Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Жасанды интеллекттің кіші саласы ретінде диагностика жүйелердің дұрыс әрекет етуін анықтайтын алгоритмдер мен әдістерді әзірлеумен байланысты. Егер жүйе дұрыс жұмыс істемесе, алгоритм мүмкіндігінше дәл анықтауы керек, жүйенің қай бөлігі сәтсіз және қандай қатеге тап болғанын. Есептеулер бақылауларға негізделеді, олар ағымдағы мінез-құлық туралы ақпарат береді. Диагностика деген сөз сонымен қатар жүйенің дұрыс жұмыс істемеуі туралы сұраққа жауап беруге және жауабын есептеу процесіне қатысты. Бұл сөз медициналық тұрғыдан алынған, диагноз - ауруды оның белгілері арқылы анықтау процесі.
As a subfield in artificial intelligence, diagnosis is concerned with the development of algorithms and techniques that are able to determine whether the behaviour of a system is correct. If the system is not functioning correctly, the algorithm should be able to determine, as accurately as possible, which part of the system is failing, and which kind of fault it is facing. The computation is based on observations, which provide information on the current behaviour. The expression diagnosis also refers to the answer of the question of whether the system is malfunctioning or not, and to the process of computing the answer. This word comes from the medical context where a diagnosis is the process of identifying a disease by its symptoms.
Мысал
Диагностиканың мысалы - автокөлікпен гараж механикінің процесі. Механик алдымен машинаның ерекшелігін байқап, осы көлік түрін жақсы білетіндігінен оның ерекшелігін анықтауға тырысады. Егер ол мінез-құлықтың қалыпты емес екенін білсе, механик жаңа байқауларды қолдану арқылы және мүмкін жүйені сынау арқылы өзінің диагнозын жетілдіруге тырысады, ол ақаулы компонентті тапқанға дейін; механик көлік диагнозында маңызды рөл атқарады.
An example of diagnosis is the process of a garage mechanic with an automobile. The mechanic will first try to detect any abnormal behavior based on the observations on the car and his knowledge of this type of vehicle. If he finds out that the behavior is abnormal, the mechanic will try to refine his diagnosis by using new observations and possibly testing the system, until he discovers the faulty component; the mechanic plays an important role in the vehicle diagnosis.
Диагностикалау мүмкіндігі
Жүйені диагностикалау мүмкін деп аталады, егер жүйенің мінез-құлқы қандай болса да, біз біртекті диагнозды анықтай аламыз. Диагностикалау проблемасы жүйені жобалау кезінде өте маңызды, өйткені бір жағынан шығынды азайту үшін сенсорлардың санын азайту керек, ал екінші жағынан сенсорлардың санын арттыру керек, бұл ақаулық мінез-құлықты анықтау ықтималдығын арттырады. Бұл проблемаларды шешу үшін бірнеше алгоритмдер бар. Алгоритмдердің бір класы жүйенің диагностикалануы мүмкін деген сұраққа жауап береді; басқа класы жүйені диагностикалауды қамтамасыз ететін және опционалды түрде шығындарды оңтайландыру сияқты критерийлерге сәйкес келетін сенсорлар жиынтығын іздейді. Жүйенің диагностикалануы, әдетте, жүйенің моделі бойынша есептеледі. Модельге негізделген диагностиканы қолданатын қолданбаларда мұндай модель қазірдің өзінде бар және оны нөлден құрудың қажеті жоқ.
A system is said to be diagnosable if whatever the behavior of the system, we will be able to determine without ambiguity a unique diagnosis. The problem of diagnosability is very important when designing a system because on one hand one may want to reduce the number of sensors to reduce the cost, and on the other hand one may want to increase the number of sensors to increase the probability of detecting a faulty behavior. Several algorithms for dealing with these problems exist. One class of algorithms answers the question whether a system is diagnosable; another class looks for sets of sensors that make the system diagnosable, and optionally comply to criteria such as cost optimization. The diagnosability of a system is generally computed from the model of the system. In applications using model based diagnosis, such a model is already present and doesn't need to be built from scratch.