Download de presentatie
De presentatie wordt gedownload. Even geduld aub
GepubliceerdCecilia Goossens Laatst gewijzigd meer dan 10 jaar geleden
1
Kennisacquisitie en - modellering Rogier van Eijk college 2 Modelleren van analysetaken
2
Vorige keer: Kennisidentificatie OM-1: Probleem OM-2: Proces OM-3: Taken OM-4: Kennis OM-5: Project TM-1: Taak in detail TM-2: Kennis in detail AM: Betrokkenen OTA: Veranderingstraject
3
Vandaag: modelleren van analysetaken
4
Leerdoel begrijpen en kunnen hanteren van de taakmethoden voor analysetaken Concrete taakbeschrijving taakmodel aanpassen / combineren modelleren / herkennen illustreren / toepassen
5
DIAGNOSE
6
Diagnose Diagnose betreft het bepalen van de fout waarom een systeem niet naar behoren functioneert.
7
Taakmethode while new-solution cover(complaint -> hypothesis) do differential := hypothesis add differential; end while repeat select(differential -> hypothesis); specify(hypothesis -> observable); obtain(observable -> finding); evidence := finding add evidence; for each hypothesis in differential do verify(hypothesis + evidence -> result); if result == false then differential := differential subtract hypothesis until size differential =< 1 or “no more observables left” faults := differential;
8
Taakbeschrijving “De auto doet het niet. Ik voorzie op dit moment twee voor de hand liggende oorzaken: De benzine is op of de accu is leeg. Als de benzine op is dan zou de benzinemeter op nul moeten staan. Als de accu leeg is dan zou het acculampje op het dashboard moeten branden. Of de auto zou met behulp van een startkabel weer aan de praat gebracht moeten kunnen worden. Een lege accu komt veel vaker voor dan een lege benzinetank. Ik kijk op het dashboard, maar het acculampje brandt niet. Dan probeer ik de auto via een startkabel aan de gang te krijgen. Dat lukt!”
9
Taakmethode in UML
10
Taakmethode in CML REPEAT cover(complaint -> hypothesis); predict(hypothesis -> expected-finding); obtain(expected-finding -> actual-finding); evidence := evidence ADD actual-finding; compare(expected-finding + actual-finding -> result); UNTIL "result = equal or no more solutions of over"; END REPEAT IF result == equal THEN fault-category := hypothesis; ELSE "no solution found"; END IF
11
Alternatieve Taakmethode while new-solution cover(complaint -> hypothesis) do differential := hypothesis add differential; end while repeat select(differential -> hypothesis); specify(hypothesis -> observable); obtain(observable -> finding); evidence := finding add evidence; foreach hypothesis in differential do verify(hypothesis + evidence -> result); if result == false then differential := differential subtract hypothesis until size differential =< 1 or “no more observables left” faults := differential;
12
inferentiestructuur
13
MONITORING
14
Monitoring
15
Wat kenmerkt monitoring? input: nieuw gegeven output: discrepantie is er niet noodzakelijk, alleen in abnormale situaties
16
Monitoring: method control receive(new-finding); select(new-finding -> parameter); specify(parameter -> norm); compare(norm + finding -> difference); classify(difference + historical-data -> discrepancy); historical-data := finding add historical-data;
17
Monitoring
18
selectie van parameter specificatie van norm vergelijking met norm – levert verschil (‘difference’) classificatie van verschil – levert discrepantie (‘discrepancy’)
19
Monitoring
26
CLASSIFICATIE
27
Classificatie betreft de beslissing tot welke klasse(n) een bepaald object behoort.
28
Taakbeschrijving “Om de soort van een specifieke vogel te bepalen ga ik als volgt te werk. In het begin zijn alle vogelsoorten nog mogelijk. Dan neem ik een eigenschap, zoals de kleur van de veren of de grootte van de snavel. Dan ga ik alle mogelijke soorten af; als de eigenschap van deze specifieke vogel niet overeenkomt met de eigenschap van de soort, dan valt die soort af als mogelijkheid. Hiermee ga ik net zolang door tot er geen eigenschappen meer zijn om mee te vergelijken, of tot ik nog maar één mogelijke vogelsoort over heb.”
29
Classificatie: methode 1.generatie kandidaatsklassen 2.langslopen eigenschappen 3.meten 4.vergelijken 5.afstrepen
30
1. Generatie kandidaten while new-solution generate(object -> candidate) do candidate-classes := candidate ADD candidate-classes;
31
2. Langslopen eigenschappen while new-solution specify(candidate-classes -> attribute) and length candidate-classes > 1 do
32
3. Meten obtain(attribute -> new-feature); current-feature-set := new-feature ADD current-feature-set;
33
4. Vergelijken for-each candidate in candidate-classes do match(candidate + current-feature-set -> truth-value);
34
5. Afstrepen if truth-value = false; then candidate-classes := candidate- classes subtract candidate;
35
inferentiestructuur
36
Let op: Plaatje geeft niet de controle (if then, while do …) van de taakmethode weer Inferentiestructuur
37
Classificatie: voorbeelden
38
ASSESSMENT
39
Assessment Assessment betreft de bepaling of een systeem aan de normen voldoet.
40
Assessment: vb. de situatie – een sollicitant – een vacature de vraag – is de sollicitant geschikt voor de vacature? de methode – selectie, evaluatie en beslissen via normen
41
Assessment?
43
Assessment in UML notation abstract specify norms select norm match decision evaluate norm [more abstractions] [no more abstractions] [match fails no decision] [match succeeds: decision found]
44
Opdracht Bestudeer het volgende plaatje Is dit assessment?
45
Opdracht Bestudeer het volgende plaatje Is dit assessment?
46
Leerdoel begrijpen en kunnen hanteren van de taakmethoden voor analysetaken Concrete taakbeschrijving taakmodel aanpassen / combineren modelleren / herkennen illustreren / toepassen
47
Voorbeeld opdracht Vergelijk assessment en classifatie – wat zijn de overeenkomsten? – wat zijn de verschillen?
48
Voorbeeld opdracht Bedenk een combinatie van – diagnose en monitoring – diagnose en classificatie – assessment en classificatie – …
49
Geef het onderscheid aan tussen taak taaktype taakmethode taaktemplate taakdecompositie (en in practicum: taakcomponent)
50
http://www.cs.uu.nl/docs/vakken/kam
51
Week 46 Week 47 Week 48 Week 49 Week 50 Week 51 Week 52 Week 1 Week 2 Week 3 Week 4 Week 5 College 1 Geen college + opdracht 1 College 2 + opdracht 2 College 3 College 4 + opdracht 3 College 5 kerstvakantie herkansingweek Geen college + Opdracht 4 College 6 Roel van den Broek Eindpresentaties + eindrapport Tentamen
52
interviewtechnieken
53
firma interview http://www.youtube.com/watch?v=nQFFRjzz3rM http://www.youtube.com/watch?v=uuPNvFZ3vxc
Verwante presentaties
© 2024 SlidePlayer.nl Inc.
All rights reserved.