रेल पर विशेषज्ञ प्रणाली

लेख एक विशेषज्ञ प्रणाली के निर्माण के लिए समर्पित है। लेख की शुरुआत में संदर्भ की सूची से एक पुस्तक से एक ब्लॉक आरेख है, फिर डेटाबेस और एल्गोरिथ्म का वर्णन है। इसके बाद आता है "इस परियोजना को बनाने के लिए मदद", जो इस परियोजना को बनाने के लिए एल्गोरिदम का वर्णन करता है। लेख के अंत में संदर्भों की एक सूची है। इसमें कुछ स्क्रीनशॉट भी हैं।


प्रवाह संचित्र

डेटाबेस में तीन टेबल हैं - चित्र, प्रश्न और परिणाम। उनमें से पहला "वर्गीकरण और पहचान" में मुख्य है, जिसमें सफल मान्यता (ध्वज क्षेत्र) और "प्रशिक्षण नमूना" (फ़ील्ड एन) में "ऑब्जेक्ट, उत्तर" जोड़े की संख्या शामिल है। दूसरे में यह बहुत ही चयन (मूल्य क्षेत्र), साथ ही साथ "गुण और गुण" (नाम फ़ील्ड) और मान्यता एल्गोरिथ्म में उपयोग किए जाने वाले नियम क्षेत्र के नाम शामिल हैं। अंत में, तीसरी तालिका में संभावित उत्तर (बारिश / कोई बारिश आदि) शामिल हैं।


एक्शन शो

एल्गोरिथ्म निम्नानुसार काम करता है। वर्तमान पुनरावृत्ति पर, नियम * का मान नियम * n से अधिक नहीं होता है (क्योंकि मान में दो मानों में से एक है: 0 या 1)। अगले पुनरावृत्ति पर, नियम का एकल मान इस राशि से अधिक है, अर्थात् नियम = नियम * n + 1 है।

एक इकाई के साथ जड़ता की संख्या इसमें से घटा दी गई है (शून्य शून्य के साथ पहली पुनरावृत्ति पर उत्तर अज्ञात है) उत्तर की संख्या है (के। नय्लोर के लिए, नियमों का एक सकारात्मक योग * मूल्य का अर्थ है पहला उत्तर, नकारात्मक - दूसरा)।

जाहिर है, पहले पुनरावृत्ति (डिफ़ॉल्ट नियम शून्य मान) पर, मानों का योग भी शून्य होगा। दूसरी पुनरावृत्ति में, यह सीमा [1, n] में होगा (ऊपर नियम के लिए सूत्र देखें), तीसरे पर यह सीमा [n + 1, (n + 1) * n] में होगी; चौथी सीमा पर यह इस तरह होगा: [(n + 1) * n + 1, ((n + 1) * n + 1) * n] और इसी तरह।

इस प्रकार, सीमा की दाहिनी सीमा सूत्र योग = (योग + 1) * एन द्वारा गणना की जाती है। जब सभी संभावित उत्तरों की जाँच हो जाती है, तो हम नियम को रीसेट कर देते हैं।


यह वेब ब्राउज़र में कैसा दिखता है

इस परियोजना को बनाने के लिए मदद करें

लगभग सभी प्रोजेक्ट फाइलें कमांड का उपयोग करके बनाई जा सकती हैं

rails generate scaffold Image name:string flag:boolean n:integer rails generate scaffold Question name:string value:integer rule:integer image:references rails generate scaffold Outcome name:string image:references 

Db / migrate / yyyMMddhhmmss_create_images.rb फ़ाइल में लाइन t.boolean के बजाय: ध्वज, t.boolean: ध्वज, डिफ़ॉल्ट: असत्य लिखें। हम images.n, questions.value और questions.rule फ़ील्ड के लिए शून्य डिफ़ॉल्ट मान भी जोड़ते हैं। और रेक db: माइग्रेट करें।

इसके बाद, config / path.rb फ़ाइल में, प्रश्नों और परिणामों को संसाधन संसाधन के अधीनस्थ बनाते हैं। फ़ाइल ऐप / मॉडल / छवि में भी। has_many जोड़ें: प्रश्न और has_many: परिणाम। यह तदनुसार नियंत्रकों और विचारों में रहता है कि वे मार्ग बदल सकते हैं: image_questions_path (params [: image_id]), आदि के साथ प्रश्न_पथ को बदलें।

हम _question.html.erb और _outcome.html.erb विभाजन बनाते हैं, और फिर उन्हें छवियों / show.html.erb दृश्य में रेंडर करते हैं। आप इस तकनीक के बारे में रेल 5 पर वीडियो टूर देखकर जान सकते हैं, जो इस वेब फ्रेमवर्क की आधिकारिक वेबसाइट के मुख्य पृष्ठ पर है।

इन सभी कार्यों के परिणामस्वरूप, अधीनस्थ संसाधनों को तोड़ने के लिए new.html.erb और edit.html.erb के दृश्य टूट जाते हैं। एकल _form.html.erb आंशिक के साथ मिलकर, उन्हें इस फ़ॉर्म की कार्रवाई के लिए एक ही रास्ता मिलता है, जो गलत है। हम सही कर रहे हैं।

नियम फ़ील्ड मान (यदि आवश्यक हो) के पुनर्गणना के साथ एल्गोरिथ्म ऊपर वर्णित है। यह तब शुरू होता है जब ImageController के शो एक्शन द्वारा प्रदर्शित वेब पेज अपडेट किया जाता है।

और अंत में, स्वचालित परीक्षण। मार्गों के परिवर्तन के कारण, परीक्षणों और जुड़नार में भी इसी बदलाव की आवश्यकता होती है।

साहित्य

सी। नाइलर। कैसे अपने विशेषज्ञ प्रणाली बनाने के लिए - Energoatomizdat पब्लिशिंग हाउस, 1991