét. 4.6 Tudásexport – intelligens portál A Doctus különféle intelligens ágensek (intelligent agent) formájában képes exportálni a tudásbázist. (G-25. Ábra) Ezek közül néhány csak az “advanced mode” használata esetén érhető

el G-25. Ábra: Tudásexport Az exportált tudás kétféle lehet: • A statikus exportált tudás valamiféle pillanatfelvétel a tudásbázisról, azaz nem képes következtetésre. Generálhatunk különböző típusú képeket és táblázatokat, amelyek a tudásbázis gráfjait vagy adatait tartalmazzák, valamint generálhatunk jelentést rtf formátumban, amely tartalmazza a tudásbázis összes táblázatait. • A dinamikus exportált tudás képes következtetni. A beépített sablonokból generálhatunk webes szerver oldali alkalmazásokat (php, perl, jsp), kliens oldali alkalmazásokat (következtetésre képes html oldal, javascript) és önálló alkalmazásokat (c++, xls). Haladóknak: A fenti előre gyártott sablonok alapján saját specializált export sablonokat hozhatunk létre. A tudásexportálásnak köszönhetően a tudásbázist sok felhasználó számára elérhetővé tehetjük, akik felhasználhatják következtetésre, de változtatni nem tudják. Az

exportált tudás egyes változatai arra is alkalmasak, hogy portletként elhelyezzük őket a portálunkban. Mivel a redukcióval egy új szabályalapú G-31 Doctus Útmutató http://www.doctushu tudásbázist hozunk létre, ennek exportált változatai nagyon hasonlóak a dedukcióban használtakhoz, csak annyi a különbség, hogy kevesebb mezőt kell kitölteni. (G-26 Ábra) G-26. Ábra: Az exportált redukált modell G-32 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Doctus Kézikönyv 1 Egy tudásbázisú rendszer A Doctus egy a tudásbázisú rendszerek közül. Képes arra, hogy az élet bármely területéről tudást begyűjtsön, tároljon, vizsgáljon, kezeljen vagy átlakítson. Igaz, a tudást a Doctusra jellemző szimbolikus alakra kell hozni. A szempontokat a rájuk utaló katagóriák fejtik ki. A tudás területének tárgyait (a döntési lehetőségeket) ezek a kategóriák írják le. Ezekután már csak egy szoftverrel működtetett szimbolikus logikára

van szükség. 2 A Doctus öt táblája A Doctusban megnyitott tudásbázis a fő ablak gyermekeiben jelenik meg (Multiple Document Interface – MDI). Ezek öt táblája ugyanannak a tudásbázisnak öt nézetét jelenítiti meg: Minden tábla a következő sémában van leírva: • Nézet – Mi látható ezen a táblán? • Szerkesztés – Mit lehet bevinni vagy módosítani ezen a táblán? • Vizsgálat – Mit lehet keresni vagy ellenőrizni ezen a táblán? • Feldolgozás – Mit lehet generálni ebből a táblából? 2.1 Tulajdonságok (Attributes) A tudás területének szempontjai, amiknek a Doctusban tulajdonságok a nevük, vannak felsorolva az «Attributes» táblán. Minden tulajdonság a nevéből, a szempontot alkotó kategórákból, azaz az értékeiből áll. Az értékek szimbolikus nevek (szavak vagy kifejezések), számszerű szempontok értékeinek szimbólumokká való alakítására klaszterezési eljárás áll rendelkezésre. R-33 Doctus

Kézikönyv http://www.doctushu R-1. Ábra: A jelöltek az elvégzett munkáik száma alapján a következő négy kategóriába sorolhatók: egy sem, néhány, átlagos és sok. Minden tulajdonság a tudás területének egy-egy dimenzióját feszíti ki. Habár nem folytonos, hanem az értékei révén diszkrét, a megfelelő számú tulajdonsággal bonyolult tudás is leírható. A tulajdonságok és értékeinek világos, természetes értelme teremt rendet a tudásbázis értelmezésében. 2.11 Nézet A tulajdonságoknak van még néhány jellemzője, amik ezen a táblán megjelenhetnek. 2.111 Leírás A tulajdonságoknak és értékeinek – akár többsoros – leírása is lehet. Válasszuk a «Description» pontot a «View» menüből. Egy különálló, átméretezhető ablak jelenik meg, amiben látható és szerkeszthető annak a tulajdonságnak vagy értéknek a leírása, amelyik az «Attributes» táblán éppen ki van választva. A «Ctrl-Up» és a «Ctrl-Down»

teszi lehetővé ennek a léptetését az előzőre, illetve a következőre anélkül, hogy az ablakot el kellene hagynunk. Tipp: Válasszunk rövid neveket, hogy a Doctus más műveleteit kényelmesen használhassuk. Mélyebb leírást a «Description»-ba tegyünk Haladóknak: A leírás különleges adatokat is tartalmazhat, hiszen azokat a hozzá való tudáskiviteli sablon (R-4.1) felismerheti benne A sablonok nyelve számos szövegfeldolgozó műveletet kínál, hogy egy megfelelő elrendezésű leírásból kinyerhessük őket. 2.112 Testreszabás Válasszuk a «Customize» pontot a «View» menüből. R-34 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu R-2. Ábra: Az «Attributes» tábla testreszabása Ez a párbeszédablak az «Attributes» tábla megjelenését vezérli. A következő kapcsolók állnak rendelkezésre: • Függőleges – A tulajdonságok kezdetben sorokba vannak rendezve. Bekapcsolva oszlopokba rendeződnek. • Wrap – Az értékek jellemzői egy

sorban, a tulajdonság sorában vannak. Amennyiben ez az elrendezés túl széles, a «Wrap» bekapcsolása egy oszlopba rendezi őket. • Attribute Type Flags – Azok a kis ikonok, amik a tulajdonságok típusát jelzik, és a név jobb oldlán látszanak, jeleníthetők meg, iletve tüntethetők el ezzel a kapcsolóval. • AutoFit Text – A tábla mezőinek a szélessége automatikusan beáll a tartalmának a méretére, ha be van kapcsolva. • Attribute & Value Properties – A tulajdonságok és értékeiknek jellemzői a listában való kijelöléssel engedélyezhetők, illetve tilthatók, hogy megjelenjenek az «Attributes» táblán. A jellemzők leírása a Tulajdonságjellemzők (R-2.128) fejezetben található Tipp: Ha több értékjellemző is látszik, az olvashatóság érdekében használjunk «Wrap»-ot. 2.12 2.121 Szerkesztés Tulajdonságok és értékeik létrehozása Lépjünk a baloldali fejlécre, és gépeljük be a tulajdonság nevét. Lépjünk

tovább «Tab»-bal vagy «Enter»-rel, és írjuk be az első érték nevét. Ismételjük, amíg az összes értéket be nem vittük A «CtrlEnter» a következő sor elejére lép Természetesen az egér is használható a szokott módon R-35 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Haladóknak: Ha olyan tulajdonság egészül ki egy új értékkel, amelyik egy másiknak faktora, bár a hozzá tartozó szabályok értelmezési tartománya megnövekszik, a szabályok értéktartományai változatlanok maradnak. Így egy fedetlen tartomány keletkezik a szabálylistában. Ez alól kivételek a teljes tartományok, mert azok kiegészülnek az új értékkel, hogy teljeseknek maradjanak. Technikai: Némelyik tudásfeldolgozó művelet teljesíménye drámaian leesik egy tucat érték táján. A felhasznált algoritmus kombinatorikus robbanás áldoztául esik Habár tényleg ritka eset, hogy egy tulajdonság ilyen sok értéket igényelne. 2.122 Tulajdonságok és értékeik

átnevezése Írjuk be az új nevet a mezőn, és hagyjuk el. A tulajdonság vagy az érték átneveződik, sőt automatikusan az összes előfordulása is frissül. 2.123 Tulajdonság beszúrása Lépjünk a baloldali fejlécre, vagy jelöljük ki az egész sort, és válasszuk az «Insert Attribute» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből. Az új tulajdonság az éppen kijelölt elé kerül, és kap egy kezdeti nevet. Írjuk be az igazi nevét, hogy felülírja, és hagyjuk el a mezőt 2.124 Érték beszúrása Lépjünk egy fehér mezőre, és válasszuk az «Insert Value» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből. Az új érték az éppen kijelölt elé kerül, és kap egy kezdeti nevet Írjuk be az igazi nevét, hogy felülírja, és hagyjuk el a mezőt. Haladóknak: Ha olyan tulajdonságba szúrunk új értéket, amelyik egy másiknak faktora, bár a hozzá tartozó szabályok értelmezési tartománya megnövekszik, a szabályok

értéktartományai változatlanok maradnak. Így egy fedetlen tartomány keletkezik a szabálylistában. Ez alól kivételek a teljes tartományok, és azok a tertományok, amelyek a beszúrás miatt két részre oszlanának. Ezekben az esetekben a tartomány kiegészül az új értékkel, és a szabály lefedi az új tartományt is. 2.125 Tulajdonság törlése Jelöljük ki a törlendő tulajdonságokat és válasszuk a «Delete Attribute» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből. A kijelölt tulajdonságok az összes hozzátartozó tudással együtt törlődnek. R-36 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Haladóknak: A tulajdonsághoz tartozó tudás az értékei, az esetek megfelelő jellemzői, és a szabályaik. A tulajdonságok szabályalapú szabályalapú összefüggései megszakadnak Haladóknak: Ha olyan tulajdonságból törlünk értéket, amelyik egy másiknak faktora, a hozzá tartozó szabályok érték-tartománya is lefaragásra

kerül, de szabályok nem törlődnek. Így néhány szabály akár az egész érték-tartományát is elvesztheti, másszóval üres tartományt kap, így nincs többé tartomány, ahol aktív lenne. Ennek megfelelően ezek a szabályok nem látszanak 2D nézetben (R-2.413), így csak szabálylista nézetben (R-2412) törölhetők, vagy a Szabályok – Szabálylista kitisztítása (R-2.4211) használatával 2.126 Érték törlése Érték törléséhez lépjünk rá, vagy jelöljünk ki többet belőle, és válasszuk a «Delete Values» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből. A kijelölt értékek az összes hozzátartozó tudással együtt törlődnek. Haladóknak: Az értékhez tartozó tudás azok az esetjellemzők és szabálykimenetek, amelyek az értéket használják. Először a Doctus megvizsgálja a tudásbázist, hogy használtak-e, ekkor a törlés csak figyelmeztetés és ennek megerősítése után történik. Ezek az értékek “Unknown”-ra

cserélődnek. Haladóknak: Ha olyan tulajdonságból törlünk értéket, amelyik egy másiknak faktora, a hozzá tartozó szabályok érték-tartománya is lefaragásra kerül, de szabályok nem törlődnek. Így néhány szabály akár az egész érték-tartományát is elvesztheti, másszóval üres tartományt kap, így nincs többé tartomány, ahol aktív lenne. Ennek megfelelően ezek a szabályok nem látszanak 2D nézetben (R-2.413), így csak szabálylista nézetben (R-2412) törölhetők, vagy a Szabályok – Szabálylista kitisztítása (R-2.4211) használatával 2.127 Tulajdonság mozgatása Jelöljük ki a mozgatandó tulajdonságokat és, fogjuk meg a kijelölést a szélén, húzzuk el, majd engedjük el. A tulajdonságok átrendeződnek Más kijelölés alkzatoknál a szokásos szövegmozgatás (R36) működik Jelenleg nem lehet értékeket átrendezni 2.128 Tulajdonságjellemzők Lépjünk rá, vagy jelöljünk ki több tulajdonságot, majd válasszuk az

«Attribute Properties» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből. Többoldalas párbeszédablak nyílik a tulajdonságjellemzők megjelenítésére és beállítására. 2.1281 Értéksorrend (Value Ordering) R-37 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu R-3. Ábra: Tulajdonságjellemzők – Értéksorrend A legtöbb tulajdonság értelmének van valamiféle jósága. Az ilyen tulajdonságok értékei felsorolhatók eszerint a jóság szerint rendezve. Ha így történt, válasszunk «Increasing»-et növekvő jóság esetén Ekkor a baloldali érték a legrosszabb, és a jobboldali a legjobb. Válasszunk «Decreasing»-et az ellenkező sorrend esetén. Válasszunk «Nominal»-t, ha a tulajdonságnak nincs jóság értelme, szóval az értékek csak megkülönböztetésre szolgálnak. Tipp: Use «Increasing» to have a clearly arranged rule domain if appropriate, it will make the rule input easier. Haladóknak: A «Nominal» választása egy tulajdonságon

a konzisztenciavizsgálatot (R2.414) csak azon a tulajdonságon tiltja A «Nominal» választása egy tulajdonságon, amelyik faktora egy másiknak, csak a faktorra vonatkozó konzisztenciavizsgálatot tiltja. 2.1282 Elágaztatási mód (Branching Method) R-4. Ábra: Tulajdonságjellemzők – Elágaztatási mód Ezek a jellemzők az esetalapú gráf létrehozását vezérlik. Az általános elágaztatási mód (R-25411) szűrhető ezzel a jellemzővel tulajdonságonként. A baloldali oszlopban az engedélyezett elágaztatási mód választahtó ki: R-38 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu • No Branching – Az egyik elágaztatási mód sincs engedélyezve. Ez a tulajdonság kimarad a lehetséges informatív tulajdonságok közül. • Polar Only – Mindig «Polar»-t használ ehhez a tulajdonsághoz. • Disable Efficient – «Heuristic»-et használ «Efficient» helyett, vagy «Polar»-t ha az van általánosan választva. • Any – Mindegyik mód engedélyezett,

tehát az általános elágaztatási módot használja ehhez a tulajdonsághoz. Tipp: Használjunk «Disable Efficient»-et azokhoz a tulajdonságokhoz, amelyeknek sok értékük van, hogy a gráf létrehozásának sebességét megnöveljük. A jobboldali oszlop az általános egyengetési beállítást (R-2.5411) rögzíti erre a tulajdonságra: • Default – Az általános egyengetési beállítást (R-2.5411) használja • Normal – Nem használ «Straightened»-t ezzel a tulajdonsággal. • Straightened – «Straightened»-et használ ezzel a tulajdonsággal. «Straightened»-et: használjunk az olyan értékeknél, mint a ‘10-nél kevesebb’, ‘10 és 20 között’ és ‘20-nál több’, ha el akarjuk kerülni az olyan lyukas érték halmazokat, mint a ‘10-nél kevesebb vagy 20-nál több’. 2.1283 Automatikus értékek (Auto Values) R-5. Ábra: Tulajdonságjellemzők – Automatikus értékek A Doctus Tudásimport (R-4.2)ja képes automatikus

értékbegyűjtésre: • Constant Values – Nincs értékbegyűjtés. Csak az előre megadott értékek lehetségesek Az ismeretlen értékek “Unknown”-nal helyettesítődnek. • Flexible Values – Egyszerű értékbegyűjtésre. Minden ismeretlen érték (beleértve a számokat is!) új értékként hozzáadódik a tulajdonság értékeihez. • Numeric Cluster Analysis – Az értékek decimális lebegőpontos számokként, numerikus klaszteranalízisnek vetődnek alá, és helyettesítődnek a legközelebbi klaszter értékkel. A «Configure» a klaszterek beállítására szolgál. Részletesen lásd a Klaszterbeállítások (R21284)-nál R-39 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu 2.1284 Klaszterbeállítások (Cluster Configuration) Engedélyezzük a Numeric Cluster Analysis (R-2.1283)-t a tulajdonságra, majd nyomjuk meg a «Configure» gombot a párbeszédablakban, vagy válasszuk a «Cluster Configuration» pontot az «Edit» menüből. R-6. Ábra:

Tulajdonságjellemzők – Klaszter beállítások Ez a párdeszédablak a klaszteranalízis beállításait és a klaszterek állapotát mutatja. A klaszteranalízis a Tudásimport (R-4.2) indulásakor fut le; emiatt a klaszterek állapota, ami a párbeszédablakban látszik, automatikusan jött létre, bár kézzel is módosítható. A klaszteranalízis az Import Varázsló (R-426) segítségével is beindítható. The settings for cluster analysis are placed in the dialog below the table: • Number of Values Expected – A klaszteranalízis ennyi klasztert fog adni a tulajdonságnak. Minden klaszter egy értéket képvisel. • Error measure – A mód, ahogy a klaszteranalízis kiszámítja a hibatávolságot és kiválasztja a legjobb klaszter párt, hogy egyesítse őket. Jelenleg csak az «Euclidean» működik, amelyik a sztenderdizált nyers adatok különbségeinek négyzeteit összegzi a dimenziók mentén. • Amalgamation/linkage rules – Az eljárás, ahogy a

klaszterek összeolvadnak a kívánt számúra. Jelenleg csak a «K-Means» működik, amelyik kimerítően megkeresi a legközelebbi klaszter párt. • Insert Dimension – Új oszlop jön létre a táblában egy új dimenzió számára. Minden dimenziónak külön külső adatforrása lehet, így mindegyiknek független klaszterállapota. A dimenzió külső adatforrása a fejlécen adható meg. • Remove Dimension – Az aktuális dimenzió oszlopa letörlődik. Az utolsó dimenzió nem törölhető. Technikai: A Tudásimport beolvassa az első 1000 esete, mint kezdeti klasztereket egy tárolóba, és megkezdi a klaszterek számának csökkentését a kiválasztott összeolvasztó/kötő szabály segítségével ismételve, míg el nem éri a klaszterek kívánt számát. A tábla első két sora a klaszterek jelenlegi állapotát mutatja: R-40 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu • Total Cases – Az analizált összes eset száma. • Total Error – Az összes hiba,

amit az összes eset klaszterezése okozott. • Average – Az összes klaszterezett eset nyers adatainak átlaga ebben a dimenzióban. Sztenderdizáláskor használt adat. • Standard Deviation – Az összes klaszterezett eset nyers adatainak szórása ebben a dimenzióban. Sztenderdizáláskor használt adat. A harmadik sortól a klaszterek adatai szerepelnek. Minden klaszter sor a következő mezőkből áll: • Left head cell – A klasztert képviselő érték neve, kézzel átírható. • Cases – Az ebbe a klaszterbe került esetek száma. • Average Error – Az átlagos hiba, amit az ide került esetek klaszterezése okozott. • Value – A klaszter középpontja. Az ebbe a klaszterbe került esetek nyers adatainak átlaga 2.1285 Külső adatforrás (External Input) R-7. Ábra: Tulajdonságjellemzők – Külső adatforrás A Doctus Tudásimport (R-4.2)-ja a külső adatforrásra kötött tulajdonságok esetjellemzőit tölti fel A párbeszédablaknak ez az oldala

mutatja és állítja be ezt az összeköttetést, habár ezt rendesen az Import Varázsló (R-4.26) teszi A mezők jelentése Tudásimport (R-42) adatforrásától függ • Table – A tábla (Microsoft Query & ODBC) vagy táblázat (Excel workbook) neve, amelyikről a nyers adatok származnak. • Column – Az tábla oszlopának neve, amelyikből a tulajdonság nyers adatai származnak. Ha több dimenziós klasztering van beállítva, a Cluster Configuration párbeszédablak (R-2.1284) fejlécén kell beállítani. • Case Name – Az tábla oszlopának neve, amelyikből az eset nyers adat azonosítója származik. Minden tulajdonságnak, amelyik azonos táblából származik, azonos esetazonosítót kell megadni. Ha a «Case Name» nincs megadva, a nyers adatok természetes sorrendben olvasódnak a «Cases» táblába. R-41 Doctus Kézikönyv 2.129 http://www.doctushu A döntési tulajdonság (Set to Decision Attribute) Egy tudásbázisnak tulajdonképpen több

döntési tulajdonsága is lehet, de egy ezek közül ki van jelölve «Decision Attribute»-nak. Ez a tulajdonság képviseli a tudásbázis deduktív végkövetkeztetését, és a szabályalapú gráf gyökerét, ami felül látható. A «Decision Attribute» sora (vagy oszlopa, ha függőleges nézet van beállítva) a fejléc színével van kiemelve az «Attributes» és a «Cases» táblán. Ha a tulajdonság, amit döntési tulajdonságnak jelölünk, egy másik faktora, előbb levágásra kerül. 2.13 Vizsgálat 2.131 Hivatkozatlan értékek keresése Válasszuk az «Unused Value» pontot a «Search» menüből. Azok az értékek, amelyek sem esetjellemzőként, sem szabály kimeneteként nem szerepelnek, kijelölődnek. Minden ilyen értéket kitörölhetünk (R-2.126), de a szabályok tartományai sérülhetnek 2.132 Faktorok keresése Válasszuk a «Factors» pontot a «Search» menüből. Az aktuális tulajdonság összes faktora kijelölődik 2.14 Feldolgozás Nincs

érintve. 2.2 Esetek A tudás területének tárgyai (a döntési lehetőségek), amiket a Doctus eseteknek hív, vannak felsorolva a «Cases» táblán. Minden esetnek van neve, és esetjellemzője minden tulajdonsághoz, ami az esetet a besorolja aszerint a szempont szerint, amit a tulajdonság képvisel. R-8. Ábra: Az ‘1’ nevű jelöltnek néhány elvégzett munkája van Ez függőleges nézet Egy esetjellemző lehet: • rendesen a megfelelő tulajdonság egy értéke, • üres mező, ami az ismeretlent (“Unknown”) képviseli, R-42 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu • csillag (‘*’), ami a “mindegy”-et (“Don’t care”) képviseli, • vagy felosztott mező, ami több érték elosztott valószínűségét képviseli. 2.21 Nézet 2.211 Leírás Válasszuk a «Description» pontot a «View» menüből. Az aktuális tulajdonság vagy érték leírása (R2111) jelenik meg 2.212 Testreszabás Válasszuk a «Customize» pontot a «View»

menüből. R-9. Ábra: A «Cases» tábla testreszabása Ez a párbeszédablak az «Cases» tábla megjelenését vezérli. A következő kapcsolók állnak rendelkezésre: • Vertical – Az esetek eredetileg esetjellemzőkből álló sorokként jelennek meg. Ha a «Vertical» be van kapcsolva, oszlopokként. • Wrap – Az esetjellemzők sorai nagyon szélesek lehetnek, ha sok tulajdonság látható. A «Wrap» betördeli ezeket a sorokat, hogy az esetek eloszlanak több sorba, és több tulajdonság oszt meg azonos oszlopokat. Mindig az esetek tördelődnek, «Vertical» esetén is • Attribute Type Flags – Azok a kis ikonok, amik a tulajdonságok típusát jelzik, és a név jobb oldlán látszanak, jeleníthetők meg, iletve tüntethetők el ezzel a kapcsolóval. • AutoFit Text – A tábla mezőinek a szélessége automatikusan beáll a tartalmának a méretére, ha be van kapcsolva. Továbbá beállítható, mely tulajdonságok legyenek láthatók ezen a táblán. •

All – Mindegyik. • Selected – A jobboldali list dobozban felsoroltak. Az összes azonos típusú tulajdonság is kijelölhető a megfelelő kapcsoló megnyomásával a listadoboz bal oldalán. Ha minden listaelemet kikapcsolunk, az «All» lép érvénybe. • Current – Csak az aktuális tulajdonság. R-43 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Tipp: Ha csak az aktuális tulajdonság látható, nyomjunk «Ctrl-Up»-ot és «Ctrl-Down»-t, hogy a tábla elhagyása nélkül léptessük. 2.22 Szerkesztés 2.221 Eset létrehozása Lépjünk a baloldali fejlécre, és gépeljük be az eset nevét. Lépjünk tovább «Tab»-bal vagy «Enter»-rel, és adjuk be az esetjellemzőket (R-2.222) 2.222 Esetjellemző bevitele Lépjünk rá, vagy jelöljünk ki több egyformára állítandót, majd kövessük a következő lépéseket, hogy esetjellemzőket állítsunk be: • konkrét érték – Válasszunk egy értéket a jobb egérgomb menüből vagy nyomjunk ‘1’-et az

első értékhez, ‘2’-t a másodikhoz, és így tovább. • Unknown – Hagyjuk üresen a mezőt, válasszuk a «Delete Value» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből, vagy nyomjunk «Del»-t. • Don’t Care – Válasszuk a «Set to Don’t Care» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből, vagy nyomjunk «*»-t. • elosztott valószínűség – Válasszuk a «Distribute» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből, és állítsuk be az eloszlást (R-2.223) Tipp: Hogy az esetjellemzők bevitele közben vigyünk be értékeket, állítsuk a tulajdonságok Automatikus érték (R-2.1283)eit «Flexible»-re, majd illesszük be a szöveges adatokat a vágólapról. Kézi bevitel esetén válasszuk az «Edit» pontot a jobb egérgomb menüből and írjuk be az érték nevét, mégha az új is. Az ismeretlen értékek hozzáadódnak a tulajdonsághoz. Haladóknak: A függő tulajdonságok esetjellemzőit csak a

közetkeztetés állíthatja be, bár kézzel is törölhetők az «Edit» menü vagy a jobb egérgomb menü «Delete Value» pontjának választásával. Ennek az az értelme, hogy kitisztítsuk az esetleg időközben érvénytelenné vált következtetéseket a tudásbázisból. 2.223 Elosztott esetjellemző bevitele Válasszuk a «Distribute» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből. R-44 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu R-10. Ábra: Ez az esetjellemző ‘néhány’ és ‘átlagos’ 1/3 – 2/3 arányban A következő oszlopok látszanak: • Baloldali fejléc – Legfeleül a tulajdonság neve, és baloldalt az értékek, amelyek elosztott valószínűsége adható meg. • Count – Az érték valószínűségi arányának számlálója. Kézzel is beírható A nevező («Denominator») a tábla alatt állítható be. • Rate – Az érték valószínűsége tizedes törtként, a 0.1 intervallumba esik Kézzel is beírható • Bar

indicator – A valószínűség grafikus jelzője. Lépjünk a mezőre, és használjuk a tábla alatti tolókát. Ha a «Keep Together» be van kapcsolva, a valószínűségek aránya, a módosított értékéé kivételével megőrződik, hogy az arányok összege megmarad. Másszóval ahogy egy valószínűség növekszik, úgy csökken a többi, egymással arányban, és fordítva. 2.224 Eset átnevezése Írjuk be az új nevet a fejlécen, és hagyjuk el. Az eset átneveződik 2.225 Eset beszúrása Válasszuk «Insert Case» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből. Az új eset az éppen kijelölt elé kerül, és kap egy kezdeti nevet. Írjuk be az igazi nevét, hogy felülírja, és hagyjuk el a mezőt. Adjuk meg az esetjellemzőket (R-2221) 2.226 Eset törlese Jelöljük ki a törlendő esetek sorait (vagy oszlopait, ha függőleges nézetben vagyunk) és válasszuk a «Delete Case» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből, vagy

nyomjunk «Del»-t. A kijelölt esetek törlődnek. 2.227 Eset mozgatása Jelöljük ki a mozgatandó esetek sorait (vagy oszlopait, ha függőleges nézetben vagyunk) és, fogjuk meg a kijelölést a szélén, húzzuk el, majd engedjük el. Az esetek átrendeződnek R-45 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu 2.228 Tulajdonság mozgatása Jelöljük ki a mozgatandó tulajdonságok oszlopait (vagy sorait, ha függőleges nézetben vagyunk) és, fogjuk meg a kijelölést a szélén, húzzuk el, majd engedjük el. Ha az összes tulajdonság látszik, a tulajdonságok rendeződnek át, mintha az «Attributes» táblán tettük volna. Ha kijelölt (R-2212) tulajdonságok látszanak, csak a megjelenítés sorrendje változik. Más kijelölés alkzatoknál a szokásos szövegmozgatás (R-3.6) működik 2.229 Külső adat beillesztése Másoljuk a táblázatkezelő vagy szövegszerkesztő alkalmazásunk táblamezőit a vágólapra. Váltsunk át a Doctusba. Lépjünk a «Cases» tábla

bal felső mezőjére, majd válasszuk a «Paste External Data» pontot az «Edit» menüből. A nyers adatok beolvasódnak a vágólapról A rugalmas (flexible) (R-21283) tulajdonságok értékei összegyűlnek, és a klaszterezett (R-2.1284) tulajdonságokhoz érkező számszerű bemenet klaszterezésre kerül. Technikai: A mezők másolására belsőleg használt vágólap formátum a «Tab»-bal elválasztott szöveges forma. Ezt számos táblázatkezelő és szövegszerkesztő alkalmazás támogatja, úgyhogy ezek használhatók az importálandó adatok előkészítésére. Haladóknak: A több dimenziós klaszterezett tulajdonságok több oszlopot várnak, dimenziónként egyet. 2.2210 Sorbarendezés Jelöljük ki fontossági sorrendben a tulajdonságokat, amik szerint rendezünk, majd válasszuk a «Sort» pontot az «Edit» menüből. Az esetek a kijelölt tulajdonságok szerint sorbarendeződnek 2.23 2.231 Vizsgálat Értékkombináció keresése Válasszuk a «Value

Combination» pontot a «Search» menüből. A következő párbeszédablak nyílik: R-11. Ábra: Jelöltek keresése, akik ‘Tender’-e legalább ‘fair’ R-46 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Jelöljük ki az értékek mezőit a táblán, amiket keresni akarunk. Egy tulajdonság több értékét jelöljük ki, ha bármelyiket keressük (‘vagy’ kapcsolat). Jelöljük ki az összeset vagy egyiket sem, hogy a tulajdonságot kihagyjuk a keresési feltételből. Jelöljük ki több tulajdonság értékeit, hogy több tulajdonság szerint szűrjünk (‘és’ kapcsolat). Az összes eset a kijelölt értékekkel kijelölődik 2.232 Faktorok keresése Válasszuk a «Factors» pontot a «Search» menüből. Az aktuális tulajdonság összes faktora kijelölődik 2.233 Magyarázat keresése Lépjünk egy függő tulajdonság esetjellemzőjére. Válasszuk az «Explanation» pontot a «Search» menüből. A «Rules» tábla jelenik meg és az a szabály jelölődik ki,

amelyik a kijelölt esetjellemzőt eredményezi (R-2.241) 2.24 2.241 Feldolgozás Deduktív következtetés Válasszuk a «Deductive Reasoning» pontot a «Knowledge Management» menüből. A függő tulajdonságok esetjellemzői felülíródnak a megfelelő szabályok következtetéseivel. Ha nem minden tulajdonság látszik, a döntési tulajdonságok megjelennek, hogy látni lehessen az eredményt. A következtetés behatárolható a mezők kijelölésével. Csak a kijelölt mezők következtetődnek Haladóknak: Nincs biztosítva, hogy minden bemenetként szolgáló esetjellemző aktuális, hiszen azok nem következtetődnek, ha nincsenek kijelölve. Haladóknak: A különleges esetjellemzők következtetéskori viselkedése a Szabályok – A szabálylista és működése (R-2.412) fejezetben van részletezve 2.242 Javaslat elfogadása Szabályokra vonatkozó ellentmondásmentes javaslat megbecsli a fedetlen tartományok kimenetét. Más szabályokon és következetességi

meggondolásokon (R-2.414) alapul Válasszuk az «Accept Advice» pontot a «Knowledge Management» menüből, hogy a deduktív következtetés elfogadja ezt a javaslatot. Tipp: Ha egy szabálylista “Unknown”-t eredményez, mégha az «Accept Advice» be is van kapcsolva, ellenőrizzük, hogy a bemeneti esetjellemzők nem “Unknown”-ok-e. 2.3 Szabályalapú gráf A tulajdonságok függhetnek egymástól. Ezek az összefüggése hierarhiát eredményeznek, amelyik a szabályalapú gráfon képeződik le. R-47 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu R-12. Ábra: A ‘Tender’ a ‘Reference’-től és a ‘Finance’-tól, míg a ‘Finance’ a ‘Warranty’-tól és a ‘Price’-tól függ A szabályalapú következtetés új esetjellemzőket kelt, amik szabályokon, és más esetjellemzőkön alapszanak. 2.31 Nézet Minden csomópont «Attributes» tábla egy egy tulajdonságát képviseli. A döntési tulajdonság a gráf tetején helyezkedik el. A faktor

tulajdonságok alulról kapcsolódnak a függő tulajdonságuk csomópontjához. Ez az él képviseli, hogy a tulajdonság függ a faktorától A bemenő tulajdonságok a gráf levelei, nekik nincs faktoruk. Mégha több döntési tulajdonság létezik is, csak egy gráf látható, amelyik azé döntési tulajdonságé (R2.129), amelyik a tudásbázis végkövetkeztetését képviseli A t0bbiek faktorcsomópontok nélkül jelennek meg a gráf alatt. 2.311 Testreszabás Válasszuk a «Customize» pontot a «View» menüből. R-13. Ábra: A «Rule-Based Graph» tábla testreszabása Ez a párbeszédablak a «Rule-Based Graph» tábla megjelenését vezérli. A következő kapcsolók állnak rendelkezésre: • Horizontal – A gráf úgy tükröződik, hogy a gyökér csomópont az ablak baloldalára kerül, és az ágai jobbra vannak tőle. R-48 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu • Condensed – Azok a csomópontok, amiknek több, mint két levelük van, széles

felületet foglalnak el a képernyőn. Kapcsoljuk be, hogy az ilyen levelek két sorba rendeződjenek, hogy összességében kevesebb helyet foglaljon el a gráf. (Vízszintes nézetben a levelek két oszlopba rendeződnek, hogy a magasságot csökkentsék.) • Additional nodes – Válasszuk ki, hogy az összes többi tulajdonság, csak a többi döntési tulajdonság, vagy más tulajdonság egyáltalán ne látszódjon a gráf alatt. Esetlegesen további információk foglalhatnak helyet a tulajdonságok csomópontjaiban. A következő csomópont feliratozások («Node Legends») választhatók: • None – Nincs csomópont feliratozás. • Values – A tulajdonságok értékei vannak felsorolva a csomópontokban. • Cases – Kiválasztott esetek jellemzői vannak felsorolva a csomópontokban. • Cases with Names – Kiválasztott esetek nevei és jellemzői vannak felsorolva a csomópontokban. Használjuk a jobboldali listát, hogy az utolsó két üzemmód eseteit

kiválaszzuk. További két módon lehet a csomópont feliratozást szűkíteni: • For a Level Only – Ezzel a kapcsolóval lehet a feliratozást csak az aktuális és a vele egyszinten lévő csomópontokra szűkíteni. Lépjünk egy másik szint csomópontjára, majd válasszuk a «Show legends on this level» pontot a jobb egérgomb menüből hogy a feliratozást az aktuális szinten jelenítsük meg. • For Input Attributes Only – Kapcsoljuk be, hogy csak a levél csomópontokon legyen feliratozás. Ha mindkét kapcsoló aktív, a feliratozás csak az aktuális szinten, a leveleken jelenik meg (‘és’ kapcsolat). 2.312 Más döntési tulajdonságok Egy tudásbázisnak néha (tulajdonképpen, amíg nincsenek összefüggések, mindig) több döntési tulajdonsága is lehet. A kijelölt döntési tulajdonságon kívül más döntési tulajdonság gráfjának megjelenítéséhez gondoskodjunk a megjelenésükről (Additional nodes), majd jelöljük őket a döntési

tulajdonságnak (R-2.129) 2.313 Elrejtés felül Ahhoz, hogy mindössze egy ágát jelenítsük meg egy óriási szabályalapú gráfnak, lépjünk a csomópontra, és válasszuk a «Hide Above» pontot a jobb egérgomb menüből. A szülő és a szomszéd csomópontok eltűnnek, hogy az aktuális csomópont lesz a gyökér. Csak egy kis vonal jelzi, hogy a csomópont nem a valódi gyökér. A teljes gráf újramegjelenítéséhez válasszuk a «Hide Above» pontot mégegyszer, vagy jelöljük ki az eredeti gyökeret, ami a gráf alatt látszik, a döntési tulajdonságnak (R-2.129) 2.314 Elrejtés alul A faktor csomópontok eltüntetéséhez válasszuk a «Hide Below» pontot a jobb egérgomb menüből. A faktor csomópontok eltűnnek, hogy csak náhány kis vonal jelzi, hogy a csomópont nem a valódi levél. A faktorok újramegjelenítéséhez válasszuk a «Hide Below» pontot mégegyszer. R-49 Doctus Kézikönyv 2.32 2.321 http://www.doctushu Szerkesztés Bekötés

Ahhoz, hogy faktor csomópontot kössünk be egy csomóponthoz, húzzunk be egy csomópontot a gráf alól ahhoz a csomóponthoz, amelyikhez csatlakoztatni akarjuk. Egy dinamikus él jelzi, hogy melyik kapcsolat jön létre, amikor elengedjük a csomópontot. Haladóknak: A szabálylista értelmezési tartománya egy új faktor bekötésével nyer egy új dimenziót. A szabályok értelmezési tartományai az új faktor egy-egy teljes tartományával egészülnek ki, ezért a szabálylista független marad tőle. 2.322 Átrendez A faktorok sorrendjének megváltoztatásához tartsuk nyomva a «Shift» billentyűt, miközben megfogjuk az egyik faktort. ‘gy nem lesz sem levágva, sem másik tulajdonsághoz bekötve A faktor csomópontok sorrendje adja meg a «Rules» táblabeli faktorok sorrendjét. 2.323 Levág Faktor csomópont lecsatolásához először lépjünk rá, majd válasszuk a «Prune» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből. Levágódik a függő

tulajdonságáról, és a gráf alatt jelenik meg. Haladóknak: A szabálylista értelmezési tartománya elveszt egy dimenziót, de szabályok nem törlődnek. Így a szabálylista kevésbé megkülönböztetővé válik, emiatt többszörösen lefedett tartományok jelennek meg. 2.33 2.331 Vizsgálat Magyarázat keresése Állítsuk be a csomópont feliratozást (R-2.311) a «Cases with Names»-re és lépjünk egy függő csomópontra. Válasszuk az «Explain» pontot a jobb egérgomb menüből és válasszuk ki azt az esetet az almenüből, amelyik következtetett jellemzőjére magyarázatot szeretnénk kapni. A szabály, amelyik a kijelölt esetjellemzőt eredményezi (R-2.241), megjeleinik a «Rules» táblán 2.34 2.341 Feldolgozás Deduktív következtetés Állítsuk be a csomópont feliratozást (R-2.311) a «Cases with Names»-re és válasszuk a «Deductive Reasoning» pontot a «Knowledge Management» menüből. Az esetjellemzők felülíródnak a következtetett

értékekkel. Haladóknak: A különleges esetjellemzők következtetéskori viselkedése a Szabályok – A szabálylista és működése (R-2.412) fejezetben van részletezve 2.342 Javaslat elfogadása Lásd: Esetek – Javaslat elfogadása (R-2.242) R-50 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu A Esetek – Deduktív következtetés (R-2.241) és a Esetek – Javaslat elfogadása (R-2242) fejezetek irányadók azzal a különbséggel, hogy az eredmény a csomópont feliratozásában látszik. 2.4 Szabályok Minden függő tulajdonságnak van egy szabálylistája, amelyik egy kimenetet rendel a faktor tulajdonságainak minden értékkombinációjához. Így minden faktor kifeszíti a diszkrét értékek egy-egy dimenzióját az értelmezési tartományában. Az értelmezési tartomány ‘térfogata’ az értékkombinációk (másszóval az ‘elemi szabályok’) összes száma. Ez az szám a dimenziók méretéből szorzódik össze, ami a faktorok értékeinek száma. Mivel

ez magyon nagy is lehet, a Doctus nem elemi, hanem komplex szabályokat tárol, amelyek nem bizonyos pontokat, hanem az értelmezési tartomány téglás tereit fedik le. Következésképpen minden komplex szabálynak van egy értéktartománya minden faktorából, és van egy szabálykimenete, ami az esetjellemzőhöz (R-2.222) hasonlít 2.41 Nézet 2.411 Testreszabás Válasszuk «Customize» pontot a «View» menüből. R-14. Ábra: A «Rules» tábla testreszabása Ez a párbeszédablak a «Rules» tábla megjelenését vezérli. A következő kapcsolók állnak rendelkezésre: • 2 Dimensional – Ezzel a kpcsolóval váltunk a szabálylista (R-2.412) és a 2 dimenziós (R2413) nézet között Az aktuális mező helye és a kijelölések logikusan átalakulnak • AutoFit Text – A tábla mezőinek a szélessége automatikusan beáll a tartalmának a méretére, ha be van kapcsolva. • Flag Inconsistent Rules – Kapcsoljuk be, hogy a Doctus az újonan megadott

szabályokat következetességvizsgálatnak (R-2.414) vesse alá a már létezőkkel Az esetleges ellentmondásokat a szabályok mezőin megjelenő, különböző kedvű kicsiny arcok jelzik. • Show Plausible Advice – A 2D nézetben a fedetlen értelmezési tartomány üres mezőkként jelenik meg. Kapcsoljuk be, hogy ezek helyett a lehetséges ellentmondásmentes (R-2414) R-51 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu szabálykimenetek jelenjenek meg. Szürkével vannak rajzolva megkülönböztetésül a valódi szabálykimenetetktől. 2.412 A szabálylista és működése A szabálylista nézet úgy mutatja a szabályokat, ahogy tárolva vannak. A szabályok sorokba vannak rendezve. A jobboldali oszlop mutatja a szabálykimenetet, tőle balra vannak a faktorok értéktartományai. R-15. Ábra: Egy öt szabályból álló szabálylista lista nézete R-16. Ábra: A fenti szabálylista illusztrációja Hogy működik a szabálylista a deduktív következtetés (R-2.341)

során? A szabályok feldolgozási sorrendben vannak. A legfelső szabály kerül először sorra, vajon fedi-e a faktor tulajdonságainak esetjellemzőit. Ha igen, a ráillő szabály meg is van, különben a keresés a következő szabályon folytatódik. R-52 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Példa: Az R-15. Ábra első szabálya így szól: Ha a ‘Reference’ ‘excellent’ és a ‘Finance’ legalább ‘good’, akkor a ‘Tender’ ‘excellent’. Ha nem, a második szabály kerül sorra A R-16. Ábra ugyan azt a szabálylistát mutatja 2 dimeziós szines foltokként Öt értéke van mindkét faktornak, így a ‘Reference’-nek és a ‘Finance’-nak is, ezeket golyók jelzik. A leghátsó képviseli az ‘excellent’ ‘Reference’-t, míg a legközelebbi az ‘excellent’ ‘Finance’-t. A bordó folt képviseli az első szabályt. A kék az utolsót, teljes tartománnyal Figyelembe véve a feldolgozási sorrendet, a felső szabály eltakarja az alatta

levőket. Több, többszörösen lefedett tartomány látható. Ha nem találtunk ráillő szabályt, szóval fedetlen tartomány lett lekérdezve, az eredmény “Unknown”, hacsak nincs javaslat elfogadása (R-2.242) engedélyezve Ugyanez a viselkedés, ha valamelyik faktor esetjellemzője “Unknown”. Technikai: Ha valamelyik faktor esetjellemzője “Don’t care”, egyenként helyettesíti az összes lehetséges értékével, mindegyikre megkeresi a szabályt, és a kimeneteket átlagolja. Technikai: Ha valamelyik faktor esetjellemzője elosztott valószínűségű, egyenként helyettesíti az összes lehetséges értékével, mindegyikre megkeresi a szabályt, és a kimeneteket az eloszlás valószínűségével súlyozva összegzi. Matek: A deduktív következtetés a feltételes valószínűségek tételén (Bayes tétel) alapul. 2.413 2 dimenziós A szabálylista aktív tartománya látszik ebben a nézetben. Az értelmezési tartomány, aminek annyi dimenziója van,

ahány faktora, 2 dimenzióba van vetítve, egymás melletti lapokként. Ha több mint két faktor van, néhányuk sorokban, mások oszlopokban jelennek meg. R-17. Ábra: Ugyan az a szabálylista, mint fent, csak 2D nézetben R-53 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu R-18. Ábra: A fenti szabálylista illusztrációja Ugyan az, nem? Minden elemi szabálynak külön mezője van a kimenete számára. Az értelmezési tartomány minden pontja megjelenik, mégha nincs is szabállyal lefedve. A rejtett szabályok nem látszanak ezen a nézeten Példa: A R-18. Ábra rózsaszín szabályának van egy kis rejtett tartománya a bordó alatt így az ő értéktartománya nagyobb mint az aktív tartománya, ami a R-17. Ábra-n kijelölve jelenik meg. A dimenziók átrendezhetők a felső vagy a baloldali fejlécek elején levő, a faktor tulajdonságok nevét tartalmazó, mező megfogásával és elhúzásával. Húzzuk el egy másik faktortulajdonság közelébe, hogy a fejlécet, az

értékekkel együtt elmozgassuk. A legjobb elrendezést, ami az ablak szélességében elfér, az «Edit» menü «Sort» pontjával kaphatjuk meg. 2.414 Ellentmondásmentesség Azok a tulajdonságok, amelyeknek van jóság értelmük, lehetővé teszik, hogy két szabályt, tartományuk és kimenetük jósága alapján összehasonlítsunk. Feltéve, hogy egy jobb tartományon érvényes szabály nem adhat rosszabb kimenetet, ellentmondásmentesség definiálható. Egy szabály ellentmondásban van egy szabálylistával, ha van benne olyan szabály, amelyik jobb tartományon rosszabb eredményt ad, vagy rosszabb tartományon jobbat. A szabály ennek megfelelően lehet túl jó, vagy túl rossz a szabálylistához, vagy ha túl jó és túl rossz is egyszerre, a szabály u.n kereszttűzbe került Ezen az alapon lehet • új szabályokat ellenőrizni (Ellentmondásos szabályok jelzése (R-2.415)), • túl jó, túl rossz, vagy kereszttűzbe került szabályokat keresni (Vizsgálat

(R-2.43)), • ellentmondásmentes javaslatokat megjeleníteni a státusz sorban, vagy üres 2D mezőkön («Show Plausible Advice» in Testreszabás (R-2.411)), • vagy fedetlen tartományok kimenetét megbecsülni (Esetek – Javaslat elfogadása (R-2.242)) 2.415 Ellentmondásos szabályok jelzése Engedélyezzük a «Flag Inconsistent Rules»-t a Testreszabás (R-2.411)-n Változtassuk meg (R2425) az egyik szabály kimenetét Ha kicsiny arcok jelennek meg néhány mező jobboldalán, az azt jelenti, hogy ellentmodást vittünk be a szabálylistába. Ilyen esetben az utoljára bevitt szabálynál sárga színű arc van. Azoknál a szabályoknál, amelyek ellentmondásban vannak vele, fehér. Ha több szabály is megváltozott, csak az utoljára változott sárga, a R-54 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu többiek szürkék, de a hozzájuk tartozó szabályok nincsenek jelölve, amíg rá nem lépünk, amikor is sárgára váltanak. Too bad rules (R-2.437) are signed by

a crying, too good (R-2438) ones by a smiling, and rules in crossfire (R-2.439) are signed by a face with waving mouth Az ellentmondásjelzés eltüntetéséhez a következőket tehetjük: • változtassuk meg az utoljára megadott, vagy a vele ellentmondásban lévő szabályok kimenetét, • állítsuk a kirívó faktor tulajdonságot «Nominal» értéksorrendre (R-2.1281), • állítsuk magát a függő tulajdonságot «Nominal» értéksorrendre (R-2.1281), hogy az ellentmondásellenőrzést teljesen kiakpcsoljuk erre a szabálylistára, • vagy kapcsoljuk ki a «Flag Inconsistent Rules (R-2.411)»-t Haladóknak: A Doctus itt a komplex szabályok ellentmondásait vizsgálja, amik gyakran kiterjedt tartományokon aktívak. Ez az oka annak, hogy néha további arcok tűnnek fel a tartományon, amik nincsenek is ellentmondásban a vizsgált szabály tartományával. Ezzel szemben a Ellentmondás keresése (R-2436) tartományalapon működik, és nem szabályalapon. 2.42 2.421

Szerkesztés Szabály beszúrása Válasszuk az «Insert Rule» pontot az «Edit» menüből. A következő párbeszédablak nyílik: R-19. Ábra: A R-17 Ábra bordó szabályának tartománya van kijelölve Jelöljünk ki egy tartományt, akár több mezőt, a «Ctrl» nyomvatartásával. A teljes tartományhoz egyszerűen hagyjuk üresen a faktor sorát. Nyomjunk OK-t A szabálylistán az aktuális elé egy új szabály kerül, a megadott tartománnyal, “Unknown” kimenettel. Ugyanez a párbeszédablak használható 2D nézetben is, vagy egyszerűen csak változtassuk meg mező tartalmát a jobb egérgomb menüvel. Az új szabály a lista elejére kerül R-55 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Új szabály létrehozásának másik módja, hogy a lista utolsó szabálya utáni sor kimenet mezőjének a tartalmát változtatjuk meg. Egy teljes tartományú szabály jön létre, és a kimenete beáll 2.422 Szabály törlése Kapcsoljunk szabálylista nézetbe.

Jelöljük ki a törlendő szabályok sorait, és válasszuk a «Delete Rule» pontot az «Edit» menüből. A kijelölt szabályok törlődnik Ugyanez 2D nézetben azt eredményezi, hogy a kijelölt tartomány szabálya(i) “Unknown” kimenetet kapnak. 2.423 Szabály mozgatása Jelöljük ki a mozgatandó szabályok sorait, fogjuk meg a kijelölést a szélén, húzzuk el, majd engedjük el. A szabályok átrendeződnek Ha a szabálylista kimenete az átfedő tartományok következtében megváltozik, figyelmeztetés jelenik meg. 2.424 Faktor mozgatása Jelöljük ki a mozgatandó faktorok oszlopait, fogjuk meg a kijelölést a szélén, húzzuk el, majd engedjük el. A faktorok átrendeződnek A szabályalapú gráf élei is frissítődnek Más kijelölés alkzatoknál a szokásos szövegmozgatás (R-3.6) működik 2.425 Szabály kimenetének beállítása Lépjünk rá, vagy jelöljünk ki több szabálykimenet mezőt, majd válasszunk egy értéket a jobb egérgomb menüből. A

szabály kimenet “Unknown”-ra, “Don’t care”-re vagy elosztott értékre is beállítható, hasonlóan az esetjellemzőkhöz (R-2.222) A szabálylista nézetben a kimenet úgy is állítható, hogy teljes sort jelölünk ki. 2D nézetben a kijelölés értéktartományokká alakul. Ha szükséges, a kiválasztott kimenettel új szabály keletkezik az első előtt, egyébként csak a megfelelő szabályok kimenete változik. Ez a működés a listában több szabályt is eredményezhet. 2.426 Értéktartomány beállítása Kapcsoljunk szabálylista nézetbe. Lépjünk rá, vagy jelöljünk ki több értéktartomány mezőt Válasszuk a «Set Range to» pontot a jobb egérgomb menüből. Válasszunk egy értéket az almenüből A kijelölt értéktartományok beállnak arra az egy kiválasztott értékre. 2.427 Split Range Kapcsoljunk szabálylista nézetbe. Lépjünk rá, vagy jelöljünk ki több értéktartomány mezőt Válasszuk a «Split at» pontot a jobb egérgomb

menüből. Válasszunk egy értéket az almenüből A kijelölt értéktartományok két részre oszlanak. A második rész a kiválasztott értékkel kezdődik 2.428 Értéktartomány feldarabolása Kapcsoljunk szabálylista nézetbe. Lépjünk rá, vagy jelöljünk ki több értéktartomány mezőt és/vagy szabály sort. Válasszuk a «Divide Range» pontot az «Edit» menüből R-56 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu R-20. Ábra: A «Divide Range» hatása az R-21 Ábra összes faktorán és összes szabályán A kijelölt szabályok kijelölt értéktartományai egyedi értékekre darabolódnak fel. 2.429 Szabályok összeolvasztása Válasszuk az «Assemble Rules» pontot az «Edit» menüből. R-21. Ábra: Az «Assemble Rules» hatása az R-20 Ábra-n A szabályok száma lecsökken nagyobb értéktartományú komplex szabályokká történő összeolvasztásuk által. 2.4210 Értéktartományok kiterjesztése Válasszuk az «Extend Rule Ranges» pontot az «Edit»

menüből. R-22. Ábra: Az «Extend Rule Ranges» hatása az R-21 Ábra-n R-57 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Néhány szabály értéktartománya megnő, hogy általánosabbak legyenek a szabálylista kimenetének változása nélkül. 2.4211 Szabálylista kitisztítása Válasszuk a «Purify Rule Set» pontot az «Edit» menüből. A szabályok értéktartományai feldarabolódnak (R-2.428) elemi szabályokká, a rejtett szabályok törlődnek (R-2422), a maradék összeolvad (R-2.429) és kiterjed (R-24210) Végül az eredményül kapott komplex szabályok sorba rendeződnek (R-2.4212) R-23. Ábra: Az R-16 Ábra szabálylistája feldarabolás után A végeredmény a R-22 Ábra-n látható Tipp: A 2D nézetben történő rendszeres kimenetmódosítás a szabálylista megnövekedéséhez és átláthatatlanságához vezethet. Ennek az állapotnak a feloldására használhatjuk ezt a pontot. 2.4212 Sorbarendezés Kapcsoljunk szabálylista nézetbe. Jelöljük ki

fontossági sorrendben az oszlopokat, amik szerint rendezünk, majd válasszuk a «Sort» pontot az «Edit» menüből. A szabályok a kijelölt oszlopok értékei, illetve a tartományok kezdőértékei szerint sorbarendeződnek. Ha a szabálylista kimenete az átfedő tartományok következtében megváltozik, figyelmeztetés jelenik meg. 2.43 2.431 Vizsgálat Azonos értéktartomány keresése a másik nézetben Lépjünk rá, vagy jelöljünk ki több szabályt listanézetben. Válsunk 2D nézetbe, ekkor a kijelölt szabályok aktív tartománya lesz kijelölve. Lépjünk rá, vagy jelöljünk ki több szabálykimenet mezőt 2D nézetben. Válsunk listanézetbe, ekkor a kijelölt aktív tartományokhoz tartozó szabályok lesznek kijelölve. 2.432 Search Value Combination Válasszuk a «Value Combination» pontot a «Search» menüből. A következő párbeszédablak nyílik: R-58 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu R-24. Ábra: Szabályok keresése a ‘Finance’

‘mean’ tartományán, ‘suggested’ ‘Tender’-rel Három mező lesz kijelölve a R-17 Ábra-n. Jelöljük ki a keresett értéktartományt és kimenetet. A «Ctrl» nyomvatartásával több mezőt is kijelölhetünk. Ha valamelyik tartomány vagy a kimenet nem érdekes, hagyjuk üresen a sorát Nyomjunk OK-t. Az illeszkedő szabályok akár a lista, akár a 2D nézetben kijelölődnek. 2.433 Rejtett szabályok keresése Kapcsoljunk szabálylista nézetbe. Válasszuk a «Hidden Rules» pontot a «Search» menüből Az aktív tartomány nélküli, azaz a teljesen elfedett és az üres tartományú szabályok kijelölődnek. Ezek a szabálylista kimenetének változása nélkül törölhetők. 2.434 Többszörösen lefedett tartományok keresése Kapcsoljunk 2D nézetbe. Válasszuk a «Range Intersection» pontot a «Search» menüből A többszörösen lefedett tartomány kijelölődik. Tipp: Ezzel a ponttal ellenőrizhetjük, hogy a szabálylistánk egyrétegű-e. 2.435 Aktív

tartomány keresése Kapcsoljunk 2D nézetbe. Lépjünk egy komplex szabály tartományára Válasszuk az «Active Domain» pontot a «Search» menüből. A szabály aktív tartománya kijelölődik 2.436 Ellentmondás keresése Kapcsoljunk 2D nézetbe. Lépjnk a tartomány egyik mezőjére Válasszuk a «Contradiction» pontot a «Search» menüből. Az a tartomány jelölődik ki, amelyik ellentmondásban van vele az Ellentmondásmentesség (R-2.414) értelmében R-59 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Haladóknak: Ez eltérően működik az ellentmondás jelzéstől (R-2.415) amennyiben tisztán tartományalapon dolgozik, így a komplex szabályok aktív tartományának kiterjedtsége nem érinti az eredményét. 2.437 Túl rossz szabályok keresése Válasszuk a «Too Bad Rules» pontot a «Search» menüből. Azok a szabályok jelölődnak ki, amelyekhez található rosszabb (R-2.414) tartományú és jobb kimenetű másik szabály 2.438 Túl jó szabályok keresése

Válasszuk a «Too Good Rules» pontot a «Search» menüből. Azok a szabályok jelölődnak ki, amelyekhez található jobb (R-2.414) tartományú és rosszabb kimenetű másik szabály 2.439 Kereszttűzbe került szabályok keresése Válasszuk a «Rules in Crossfire» pontot a «Search» menüből. Azok a szabályok jelölődnak ki, amelyekhez található mind rosszabb (R-2.414) tartományú és jobb kimenetű, mind jobb tartományú és rosszabb kimenetű másik szabály. 2.44 Feldolgozás A szabályalapú következtetés így indítható: • Esetek – Deduktív következtetés (R-2.241) • Szabályalapú gráf – Deduktív következtetés (R-2.341) 2.5 Esetalapú gráf Az esetalapú gráf az esetalapú következtetés eredményét képezi le. Az esetalapú következtetés a minősítő tulajdonság új szabályait adja más tulajdonságok esetjellemzői alapján. R-25. Ábra: Egy tudásbázis alkalmazottak képességeiről szóló tulajdonságai Nincsenek szabályai a

«Rules» táblán, de jól jellemzett esetei vannak. A keletkezett “szabályok” a gráf tetejétől a levelekig való bejárással olvashatók. Vizsgáljuk meg a csomópont tulajdonságát, és induljunk a megfelelő címke irányába. R-60 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu R-26. Ábra: A R-25 Ábra eseteiből keletkezett esetalapú gráf Példa: Hogy értékeljük ki az ‘Ability’-t? Ha a ‘Dominant knowledge’ ‘intuition’ és a ‘Motivation’ ‘biological’, akkor az ‘Ability’ – a minősítő tulajdonság – ‘expert’. 2.51 Nézet 2.511 Testreszabás Válasszuk «Customize» pontot a «View» menüből. R-27. Ábra: A «Case-Based Graph» tábla testreszabása Ez a párbeszédablak a «Case-Based Graph» tábla megjelenését vezérli. A következő kapcsolók állnak rendelkezésre: • Horizontal – A gráf úgy tükröződik, hogy a gyökér csomópont az ablak baloldalára kerül, és az ágai jobbra vannak tőle. • Condensed –

Azok a csomópontok, amiknek több, mint két levelük van, széles felületet foglalnak el a képernyőn. Kapcsoljuk be, hogy az ilyen levelek két sorba rendeződjenek, hogy összességében kevesebb helyet foglaljon el a gráf. (Vízszintes nézetben a levelek két oszlopba rendeződnek, hogy a magasságot csökkentsék.) R-61 Doctus Kézikönyv 2.512 http://www.doctushu Információ A gráf minden csomópontja esetek halmazát képviseli. A gyökér csomópont (fent) képviseli az összeset. Minden belső csomóponthoz egy tulajdonság tartozik, amelyik a kerekített téglalapban látszik. Az értékei ágakba vannak szétosztva, amelyek a téglalap alakú címkékben olvashatók. A csomópont esetei is, a vonatkozó tulajdonság jellemzői szerint szét vannak osztva a leveleinak csomópontjaiba. A gráf leveleihez nem tartozik tulajdonság, így ehelyett a hozzátartozó esetek minősítő tulajdonságra vonatkozó jellemzői látszanak rajta. A csomóponthoz választható

tulajdonságok (R-2.5121), a hozzá tartozó esetek (R-25122), vagy a minősítő tulajdonság esetjellemzői (R-2.5123) megjelenítéséhez, lépjünk a csomópontra, majd válasszuk az «Information» pontot a «View» menüből. Egy ablak nyílik a következő táblákkal: 2.5121 Informativitás (Informativity) R-28. Ábra: Az elágaztatáshoz választható tulajdonságok A csomópont esetei a hozzá kiválasztott tulajdonság jellemzői alapján vannak ágakba szétosztva. Ez az elosztás csak úgy sikerülhet, ha az esetjellemzők nem telesen függetlenek a minősítő jellemzőtől. Ennek az összefüggésnek a mértékét informativitásnak nevezzük. Ez a tábla a tulajdonságok leginformatívabb értékelágaztatásához tartozó informativitást és annak sűrűségét sorolja fel. Matek: Az informativitás és sűrűségének meghatározása Appendix – Az informativitás meghatározása (R-7.4) fejezetben olvasható 2.5122 Esetek (Cases) R-62 Doctus Kézikönyv

http://www.doctushu R-29. Ábra: A csomópont esetei Ez a tábla a csomópont eseteinek következő tulajdonságait sorolja fel: • Case – Az eset neve. • Weight – A súlya. Elosztott esetjellemzők esetén kisebb is lehet, mint egy • Attribute name – Egy kiválasztott tulajdonság esetjellemzője. Kezdetben az elágaztatáshoz kiválasztott látszik, de a jobb egérgombbal az oszlopra bökve más informatív tulajdonságot is megjeleníthetünk. • Benchmark attribute – A minősítő tulajdonság esetjellemzője. 2.5123 Statisztika (Statistics) R-30. Ábra: A minősítő esetjellemzők eloszlása A minősítő tulajdonság esetjellemzői szerinti elosztás látható ezen a táblán. 2.52 2.521 Szerkesztés Ágak lemetszése Lépjünk egy belső csomópontra és válasszuk a «Prune» pontot az «Edit» menüből, vagy a jobb egérgomb menüből. Minden ág le lesz vágva A minősítő tulajdonság azon értékei jelennek meg a csomópontban, amelyek az

esetjellemzők között előfordulnak. R-63 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu 2.522 Ágak növesztése Lépjünk egy informatív tulajdonsággal (R-2.5121) rendelkező levélre, majd válasszuk a «Branch» pontot a jobb egérgomb menüből. A leginformatívabb tulajdonság leginformatívabb értékelosztásával ágak és levelek nőnek. Ez csak úgy működik, ha a csomópont eseteinek vannak egymástól különböző minősítő jellemzői. 2.523 Elágaztató tulajdonság választása Lépjünk egy informatív tulajdonsággal (R-2.5121) rendelkező levélre, majd válasszuk a «Select Attribute» almenüt a jobb egérgomb menüből, hogy elágaztató tulajdonságot válasszunk a csomóponthoz. Válasszunk egy informatív tulajdonságot az almenüből Ágak nőnek, hasonlóan az ágak növesztéséhez (R-2.522) 2.53 2.531 Vizsgálat Osztályozás Válasszuk az «Export» pontot a «File» menüből. Az «Advanced» táblán válasszuk ki a CBRclassify.txtdkt-t a Doctus

telepítés ExportTemplates eport mappájából Nyomjunk «OK»-t és «Next»-et. Válaszoljuk meg az esetünkre vonatkozó kérdéseket hogy ezzel bejárjuk az esetalapú gráfunkat. Az Export Varázsló utolsó oldala az esetünk osztályozásást mutatja meg A válaszaink és az eredmény az exportált állományba íródik. 2.54 2.541 Feldolgozás Esetalapú gráf létrehozása Válasszuk az «Inductive Reasoning» pontot a «Knowledge Management» menüből. Az esetalapú gráf rekurzívan jön létre. A létrehozás a megnyíló párbeszédablak következő oldalaival vezérelhető: 2.5411 Elágaztatási mód (Branching method) R-31. Ábra: Esetalapú gráf létrehozása – Elágaztatási mód R-64 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu A következők a lehetőségek: • Polar – Az értékek mindig két részhalmazra oszlanak. • Heuristic – Az értékek először két részhalmazra oszlanak, majd az egyik továbbosztódik, ha ettől az informativitás nő. És

így tovább • Efficient – Az összes lehetséges, tetszőleges számú ágból álló értékkombinációt kimeríti. • Straightened – Egyengetett ágak. Bekapcsolva biztosítva lesz, hogy minden ág csak szomszédos értéket tartalmaz. Kikapcsolva “lukas” ágak is létrejöhetnek Tulajdonságonként külön-külön is beállítható (R-2.1282) • Exclude dependent Attributes – Függő tulajdonságok kihagyása. Kevert tudásbázisoknál, ahol szabály- és esetalapú gráf is van, ezzel a kapcsolóval a függő változók kiszűrhetők az informatívak közül. 2.5412 Minősítés (Benchmark) R-32. Ábra: Esetalapú gráf létrehozása – Minősítés A minősítő tulajdonság választható ki ezen az oldalon. 2.5413 Küszöbök (Thresholds) R-65 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu R-33. Ábra: Esetalapú gráf létrehozása – Küszöbök Három feltétel szab határt az automatikusan létrehozott esetalapú gráf méretének. Ezeknek a feltételeknek

a következő értékek a paraméterei: • Minimal Informativity Density – Az informativitás sűrűségének alsó határa. Az elágaztatás megáll a csomópontnál, ha a leginformatívabb tulajdonság informativitássűrűsége nem éri el ezt a küszöböt. • Maximal Majority of a Benchmark Value – Minősítő érték majoritásának felső határa. Az elágaztatás megáll a csomópontnál, ha az esetek közt leggyakrabban előforduló minősítő érték aránya eléri ezt a küszöböt. • Minimal Weight of Cases in Node – A csomópontban levő esetek súlyának alsó határa. Az elágaztatás megáll a csomópontnál, ha az esetek súlya ez alá az arány alá csökken. 2.5414 Tanulóesetek (Learning Cases) R-34. Ábra: Esetalapú gráf létrehozása – Tanulóesetek A gyökér csomópont esetei szűkíthetők ezen az olalon. A «Selection» gomb átveszi a «Cases» tábla eseteinek kijelöltségét, a többi gomb magától értetődik. R-66 Doctus

Kézikönyv http://www.doctushu 2.542 Automatikus frissítés Kapcsoljuk be a «Knowledge Management» menü «Automatic Regenerate» pontját, hogy a Doctus az esetalapú gráfot úfra létrehozza minden olyan művelet után, ami megváltoztathatja. 2.543 Esetalapú szabálygráf leszűrése Hozzunk létre egy esetalapú gráf és válasszuk az «Extract Rules» pontot a «Knowledge Management» menüből. R-35. Ábra: A R-26 Ábra-ból leszűrt esetalapú szabálygráf Az esetalapú gráf “szabályai” átalakulnak egy egyszintű szabályalapú gráf szabályaivá. Csak a szereplő tulajdonságok (amelyek az esetalapú gráf csomópontjaiben feltűnnek) kerülnek át. Az eredményül kapott szabályalapú gráf szabályalapú következtetésre használható, és ugyanazt az eredményt adja, mint az esetalapú gráf, amiből származik. 3 Táblák használata 3.1 Lépkedés a mezőkön A szokásos billentyűk használhatók: a «Home» és az «End» vízszintesen, a

«Ctrl-Home» és a «CtrlEnd» függőlegesen ugrik a tábla megfelelő szélére. A «Ctrl-Left» és a «Ctrl-Right» vízszintesen lapoz Egérrel a görgetősáv és a bal gomb használható lépkedéshez. 3.2 A jobbegérgomb menü A gyakran használt pontok a jobb egérgomb menüből is hívhatók, aminek tartalma attól függ, hogy melyik mező van kijelölve. R-67 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu 3.3 Szöveg bevitele A szöveges mezők gépeléssel felülírhatók, kettőskattintással vagy az «F2» megnyomásával szerkeszthetők. A beírt szöveg csak a mező elhagyása után, vagy az «Enter» megnyomásával érvényesül Az «Esc» megnyomása visszaállítja a mező eredeti tartalmát. Van visszavonás (R-5121) is 3.4 Kijelölés Mezők téglalap alakú tartományának kijelöléséhez a «Shift» használható. Az egér is, ahogy szokásos Több mező a bal gomb nyomvatartásával jelölhető ki. A fejlécre való bökés az egész oszlopot, sort vagy

táblát kijelöli. A «Ctrl» szolgál több darabból álló kijelölésre 3.5 Beszúrás és törlés Az «Edit.Insert (R-5127)» új tulajdonságot, értéket, esetet vagy szabályt szúr be A menü szövege mutatja, hogy éppen melyiket. Ahol éppen állunk, od fog kerülni A «Edit.Delete (R-5128)» pont vagy a «Del» megnyomása töröl, miután kijelöltük a szükséges mezőket, sorokat vagy oszlopokat. 3.6 Mezők mozgatása Ha egyszerű terület van kijelölve, egérrel megfogható és elhúzható. A mezők másolódnak, ha a «Ctrl» is nyomva van. A szokásos kivágás, másolás és beillesztés is működik Amennyiben a kijelölt terület sor vagy oszlop, a mozgatás átrendeződást vált ki: • Tulajdonságok – Tulajdonság mozgatása (R-2.127) • Esetek – Tulajdonság mozgatása (R-2.228) • Esetek – Eset mozgatása (R-2.227) • Szabályok – Szabály mozgatása (R-2.423) • Szabályok – Faktor mozgatása (R-2.424) 3.7 Mezők méretezése A fejléc

mezőinek szélén rábökve lehetséges oszlopok szélességét vagy sorok magasságát változtatni. Ha ki vannak jelölve mezők, mindegyikük mérete meg fog változni ugyanarra. A kettőskattintás úgy méretez, hogy a szöveg épp elférjen a mezőben. R-68 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu 4 Tudásexport és tudásimport 4.1 Tudásexport A tudásbázist különféle számítógépes programok formájában exportálhatjuk. Ezek némelyike következtetni is tud, bár a “Don’t Care” és az osztott értékek nem használhatók sem az esetek jellemzőiként sem a szabályok kimeneteként. Egyes exportált programok a rögzített új eseteket képesek visszaküldeni, ezeket Tudásgyűjtőknek (Knowledge Acquisitor) nevezzük, ugyanis a begyűjtött eseteken további tudásfeldolgozást végezhetünk a tudásbázisban. A Tudásgyűjtőknek két változata van: Az egyik az új esetet kódolt e-mail (R-4.24) formájában küldi el egy megadott e-mail címre A másik

egy megadott URL címen menti el őket internet címmé formázott (R-4.25) (URL encoded) esetekként; tulajdonképpen egy *.dku kiterjesztésű (R-635) log fájl, amit az URL címről töltünk le A Tudásimport modul ezeket az eseteket be tudja olvasni abba a tudásbázisba, amelyikből a Tudásgyűjtőt exportáltuk, más tudásbázis nem tudja értelmezni az elküldött eseteket. Az exportálás elindításához válasszuk a «File» menüpon «Export» parancsát. Egy párbeszédpanel jelenik meg, melyben a következő exportálási formák közül választhatunk: 4.11 HTML R-36. Ábra: HTML oldal exportálása A HTML page is generated which is able to acquire, reason and/or send features of a case. Following types are implemented: • Single Deductive – A bemeneti tulajdonságokhoz tartozó összes esetjellemzőt ugyanazon az oldalon adhatjuk meg (R-2.241) • Multiple Deductive – A bemeneti tulajdonságokhoz tartozó minden esetjellemzőt külön oldalon adhatjuk meg

(R-2.241) • Multiple Inductive – Az informatív tulajdonságokhoz (R-2.5) tartozó minden esetjellemzőt külön oldalon adhatjuk meg. Írjuk be az oldalcímet («Title») és válasszunk nyelvet («Language») és színsémát («Color scheme»), valamint válasszuk ki a tudásfeldolgozás módját a «Finish buttons» alatt: R-69 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu • Reason – Válasszuk ki ezt az opciót, ha hogy a «Következtet» gombot megnyomva az oldalon következtethessünk a döntési tulajdonságra («Conclusion attribute only») vagy minden függő tulajdonságra («All dependent attributes»). A gomb megnyomása végrehajtja a szabályokat, amelyeket exportáláskor javascript formátumban építettünk be az oldalba. • Send – Válasszuk ezt az opciót, hogy a generált oldalon létrehozzunk egy «Elküld» gombot, amellyel a rögzített esetjellemzőket a megadott e-mail címre küldhetjük. Ezeket az e-mail-ben elküldött eseteket importálhatjuk

(R-4.24) a tudásbázisba Nyomjuk meg az «OK» gombot és adjuk meg a fájlnevet, amelyben tárolni kívánjuk a generált oldalt. 4.12 Gráfok R-37. Ábra: Gráfok képeinek exportálása A szabályalapú gráfot és az esetalapú gráfot a következő formátumokban tudjuk exportálni: • Office Drawing Shapes – A gráfot a vágólapra másolja “Microsoft Office Drawing Shapes” formátumban. A képet beilleszthetjük különféle Microsoft Office dokumentumokba vagy olyan alkalmazások dokumentumaiban, amelyek támogatják ezt a formátumot. • GIF – A gráfot GIF fájlként menti el. • DIB – A gráfot eszközfüggetlen bittérkép fájlként menti el. R-70 Doctus Kézikönyv 4.13 http://www.doctushu Táblázatok R-38. Ábra: A Doctus táblázatainak exportálása A Doctus táblázatainak tartalmát a következő formátumokban exportálhatjuk: • Excel munkafüzet – A táblázatok egy Microsoft Excel munkafüzet munkalapjai lesznek. • GIF – A teljes

táblázatok “képernyőfelvételei” GIF fájlok lesznek, a fájlnevek automatikusan utótagot kapnak. • DIB – A teljes táblázatok “képernyőfelvételei” eszközfüggetlen bittérkép fájlok lesznek, a fájlnevek automatikusan utótagot kapnak. Az exportálás során a következő táblázatokat választhatjuk ki: • Tulajdonságok – Az «Attributes» lap. • Esetek – A «Cases» lap. • Szabályok – A «Rules» lap exportálható szabálylista («List»), «2D», vagy a tudásbázisban beállított «Default» nézetben, és választhatjuk a kijelölt tulajdonságot («Current attribute only») vagy minden függőt («All dependent attributes»). • Esetalapú csomópont – Az esetalapú gráf információs ablakából exportálhatjuk az «Informativity», a «Cases» és a «Statistics» oldalt, választhatunk a kijelölt («Current only») és az összes csomópont («All nodes») között. • Klaszter-beállítások – A klaszeter-beállítások

táblázatát exportálhatjuk csak a kijelölt («Current attribute only») vagy az összes numerikus tulajdonságra («All numeric attributes»). Az «All» megnyomásával kijelölhetjük az összes táblázatot, a «None» megnyomásával pedig minden kijelölést megszüntethetünk. R-71 Doctus Kézikönyv 4.14 http://www.doctushu Advanced R-39. Ábra: Exportálás export sablonok használatával Az aktív tudásbázist exportálhatjuk a kiválasztott export sablont használva. Válasszunk sablont (R634), adjuk meg a kívánt output fálynevet és nyomjuk meg az «OK» gombot Az Export Varázsló megkérdezi az összes releváns sablon-paramétert, és generája az exportált tudást. A Doctus-szal szállított export sablonok részletes leírása a Appendix – Export sablonok (R-7.2) fejezetben található Haladóknak: Az előre gyártott sablonok alapján saját specializált export sablonokat hozhatunk létre. A használt szintaxis leírása a ReadMetxt fájlban

találhatók a Doctus telepítési könytárának ExportTemplates alkönyvtárában. 4.2 Tudásimport Az esetek jellemzőit közvetlenül behozhatjuk külső adatforrásból. Ennek során az attribútumok értékeit is automatikusan begyűjthetjük, a számszerű adatokat pedig klaszterezzük. Az attributumokat a Link Wizard (R-4.26) segítségével rendeljük az adatbázis vagy táblázat oszlopaihoz, amit a későbbiekben ugyanitt, vagy az attributes Tulajdonságok – Tulajdonságjellemzők (R-2.128) alatt módosíthatunk. Az importálás elindításához válasszuk a «File» menüpon «Import» parancsát. Egy párbeszédpanel jelenik meg, melyben a következő adatforrások közül választhatunk (néhány ezek közül csak advance mode esetén jelenik meg): R-72 Doctus Kézikönyv 4.21 http://www.doctushu Excel munkafüzet R-40. Ábra: Importálás Excel munkafüzetből Válasszuk ezt a lapot, ha az esetek jellemzőit egy meglévő Microsoft Excel munkafüzetben

(*.xls) tároljuk. Az esetek kell, hogy legyenek a táblázat sorai, az első sorban pedig az oszlopnevek kell, hogy legyenek, ezekhez kapcsoljuk majd az attribútumokat. A munkafüzetet kiválaszthatjuk a listából, beírhatjuk kézzel, vagy megkereshetjük a «Browse» gomb megnyomása után. 4.22 Microsoft Query (csak advanced mode esetén) R-41. Ábra: Importálás Microsoft Query adatbázsilekérdezésből Ezt az adatforrást akkro válasszuk, ha az esetek jellemzői több adatbázsitáblában találhatók, melyek között logikai kapcsolatok vannak. A Microsoft Query-vel grafikusan hozhatunk létre összetett adatbázis-lekérdezéseket. Ha meglévő lekérdezést (*.dqy) használunk, kiválaszthatjuk a listából, beírhatjuk kézzel, vagy megkereshetjük a «Browse» gomb megnyomása után. A «New» gombbal új lekérdezést hozhatunk létre, amit fájlként elmenthetünk. R-73 Doctus Kézikönyv 4.23 http://www.doctushu ODBC (csak advanced mode esetén) R-42.

Ábra: Importálás ODBC adatbázislekérdezésből Ha az esetek értékeit több egymástól független adatforrásból szeretnénk importálni, vagy olyan adatforrásból, melyhez nincs közvetlen Doctus meghajtó, akkor a Windows beépített ODBC (Open Database Connectivity) meghajtója segítségével hozhatunk létre kapcsolatot a tudásbázis és a külső adatforrás között. A kész meghajtókat (*.dsn) kiválaszthatjuk a listából, beírhatjuk kézzel, vagy megkereshetjük a «Browse» gomb megnyomása után. A «New» gombbal új meghajtót hozhatunk létre, amit fájlként elmenthetünk. 4.24 Postafiók R-43. Ábra: Importálás postafiókból Válasszuk ezt az adatforrást, olyan esetek beolvasásához, amit a tudásbázisból generált Tudsgyűjtő (R-4) (Knowledge Acquisitor) kódolt e-mail formájában küldött el. Egy e-mail egy eset jellemzőit tartalmazza. Mivel a Tudsgyűjtőt (R-4) ugyanabból a tudásbázisból generáltuk,amelybe be akarjuk olvasni az

eseteket, nincs szükség a tulajdonságok hozzárendelésére, viszont ezek az esetek más R-74 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu tudásbázis számára értelmezhetetlenek. Ez az importálás meghívja az alapértelmezett levelező programunkat, amely ilyenkor megnyithat egy párbeszédablakot, melyben ki kell választanunk a postafiókot és/vagy engedélyeznünk annak megnyitását. A Doctus a kiválasztott postafiók ‘Bejövő üzenetek’ (Inbox) könyvtárában keresi az eseteket tartalmazó kódolt e-mail-eket. Mivel a tulajdonságok hozzárendelése szükségtelen, a Link Varázslót nem is tudjuk indítani, azaz, ha kiválasztottuk az adatforrást, válasszunk klaszterezési opciót (R-4.27) és indítsuk el az importálást (R-428) 4.25 Internetcímmé formázott (URL Encoded) esetek (csak advanced mode esetén) R-44. Ábra: Internetcímmé formázott (URL Encoded) esetek importálása Válasszuk ezt a lapot az internetcímmé formázott (URL encoded) esetek

importálásához, amit a tudásbázisból exportált Tudásgyűjtő (R-4) (Knowledge Acquisitor) hozott létre. Ez a Tudásgyűjtő egy webszerver alkalmazás (R-4.14), amely az összes esetet egy *.dku fájlba (R-635) írja a megadott URL címen. Az esetek importáláshoz először töltsük le a fájlt az URL címről és válasszuk ki a «Browse» gombot megnyomva. Mivel a Tudsgyűjtőt (R-4) ugyanabból a tudásbázisból generáltuk,amelybe be akarjuk olvasni az eseteket, nincs szükség a tulajdonságok hozzárendelésére, viszont ezek az esetek más tudásbázis számára értelmezhetetlenek. Mivel a tulajdonságok hozzárendelése szükségtelen, a Link Varázslót nem is tudjuk indítani, azaz, ha kiválasztottuk az adatforrást, válasszunk klaszterezési opciót (R-4.27) és indítsuk el az importálást (R-428) 4.26 Link Varázsló Ha az eseteket külső alkalmazás által létrehozott adatbázisból importáljuk (azaz az Excel munkafüzet (R-4.21), a Microsoft Query

(R-422) és az ODBC források (R-423) esetén) az importálni kívánt tulajdonságokat össze kell rendelnünk a táblázatok megfelelő oszlopaival (R-2.1285) és be kell állítanunk az automatikus értékadást (R-2.1283) Ezt támogatja a Link Varázsló Válasszuk ki azokat a tulajdonságokat, amiket linkelni szeretnénk az «Attributes to link» listából, a Link Varázsló ezeknek a beállítását fogja fölkínálni. Gombnyomással kiválaszthatjuk az értékek nélküli tulajdonságokat («Without values»), azokat, amelyek már előzőleg linkeltünk («Already linked») vagy az összeset («All»). Ha legalább egyetlen tulajdonságot kijelöltünk, el tudjuk indítani a Link Varázslót a kiválasztott adatforrásra: R-75 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu R-45. Ábra: A ‘done works’ adatoszlop és a ‘Done works’ tulajdonság összekapcsolása A «Cluster» listából válasszuk ki a kívánt klaszterek számát, vagy a «Text» opciót rugalmas

értékekre (R-2.1283), vagy a «None» opciót, ha konstans értékeket (R-21283) akarunk behozni Ez utóbbi esetben a definiálatlan értékek helyére az ismeretlen “Unknown” érték kerül. Ezután válasszunk táblázatot («Table») és oszlopot («Column») az adatforrásból, amelyhez a tulajdonságot kapcsoljuk. A «Case name» alatt azt az oszlopot adjuk meg, amely a táblázat sorait, azaz az eseteket azonosítja. Ha megnyomjuk a «Next» gombot, vagy kettőt kattintunk a «Cluster»-re vagy a «Column»-ra, a Doctus létrehozza a linket és továbblép a következő tulajdonságra, ami automatikusan megjelenik az «Attribute to link» alatt. Az utolsó tulajdonságnál nyomjuk meg a «Finish» gombot, hogy véglegesítsük a linkeket 4.27 Klaszterezési opciók A klaszterezési opciók minden import-típusnál elérhetők, a «Clustering» alatti választógombokkal választhatunk: • Restart – Újraindítja a klaszter-elemzést. Törli azokat a klasztereket,

amelyeket nem neveztünk át (vagyis azokat az értékeket, amelyek neve “/” jellel kezdődik) és annyi új klasztert hoz létre, amennyit kértünk. Az átnevezett értékek neve megmarad, de a mögöttük lévő klasztert a program újraépíti. • Continue – Folytatja a klaszter-elemzést az új adatokkal. • Do not alter – Kikapcsolja a klaszter-elemzést, a bejérkező adatokat a meglévő klaszterekbe sorolja be. 4.28 Az importálás elindítása A párbeszédablakban a következő befejezési opciók közül választhatunk: • Cancel – Bezárja a párbeszédablakot és érvényteleníti a beállításokat. • Link only – Elindítja a Link Varázslót, amit nem követ automatikusan az esetek importálása. Ez az opció nem aktív a postafiókból importálás és internetcímmé formázott esetek importálása során. • Select cases to import – Megnyit egy párbeszédablakot, egy listával, melyből kiválaszthatjuk az importálni kívánt eseteket. Ha

nincsenek még létrehozott linkek, de legalább egy tulajdonságot kijelöltünk linkelésre, ez a gomb először a Link Varázslót idítja el, amit az importálás megkezdése automatikusan követ. R-76 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu • Import all – Az adatforrás összes esetét importálja. Ha nincsenek még létrehozott linkek, de legalább egy tulajdonságot kijelöltünk linkelésre, ez a gomb először a Link Varázslót idítja el, amit az importálás megkezdése automatikusan követ. 5 Kezelői felület 5.1 Főmenü 5.11 File 5.111 File – New Megnyit egy üres tudásbázist. 5.112 File – Open. Megnyit egy meglévő (elmentett) tudásbázist (R-6.31) 5.113 File – Close Bezárja az aktív tudásbázist. 5.114 File – Save Elmenti az aktív ablakban lévő tudásbázist és a megjelenítési stílusokat egy fájlba (R-6.31) 5.115 File – Save As. Új vagy kiválasztott fájlba (R-6.31) menti el az aktív tudásbázist 5.116 File – Run

Batch Végrehajtja a behívott Doctus batch fájlban (R-6.32) tárolt kötegelt feldolgozást az jelenlegi tudásbázis(ok)on. 5.117 File – Properties A következő jellemzőket mutatja: • Verziószám – a fájl minden elmentésekor egyel növekszik • A tudásbázsi leírása – ebben a dialógusablakban szerkeszthető • Statisztika – a tudásbázisra jellemző különféle számadatok Unyanez az ablak jelenik meg, a Windows Intézőben a ‘dkb’ fájlok (R-6.31) «jellemzői»-nek («Properties») «részletek» («Details») oldalán. R-77 Doctus Kézikönyv 5.118 http://www.doctushu File – Export Lásd: Tudásexport (R-4.1) 5.119 File – Import Lásd: Tudásimport (R-4.2) 5.1110 File – Exit Kilép a Doctus-ból. 5.12 Edit 5.121 Edit – Undo Hatástalanítja az utolsó lépést. 5.122 Edit – Redo Mégis végrehajtja az utolsóként hatástalanított lépést. 5.123 Edit – Cut Vágólapra másolja (R-5.124) a kijelölt cellák tartalmát

és törli (R-5128) őket 5.124 Edit – Copy Vágólapra másolja a kijelölt cellák tartalmát. Technikai: A vágólapon használt belső formátum a cellák másolására tabulátorral tabulátorral elválasztott szöveg. Ezt a formátumot támogatja a Microsoft Excel és sok más táblázatkezelő és szövegszerkesztő, így a cellák mindkét irányban másolhatók. 5.125 Edit – Paste Felülírja a cellákat a vágólap tartalmával, nem használ beszúrást. 5.126 Edit – Paste External Data Lásd: Esetek – Külső adat beillesztése (R-2.229) 5.127 Edit – Insert Kontextus-függő utasítás, a kapcsolódó műveletek a következők: • Tulajdonságok – Tulajdonság beszúrása (R-2.123) • Tulajdonságok – Érték beszúrása (R-2.124) • Esetek – Eset beszúrása (R-2.225) • Szabályok – Szabály beszúrása (R-2.421) R-78 Doctus Kézikönyv 5.128 http://www.doctushu Edit – Delete Kontextus-függő utasítás, a kapcsolódó műveletek a

következők: • Tulajdonságok – Tulajdonság törlése (R-2.125) • Tulajdonságok – Érték törlése (R-2.126) • Esetek – Eset törlese (R-2.226) • Szabályok – Szabály törlése (R-2.422) 5.129 Edit – Set to Don’t Care Az eset jellemzőjét vagy a szabály kimenetét a “Don’t care” értékre állítja. Lásd még Esetek – Esetjellemző bevitele (R-2.222) és Szabályok – Szabály kimenetének beállítása (R-2425) 5.1210 Edit – Distribute Az eset jellemzőjét vagy a szabály kimenetét több érték között osztja meg. Lásd: Esetek – Elosztott esetjellemző bevitele (R-2.223) 5.1211 Edit – Divide Range Lásd: Szabályok – Értéktartomány feldarabolása (R-2.428) 5.1212 Edit – Assemble Rules Lásd: Szabályok – Szabályok összeolvasztása (R-2.429) 5.1213 Extend Rule Ranges Lásd: Szabályok – Értéktartományok kiterjesztése (R-2.4210) 5.1214 Edit – Purify Rule Set Lásd: Szabályok – Szabálylista kitisztítása (R-2.4211)

5.1215 Edit – Sort Lásd: Esetek – Sorbarendezés (R-2.2210) és Szabályok – Sorbarendezés (R-24212) 5.1216 Edit – Attribute Properties Lásd: Tulajdonságok – Tulajdonságjellemzők (R-2.128) 5.1217 Edit – Set to Decision Attribute Lásd: Tulajdonságok – A döntési tulajdonság (R-2.129) 5.1218 Edit – Cluster Configuration Lásd: Tulajdonságok – Klaszterbeállítások (R-2.1284) R-79 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu 5.1219 Edit – Prune Lásd: Szabályalapú gráf – Levág (R-2.323) és Esetalapú gráf – Ágak lemetszése (R-2521) 5.13 View 5.131 View – Toolbar Bekapcsolja vagy kikapcsolja az eszköztárat. Lásd: Eszköztár (R-53) 5.132 View – Status Bar Bekapcsolja vagy kikapcsolja az állapotsort. 5.133 View – Description & Information Kontextus-függő utasítás, a kapcsolódó műveletek a következők: • Tulajdonságok – Leírás (R-2.111) • Esetek – Leírás (R-2.211) • Esetalapú gráf – Információ

(R-2.512) 5.134 View – Fonts A megjelenítés betűtípusait a következő párbeszédablakban állíthatjuk be: R-46. Ábra: Betűtípus-beállítások A «Filter» beállításával csökkenthetjük le a «Display item» ablak listát. Válassszunk ki a «Display item» ablakban egy vagy több megjelenítést, válasszunk hozzá(juk) betűkészletet a «Character set» listából és állítsuk be értelemszerűen ezek formáját («Typeface») és méretét («Size») valamint vastag («Bold») és dőlt («Italic») opciókat. Új megjelenítést választva a «Display item» listából hasonlóan folythatjuk a beállításokat, végül az «OK» gomb megnyomásával elfogadjuk a változtatásokat és bezárjuk az ablakot. R-80 Doctus Kézikönyv 5.135 http://www.doctushu View – Customize Kontextus-függő utasítás, a kapcsolódó műveletek a következők: • Tulajdonságok – Testreszabás (R-2.112) • Esetek – Testreszabás (R-2.212) • Szabályalapú

gráf – Testreszabás (R-2.311) • Szabályok – Testreszabás (R-2.411) • Esetalapú gráf – Testreszabás (R-2.511) 5.136 View – Style Organizer CSak advanced mode esetén jelenik meg. A megjelenítés betűi és a cellaméretek kezelésére a következő párbeszédablak szolgál: R-47. Ábra: A megjelenítési stílusok beállítása A «Filter» beállításával csökkenthetjük le a «Display items to change» listát. Válassszunk ki a «Display items to change» ablakban egy vagy több megjelenítést, valamint a «Properties to change» listából azokat a jellemzőket, amiket meg akarunk változtatni, majd válasszunk a következő műveletek közül: • Reset – A kiválasztott megjelenítési stílusok kiválasztott jellemzőit visszaállítja az alapértelmezettre. • Load from File – A kiválasztott megjelenítési stílusok kiválasztott jellemzőit egy fájlból (R-6.33) tölti be. • Load from a window – A kiválasztott megjelenítési stílusok

kiválasztott jellemzőit egy másik nyitott Doctus ablak beállításainak megfelelően állítja be. • Save to – Az aktív ablak kiválasztott megjelenítési stílusainak kiválasztott jellemzőit elmenti egy fájlba (R-6.33), melyben a többi jellemzőt alapértelmezettre állítja Végül az «OK» gomb megnyomásával elfogadjuk a változtatásokat és bezárjuk az ablakot. R-81 Doctus Kézikönyv 5.14 5.141 http://www.doctushu Search Search – Value Combination Lásd: Esetek – Értékkombináció keresése (R-2.231) és Szabályok – Search Value Combination (R2432) 5.142 Search – Unused Value Lásd: Tulajdonságok – Hivatkozatlan értékek keresése (R-2.131) 5.143 Search – Factors Lásd: Tulajdonságok – Faktorok keresése (R-2.132) és Esetek – Faktorok keresése (R-2232) 5.144 Search – Explanation Lásd: Esetek – Magyarázat keresése (R-2.233) és Szabályalapú gráf – Magyarázat keresése (R2331) 5.145 Search – Hidden Rules

Lásd: Szabályok – Rejtett szabályok keresése (R-2.433) 5.146 Search – Multiple Covered Domain Lásd: Szabályok – Többszörösen lefedett tartományok keresése (R-2.434) 5.147 Search – Active Domain Lásd: Szabályok – Aktív tartomány keresése (R-2.435) 5.148 Search – Contradiction Lásd: Szabályok – Ellentmondás keresése (R-2.436) 5.149 Search – Too Bad Rules Lásd: Szabályok – Túl rossz szabályok keresése (R-2.437) 5.1410 Search – Too Good Rules Lásd: Szabályok – Túl jó szabályok keresése (R-2.438) 5.1411 Search – Rules in Crossfire Lásd: Szabályok – Kereszttűzbe került szabályok keresése (R-2.439) R-82 Doctus Kézikönyv 5.15 5.151 http://www.doctushu Knowledge Management Knowledge Management – Deductive Reasoning Lásd: Esetek – Deduktív következtetés (R-2.241) és Szabályalapú gráf – Deduktív következtetés (R2341) 5.152 Knowledge Management – Accept Advice Lásd: Esetek – Javaslat

elfogadása (R-2.242) és Szabályalapú gráf – Javaslat elfogadása (R-2342) 5.153 Knowledge Management – Inductive Reasoning Lásd: Esetalapú gráf – Esetalapú gráf létrehozása (R-2.541) 5.154 Knowledge Management – Automatic Regenerate Lásd: Esetalapú gráf – Automatikus frissítés (R-2.542) 5.155 Knowledge Management – Branch Lásd: Esetalapú gráf – Ágak növesztése (R-2.522) 5.156 Knowledge Management – Extract Rules Lásd: Esetalapú gráf – Esetalapú szabálygráf leszűrése (R-2.543) 5.157 Knowledge Management – Terminate Process A Knowledge Management – Inductive Reasoning (R-5.153) folyamatának kézi megszakítása Akkor hasznájuk, ha úgy tűnik, hogy a folyamat végtelen ciklusba került, vagy ha túl hosszú a becsült idő. 5.16 5.161 Window Window – New Window Új ablakot nyit meg a jelenlegi tudásbázishoz, saját megjelenítési stílusa (R-5.136) van 5.162 Window – Split Új ablakot (R-5.161) nyit meg a

jelenlegi tudásbázishoz a jelenlegivel egymás alá (R-5164) rendezi 5.163 Window – Cascade A nyitott Doctus ablakokat egymással átfedésben rendezi el. 5.164 Window – Tile A nyitott Doctus ablakokat egymás alá rendezi átfedés nélkül. R-83 Doctus Kézikönyv 5.165 http://www.doctushu Window – Tile Vertical A nyitott Doctus ablakokat egymás mellé rendezi átfedés nélkül. 5.166 Window – Arrange Icons Az Doctus-on belüli ikonállapotú ablakokat a Doctus ablak aljához rendezi. 5.17 5.171 Help Help – Help A jelenlegi utasításhoz vagy feladathoz tartozó súgót jeleníti meg. 5.172 Help – Help Topics Ezt a dokumentumot jeleníti meg súgó formájában. 5.173 Help – Context Help Kontextusfüggő súgó üzemmódba kapcsol, válasszuk ki a menüből vagy az eszköztárról azt az elemet, melyre súgást szeretnénk kapni. 5.174 Help – Enter Authorization Key R-48. Ábra: Entering authorization key Egy párbeszédablakot nyit meg,

ahol beírhatjuk az azonosító-kulcsot. Ezzel kapcsoljuk be a Doctus teljes működését. 5.175 Help – About Doctus. Megjeleníti az ‘About’ ablakot, melyben a futtatási módot és a Doctus verziószámát írja ki. R-84 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu 5.2 Keyboard Shortcuts Ctrl+1 Ctrl+2 Ctrl+C Ctrl+D Ctrl+E Ctrl+F Ctrl+I Ctrl+N Ctrl+O Ctrl+P Ctrl+S Ctrl+T Ctrl+U Ctrl+V Ctrl+X Ctrl+Y Ctrl+Z F1 Shift+F1 Shift+F2 Ctrl+F6 Ctrl+Shift+F6 Alt+Backspace Shift+Del Ins Ctrl+Ins Shift+Ins Ctrl+PgDn Ctrl+PgUp Ctrl+Down Ctrl+Up Ctrl+Enter A «Cases» lapon a jelenlegi tulajdonság kivétlével mindet elrejti. Lásd: Esetek – Testreszabás (R-2212) A szabálylista és a 2D nézet között vált a «Rules» lapon. Lásd: Szabályok – Testreszabás (R-2.411) Főmenü – Edit – Copy (R-5.124) Főmenü – Edit – Divide Range (R-5.1211) Főmenü – Edit – Paste External Data (R-5.126) Főmenü – View – Fonts (R-5.134) Főmenü – View – Description &

Information (R-5.133) Főmenü – File – New (R-5.111) Főmenü – File – Open. (R-5112) Főmenü – Edit – Attribute Properties (R-5.1216) Főmenü – File – Save (R-5.114) Főmenü – View – Customize (R-5.135) Főmenü – Edit – Cluster Configuration (R-5.1218) Főmenü – Edit – Paste (R-5.125) Főmenü – Edit – Cut (R-5.123) Főmenü – Edit – Redo (R-5.122) Főmenü – Edit – Undo (R-5.121) Főmenü – Help – Help (R-5.171) Főmenü – Help – Context Help (R-5.173) A cella szövegének szerkesztése. A következő ablakra vált. Az előző ablakra vált. Főmenü – Edit – Undo (R-5.121) Főmenü – Edit – Cut (R-5.123) Főmenü – Edit – Insert (R-5.127) Főmenü – Edit – Copy (R-5.124) Főmenü – Edit – Paste (R-5.125) A következő lapra vált. Az előző lapra vált. A következő tulajdonságra lép. Az előző tualjdonságra lép. A következő sor elejére lép. R-1. Táblázat: Billentyűparancsok R-85 Doctus

Kézikönyv http://www.doctushu 5.3 Eszköztár Főmenü – File – New (R-5.111) Főmenü – File – Open. (R-5112) Főmenü – File – Save (R-5.114) Főmenü – File – Import (R-5.119) Főmenü – File – Export (R-5.118) Főmenü – Edit – Delete (R-5.128) Főmenü – Edit – Cut (R-5.123) Főmenü – Edit – Copy (R-5.124) Főmenü – Edit – Paste (R-5.125) Főmenü – Edit – Undo (R-5.121) Főmenü – Edit – Redo (R-5.122) Főmenü – Edit – Divide Range (R-5.1211) Főmenü – Edit – Purify Rule Set (R-5.1214) Főmenü – Edit – Sort (R-5.1215) Főmenü – Search – Too Bad Rules (R-5.149) Főmenü – Search – Too Good Rules (R-5.1410) Főmenü – Search – Rules in Crossfire (R-5.1411) Főmenü – Knowledge Management – Deductive Reasoning (R-5.151) Főmenü – Knowledge Management – Inductive Reasoning (R-5.153) Váltás a függőleges és vízszintes megjelenítés között (R-5.135) Váltás a szabálylista és a 2D nézet

között a «Rules» lapon (R-2.411) Főmenü – View – Customize (R-5.135) Főmenü – View – Description & Information (R-5.133) Főmenü – Help – Help (R-5.171) Főmenü – Help – Context Help (R-5.173) Nagyító a gráfokhoz R-2. Táblázat: A Doctus eszköztára 6 Működtetés és karbantartás Ebben a fejezetben technikai információkat adunk a Doctus használatához. 6.1 Telepítés A telepítéshez használjuk a fájlt, amit megkaptunk CD-n vagy letöltöttünk a következő helyről: http://www.doctushu/letoltes Válasszuk ki a telepítés könyvtárát a párbeszédablakban és döntsük el, hogy el akarjuk-e indítani a Doctus-t azonnal a telepítés után (javasolt). Végül az «Unzip» gomb megnyomásával indítsuk el a telepítést. A Doctus első futtatáskor indítóikonokat hozhatunk létre a ‘Start’ menüben, a ‘Programok’ menüben és/vagy az ‘asztalon’. R-86 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu 6.2 Demo és Collector

üzemmódok R-49. Ábra: Üzemmód kiválasztása Amíg a Doctus nincs bejegyezve (authorized (R-5.174)), addig indításkor ki kell választanunk az üzemmódot. A «Demo» üzemmód csak 7 tulajdonságot és 14 esetet képes kezelni, de működnek benne a tudásfeldolgozási funkciók, míg a «Collector» üzemmódban tetszőleges számú tulajdonságot és esetet használhatunk, de ki vannak kapcsolva a tudásfeldolgozási funkciók. Az «Authorize» egy párbeszédablakot nyit meg, ahol beírhatjuk az azonosító-kulcsot. 6.3 Doctus Fájltípusok Néhány Windows fájlkiterjesztést a Doctus számára regisztráltunk. Ezeket a fájltípusokat a Doctus nyitja meg, ha kettőt kattintunk rájuk a Windows Intézőben (Explorer) vagy a «Megnyitás»-t illetve «Open»-t választjuk, illetve ha ráhúzzuk a Doctus-ra. 6.31 Doctus tudásbázis (Doctus Knowledge Base – *.dkb) A tudásbázist és a hozzá tartozó megjelenítési stílust tárolja. Megnyitáskor betöltődik a

Doctus-ba A Windows Intézőben (Explorer) hozzárendelt «Tulajdonságok» («Properties») kibővül egy «Részletek (R5.117)» («Details») lappal Lásd még: Főmenü – File – Open (R-5112), Főmenü – File – Save (R5114) és Főmenü – File – Save As (R-5115) 6.32 Doctus kötegelt feldolgozás (Doctus Batch – *.dka) R-87 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Doctus utasításokat (R-7.3) tartalmazó szövegfájl Szövegszerkesztővel hozható létre és szerkeszthető, az érvényes utasításk a Appendix – Kötegelt feldolgozás – batch utasítások (R-7.3) fejezetben találhatók. Indításkor a Doctus a nyitott tudásbázis(ok)on hajtja végre a batch fájlban tárolt utasításokat. Lásd még: Főmenü – File – Run Batch (R-5116) 6.33 Doctus megjelenítési stílus (Doctus Display Style – *.dks) A cellaméreteket és a betűbeállításokat tartalmazza. Megnyitáskor a Doctus ezeket a beállításokat hozzárendeli az aktív

tudásbázishoz. Lásd: Főmenü – View – Customize (R-5135) 6.34 Doctus export-sablon (Doctus Export Template – *.dkt) Különféle programokat vagy dokumentumokat tárol, oylan vezérlőkódokkal, melyekkel a tudásbázis (illetve annak egyes részei) egy új programfájlba vagy dokumentumba generálhatók. Megnyitáskor a Doctus az aktív tudásbázisból elindítja a generálást. Néhány sablont (R-72) a Doctus-szal szállítunk Lásd: Tudásexport – Advanced (R-4.14) 6.35 Internetcímmé formázott esetek (URL Encoded Cases – *.dku) A Doctus webserver alkalmazásai által létrehozott internetcímmé formázott (URL encoded) eseteket tároló log fájl. Ha letöltjük és megnyitjuk, a Doctus importálni kezdi a fájlban tárolt eseteket az aktív tudásbázisba. Lásd: Tudásimport – Internetcímmé formázott (R-425) és Appendix – WEB szerver alkalmazások (R-7.25) 6.4 Advanced Mode A Doctus következő funkciói csak advanced mode esetén érhetők el,

egyébként nem jelennek meg: • Kötegelt feldolgozás batch utasítások (R-5.116) • Importáls «postafiókból (R-4.24)» és internetcímmé formázott («URL Encoded (R-425)») esetek importálása • Exportálás «Advanced (R-4.14)» sablonokkal • Főmenü – View – Style Organizer (R-5.136) Ezeket a fnkciókat úgy tudjuk bekapcsolni, hogy a telepítési könytárban található AdvancedMode.reg fájlt befésüljük a registry-be, azaz lefuttatjuk. 6.5 A Doctus indítása A kövekezők egyikét használhatjuk: R-88 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu • Indítsuk el a ‘doctus.exe’ fájlt a telepítési könyvtárból • Hsználjuk a Doctus első futtatásakor automatikusan vagy később kézzel létrehozott indítóikonokat. • Nyissunk meg egy Doctus fájltípust (R-6.3) a Windows Intézőből (Explorer) 6.6 Command Line Arguments Supply a Doctus tudásbázis (R-6.31) to open it or a Doctus kötegelt feldolgozás (R-632) to execute it. 6.7 A

program eltávolítása A Doctus eltávolításához használjuk a «Proramok telepítése és törlése» («Add/remove programs») menüt a ‘Vezérlőpultból’ (‘Control Panel’). Ezzel eltávolítjuk a telepített fájlokat, az ikonokat és a registry bejegyzéseket. Az ‘uninstallexe’ fájlt és a telepítési könyvtárat töröljük manuálisan 7 Appendix 7.1 Mintapéldák 7.11 Tender (tender.dkb) Ebben a tudásbázisban egy tender résztvevőit értékeltük. Négy versenyzőt vizsgáltunk meg, 25+16+25=66 elemi szabály használva 1 döntési és 2 függő és 4 bemeneti tulajdonságra. 7.12 Tender klaszterezéssel (tender cluster.dkb) Ugyanaz a tudásbázis, mint az előző Tender (R-7.11), szakaszban, de az elvégzett munkát (‘Done works’), a folyamatban lévő munkákat (‘Running works’) és az árajánlatot (‘Price’) klasztereztük. Kipróbáláshoz ez (samples/tender cluster.xls) az Excel munkafüzet használható 7.13 Ability (ability.dkb)

Hogyan következtethetőnk kollégáink képességére más tulajdonságaik alapján? A Doctus válasza 14 feldolgozott eset alapjá: elegendő, ha megvizsgáljuk a domináns tudásformájukat (‘Dominant R-89 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu knowledge’), az észjárásukat (‘Mind’), a motivációjukat (‘Motivation’) és az érzelmi intelligenciájukat (‘EQ’). 7.2 Export sablonok Néhány export sablont (R-6.34) a Doctus-szal szállítunk, a tudásexport (R-41) támogatására Fontos figyelmeztetés! A beépített sablonok használatához azok a részletek, amik ebben a fejezetben találhatók nem szükségesek. Az itt található meghatározások és magyarázatok a sablonok továbbfejlesztőinek hasznosak és jelentős programozói ismereteket igényelnek – már a megértéshez is. Az export sablonok fájljai strukturált könyvtárszerkezetben találhatók. Az alapkönyvtár a telepítési könyvtárban található ExportTemplates alkönyvtár. Ezen

belül hierarchikusan épülnek fel az egyes exporttípusokhoz tartozó alkönyvtárak és bennük a sablonfájlok, valamint beépülő elemek. 7.21 Parameter típusok Az Export Varázsló (R-4.14) csak azokat a paramétereket kérdezi meg, amelyek szükségesek a generáláshoz szükségesek. A Doctus a következő típusokat támogatja: Kód b s m r t f Típus logikai választó többszörös választó üzenet szöveges bemenet fájlnév-választó GUI checkbox listbox multiple selection list box Eredmény 0 vagy 1 zero based index of selected item 0-kból és 1-ekből álló karakterlánc statikus szöveg edit box edit box with «Browse» button nincs input szöveg fájlnév teljes elérési úttal R-3. Táblázat: Export sablonok paramétertípusai Haladóknak: Az export sablonok (R-6.34) nyelvi szintaxisának további elemei a ReadMe.txt fájlban találhatók a Doctus telepítési könytárának ExportTemplates alkönyvtárában. 7.22 Futtatható programok (Desktop

Applications) Ezekkel a sablonokkal a szabályalapú következtetési funkciót exportálhatjuk önállóan futtatható számítógépprogramok formájában. A kiindulás egy szabályalapú tudásbázis vagy egy esetalapú gráf Sablonok helye: ExportTemplatesapplication R-90 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Név reason.cdkt Paraméterek s: csak döntés / minden függő reason.kshdkt s: csak döntés / minden függő Excel.basdkt s: vízszintes/függőleges tengely b: esetek másolása Leírás A generált c program beolvassa az esetek jellemzőit az stdin-ből és az eredmény az stdout-ba írja. A generált ksh program beolvassa az esetek jellemzőit az stdin-ből és az eredmény az stdout-ba írja. A generált Visual Basic makrók munkalapokat hoznak létre, mint pl. egy «Cases» munkalapot melyen valósidejűen következtet a függő tulajdonságokra. R-4. Táblázat: Export sablonok – futtatható alkalmazások 7.23 Jelentések Ezek a sablonok nem

programokat generálnak, hanem adatokat. Sablonok helye: ExportTemplates eport Név Paraméterek CBRclassify.txtdkt dinamikus Tables.rtfdkt Leírás A generálás során minősíti az esetet, az informatív jellemzők alapján. Nyomtatható rtf formában írja ki a táblázatokat. m: táblázatok fajtái R-5. Táblázat: Export sablonok – jelentések 7.24 WEB kliensek Ezekből a sablonokból olyan weboldalakat generálhatunk, melyeken be tudjuk írni az input tulajdonságokhoz tartozó esetjellemzőket. Az oldal a bevitt esetjellemzőket elküldheti és/vagy használhatja következtetésre az oldalba beépített következtetőt vagy webszerver alkalmazást (R-7.25) használva. Sablonok helye: ExportTemplateswebclient Beépülő elemek helye: ExportTemplateswebinclude R-91 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Név <common> Paraméterek s: nyelv t: oldal címe s: stíluslap integrálás módja f: stíluslap fájl <deductive> s: input vezérlők (combo box /

radio button) m: oldalon következtet / webszerver / e-mail s: csak döntés / minden függő <deductive – on s: oldalon következtetés page reasoning> kimenete (combo box / radio button / plain text) <deductive – on t: küldési webserver URL server> címe <deductive – send t: küldési e-mail cím mail> t: e-mail tárgy t: visszaigazolás URL címe single deductive.ht Lásd fenn ml.dkt single inductive.ht Lásd fenn: <common> ml.dkt multi deductive.ht Lásd fenn ml.dkt multi inductive.ht Lásd fenn: <common> ml.dkt Leírás Minden webklienshez használt paraméterek. Deduktív webkliensekhez használt paraméterek. Deduktív, oldalon következtető webkliensekhez használt paraméterek. Webszerverhez kapcsolt deduktív webkliensekhez használt paraméterek. Olyan deduktív webkliensekhez használt paraméterek, amelyek a rögzített adatokat emailben elküldik. Az esetek jellemzőinek rögzítése egy oldalon történik. Hypertextként vezet

végig az esetalapú gráf csomópontjain. Minden esetjellemzőt külön oldalon rögzít. Végigvezet az esetalapú gráf csomópontjain, minden csomópont új oldal, az utolsó oldal az eset minősítése. R-6. Táblázat: Export sablonok – WEB kliensek 7.25 WEB szerver alkalmazások Webszerver alkalmazások, melyek CGI szabványt használva válaszolnak WEB kliensek (R-7.24) http requests-jeire. Az esetjellemzők http request paraméterekként kódoltak “a<attribute index>=<case feature>” formátumban. Where <attribute index> is the zero-based index of the attribute on the «Attributes» pane, and <case feature> is 0 for “Unknown”, else the value index from 1. URL encoded cases (R-635) are built separated by ‘&’ from these parameters; each line stores features of one case. Sablonok helye: ExportTemplateswebserver Beépülő elemek helye: ExportTemplateswebinclude R-92 Doctus Kézikönyv Név <common> http://www.doctushu

reason.jspdkt Paraméterek s: nyelv t: oldal címe s: stíluslap integrálás módja f: stíluslap fájl t: fájlnév az internetcímmé formázott (URL encoded (R6.35)) esetek Lásd: <common>. Lásd: <common>. Lásd: <common>. <common> s: csak döntés / minden függő Lásd: <reason>. reason.php3dkt Lásd: <reason>. reason.pldkt Lásd: <reason>. save.jspdkt save.php3dkt save.pldkt <reason> Leírás Minden webszerver alkalmazáshoz használt paraméterek. Java Server Page a http request-ek tárolására. PHP3 program a http request-ek tárolására. Perl program a http request-ek tárolására. Következtetésre képes webszerver alkalmazásokhoz használt paraméterek. Java Server Page a http request-ek tárolására és megválaszolására az eredményoldallal. PHP3 program a http request-ek tárolására és megválaszolására az eredményoldallal. Perl program a http request-ek tárolására és megválaszolására az

eredményoldallal. R-7. Táblázat: Export sablonok – WEB szerver alkalmazások R-93 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu 7.3 Kötegelt feldolgozás – batch utasítások Utasítás fo fs fa fe Argumentumoks fájlnév fájlnév sablonfájl neve eredményfájl neve [paraméterek.] fi forrás Klaszterezés fájlnév fx sa kr tulajdonságnév - km elágaztatási mód (branching method) értékek sorrendje ke függő tulajdonságok kihagyása minősítő tulajdonság - Érvényes értékek path*.dkb path*.dkb path*.dkt path*.* Amiket a sablon interaktívan kérne be. Lásd R-3 Táblázat e: Excel munkafüzet q: Microsoft query o: ODBC m: postafiók u: internetcímmé formázott (URL encoded) esetek r: újrakezd c: folytat n: változatlan *.xls ha e *.qry ha q *.dns ha o *.dku ha u p: bipoláris h: heurisztikus e: hatékony -: sorrend nélkül o: sorrend szerint -: használja x: kihagyja tulajdonságnév vagy * - Mit csinál? Főmenü – File – Open. (R-5112)

Főmenü – File – Save (R-5.114) Főmenü – File – Save As. (R-5115) Főmenü – File – Export (R-5.118) Főmenü – File – Import (R-5.119) Főmenü – File – Exit (R-5.1110) Kijelöli a tulajdonságot Főmenü – Knowledge Management – Deductive Reasoning (R-5.151) Főmenü – Knowledge Management – Inductive Reasoning (R-5.153) Főmenü – Knowledge Management – Extract Rules (R-5.156) R-8. Táblázat: Batch parancsok 7.4 Az informativitás meghatározása Határozzuk meg egy b tulajdonság (Ib) informativitását: R-94 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu 1. Legyen C egy csomópontban található esetek halmaza, legyen a a minősítő tulajdonság (benchmark) a1an értékekkel, és wa1wan ( ) ezek aránya a C halmazban. Ekkor a minősítő tulajdonság entrópiája a C halmazban: . 2. A b tulajdonság értékei legyenek b1bm ezek halmaza β Bontsuk β-t nem ures β1βp részhalmazokra, ahol . 3. Bontsuk a C halmazt C1Cp részhalmazokra,

úgy, hogy a b tulajdonság Cj minden elemére a βjben legyen, minden j–re Legyen wj a Cj halmaz súlya a C-ben, és . 4. Informativitásnak azt az entrópianyereséget nevezzük, amit azzal nyerüntk, hogy β-t szétbontottuk β1βp halmazokra: . 5. A számítás végeredménye az optimális szétválasztás informativitása: , ahol k a β lehetséges szétbontásait jelöli. Az informativitási sűrűség: , ahol wC a C halmaz elemeinek száma. 7.5 Glossary 2D nézet (2 dimensional view) – A szabályok vetülete két dimenzióban, ahol minden cella egy szabálykimenet, melynek tartományát a cella helyzete határozza meg. Lásd: Szabályok – 2 dimenziós (R2413) – 2 dimenziós Tulajdonság (Attribute) – Az esetek értékelési szempontja. Lásd: Tulajdonságok (R-21) Aktív tartomány (Active domain) – Olyan szabálytartomány az szabályalapú gráf egy csomópontjában, amelyet a szabályok lefednek és nem takart. Tulajdonság típusa (Attribute type) – A

függőségi viszonyt jelzi. A következő típusokat különböztetjük meg: 1. Egyedülálló (Single) nem faktor és nincsenek faktorai 2. Bemeneti (Input) olyan faktor, amelynek nincsenek további faktorai 3. Döntés (Decision) vannak faktorai, de maga nem faktor 4. Közbülső vagy függő (Intermediate or dependent) maga is faktor és vannak faktorai R-95 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Minősítő tulajdonság (Benchmark attribute) – Ennek értékei alapján osztályozzuk az eseteket az esetalapú következtetés során. Lásd: Esetalapú gráf – Minősítés (R-25412) Eset (Case) – Ezeket értékeljük a tudásbázisban, ha pl. a tudásbázist döntéstámogatásra használjuk, akkor az esetek a döntési alternatívák. Lásd: Esetek (R-22) Esetalapú gráf (Case-Based Graph) – Grafikusan megjeleníti az esetalapú következtetés (Case-Based Reasoning) eredményét. Lásd: Esetalapú gráf (R-25) Esetalapú tudásbázis (Case-Based Knowledge Base) –

Olyan tudásbázis, melyben esetalapú következtetést használunk, azaz van benne esetalapú gráf. Lásd: Ability (R-713) Esetalapú következtetés (Case-Based Reasoning – CBR) – Folyamat, melynek során olyan szabályokat indukálunk, amelyek az eseteket a minősítő tulajdonság értékeinek megfelelően osztályokba sorolják az informatív tulajdonságok felhasználásával. Lásd: Esetalapú gráf – Esetalapú gráf létrehozása (R-2541) Esetalapú szabálygráf (Case-Based Rule Graph) – Amikor az esetalapú gráfból kinyerjük a szabályokat, egy új tudásbázis jön létre, melynek szabályalapú gráfja egyszintes. A megkülönböztetés kedvéért ezt a gráfot esetalapú szabálygráfnak nevezzük. Lásd: Esetalapú gráf – Esetalapú szabálygráf leszűrése (R2543) Eset jellemzői (Case features) – A tulajdonságok értékei, melyek leírják az esetet. Lásd: Esetek – Esetjellemző bevitele (R-2.222) Klaszterezés (Clustering) – A klaszterezés

során a numerikus tartományt részekre bontjuk, ezek lesznek a klaszterek. Az eseteket a klaszterekbe soroljuk és az eset jellemzője a klaszter lesz Lásd: Tulajdonságok – Klaszterbeállítások (R-2.1284) Teljes szabályhalmaz (Complete rule set) – Olyan szabályhalmaz, amely teljesen lefedi a szabálytartományt. Lásd: Szabályok (R-2.4) Komplex szabály (Complex rule) – Olyan szabály, amely a faktorok értékeinek több mint egy kombinációját fedi le. Lásd: Szabályok (R-24) Döntési tulajdonság (Decision attribute) – Olyan tulajdonság, melynek vannak faktorai, de ő nem faktora más tulajdonságoknak. Bár a definíció értelmében lehet több döntési tulajdonság is, ezek közül csak egy a szabályalapú következtetés (Rule-Based Reasoning) logikai végeredménye. Dedukció (Deduction) – A szabályalapú következtetés logikája. Lásd: Szabályalapú gráf – Deduktív következtetés (R-2.341) – Osztott érték (Distributed value) – Eset

jellemzője vagy szabály kimenete, ami nem a tulajdonság egy értéke, hanem különböző értékeket vehet föl különböző valószínűséggel. Lásd: Esetek – Elosztott esetjellemző bevitele (R-2.223) Don’t care – Eset jellemzője vagy szabály kimenete, ami a tulajdonság bármilyen értéke lehet. Elemi szabály (Elementary rule) – Olyan szabály, ami a faktorok értékeinek pontosan egy kombinációját fedi le. Lásd: Szabályok (R-24) Üres tartomány (Empty range) – Olyan értéktartomány, amelyben egyetlen érték sincs. Lásd: Szabályok (R-2.4) R-96 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Export Varázsló (Export Wizard) – Sorban megkérdezi a választott export sablonhoz szükséges generálási paramétereket. Lásd: Tudásexport – Advanced (R-414) Külső forrás (External source) – Olyan adatforrás, amit a Doctus olvasni és értelmezni tud. Lásd: Tudásimport (R-4.2) Faktor (Factor) – Olyan tulajdonság, melytől más tulajdonság

függ. Lásd: Szabályalapú gráf – Bekötés (R-2.321) Teljes értéktartomány (Full range) – Egy faktor összes értékét lefedi. A szabálylistában ‘*’ jelöli. Informatív tulajdonság (Informative attribute) – Az esetalapú gráfban szereplő tulajdonság. Lásd: Esetalapú gráf – Informativitás (R-2.5121) Informativitás (Informativity) – Mérőszám, mely azt mutatja, hogy mennyire szoros a kapcsolat egy tulajdonság kapcsolata a minősítő tulajdonsággal egy csomópont esetei alapján. Lásd: Az informativitás meghatározása (R-7.4) Tudásgyűjtő (Knowledge Acquisitor) – A tudásbázisból exportált ágens, amely képes új eseteket gyűjteni a tudásbázishoz. Lásd a Tudásexport – Tudásexport és tudásimport (R-4) fejezetet Tudásbázis (Knowledge base) – A tudás reprezentációja a Doctusban. Lásd: A Doctus öt táblája (R-2) Tudásbázisú rendszer (Knowledge-Based System – KBS) – A tudás reprezentálására és rendezésére

alkalmas számítógépes rendszer. Két részből áll, egy számítógépprogramból, amit keretrendszernek hívunk és a tudásbázisból. Lásd: A Knowledge-Based System – Egy tudásbázisú rendszer (R-1) Link Varázsló (Link Wizard) – Kapcsolatot teremt a külső adatorrás és a tulajdonságok között és konfigurálja a külső bemenetet. Lásd: Tudásimport – Link Varázsló (R-426) Következtetés (Reasoning) – A legalapvetőbb tudásfeldolgozási funkció. Két fő típusa van, a szabályalapú következtetés (Rule-Based Reasoning) és az esetalapú következtetés (Case-Based Reasoning). Lásd: Esetek – Deduktív következtetés (R-2241) and Esetalapú gráf – Esetalapú gráf létrehozása (R-2.541) Redukció (Reduction) – Az informatív tulajdonságok és ezek szabályainak kinyerése az elfogadott esetalapú gráfból (Case-Based Graph). Lásd: Esetalapú gráf – Esetalapú szabálygráf leszűrése (R2543) Szabály (Rule) – A faktorok értékeinek

egy vagy több kombinációjához hozzárendeli a szabélykimenetet. Lásd: Szabályok (R-24) Szabályalapú gráf (Rule-Based Graph) – A szabályok függőségi hierarchiájának grafikus megjelenítése. Lásd: Szabályalapú gráf (R-2.3) Szabályalapú tudásbázis (Rule-Based Knowledge Base) – Olyan tudásbázis, melyben szabályalapú következtetést használunk, ezért van benne szabályalapú gráf (Rule-Based Graph) és szabályok (rules). Lásd: Tender (R-7.11) Szabályalapú következtetés (Rule-Based Reasoning – RBR) – A bemeneti tulajdonságokhoz tartozó esetjellemzők és a szabályok alapján meghatározza a függő és döntési tulajdonságokhoz tartozó esetgjellemzőket. Lásd: Esetek – Deduktív következtetés (R-2241) Szabálytartomány (Rule domain) – A faktorok értékeinek kombinációja, melyekre a szabály érvényes (akkor aktív, ha nem takarja más szabály). R-97 Doctus Kézikönyv http://www.doctushu Szabálykimenet (Rule output) –

Az az érték, amit a szabály hozzárendel a szabálytartományhoz. Lásd: Szabályok (R-2.4) Értéktartomány (Value range) – Egy faktor értékeinek tartománya, melyre a szabály érvényes. Lásd: Szabályok – A szabálylista és működése (R-2.412) Szabályhalmaz (Rule set) – Szabályok, általában a szabályalapú gráf (Rule-Based Graph) egy csomópontjára értelmezve. Lásd: Szabályok – A szabálylista és működése (R-2412) Unknown – Eset jellemzője vagy szabály kimenete, ami a tulajdonság egyetlen értékét sem veszi föl. Érték (Value) – A tulajdonságok kielégítésének fokozata. Lásd: Tulajdonságok (R-21) R-98