Экспертная система это программа для компьютера

Презентация на тему: » ВЫПОЛНИЛ: БЕРЕЗАНСКИЙ А.В. Экспертные системы. Экспертная система или экспертные знания Экспертная система это программа для компьютера, которая оперирует.» — Транскрипт:

1 ВЫПОЛНИЛ: БЕРЕЗАНСКИЙ А.В. Экспертные системы

2 Экспертная система или экспертные знания Экспертная система это программа для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем. Экспертная система может полностью взять на себя функции, выполнение которых обычно требует привлечения опыта человека- специалиста, или играть роль ассистента для человека, принимающего решение. Cистема (техническая или социальная), требующая принятия решения, может получить его непосредственно от программы или через промежуточное звено человека, который общается с программой.

3 Экспертная система или экспертные знания Знания, которыми обладает специалист в какой-либо области (дисциплине), можно разделить на формализованные (точные) и неформализованные (неточные). Формализованные знания формиру­ются в книгах и руководствах в виде общих и строгих суждений (законов, формул, моделей, алгоритмов и т.п.), отражающих универ­сальные знания. Неформализованные знания, как правило, не попада­ют в книги и руководства в связи с их конкретностью, субъектив­ностью и приблизительностью. Знания этого рода являются резуль­татом обобщения многолетнего опыта работы и интуиции специали­стов. Они обычно представляют многообразие эмпирических (эври­стических) приемов и правил.

AMRexpert экспертная система оценки результатов определения чувствительности

4 Экспертная система или экспертные знания В зависимости от того, какие знания преобладают в той или иной области (дисциплине), ее относят к формализованным (если преобладают точные знания) или к неформализованным (если пре­обладают неточные знания) описательным областям. Задачи, ре­шаемые на основе точных знаний, называют формализованными, а задачи, решаемые с помощью неточных знаний, неформализо­ванными.

5 К неформализованным задачам относятся те, которые обладают одной или несколькими из следующих особенностей: алгоритмическое решение задачи неизвестно (хотя, возможно, и существует) или не может быть использовано из-за ограниченности ресурсов ЭВМ (времени, памяти); задача не может быть определена в числовой форме (требуется символьное представление); цели задачи не могут быть выражены в терминах точно определенной целевой функции. Как правило, неформализованные задачи обладают неполно­той, ошибочностью, неоднозначностью и (или) противоречивостью знаний (как данных, так и используемых правил преобразования).

6 История развития ЭС 1. META-DENDRAL.Система DENDRAL позволяет определить наиболее вероятную структуру химического соединения по экспериментальным данным (масс- спектрографии, данным ядерном магнитного резонанса и др.).M-D автоматизирует процесс приобретения знаний для DENDRAL. Она генерирует правила построения фрагментов химических структур. 2. MYCIN-EMYCIN-TEIREIAS-PUFF-NEOMYCIN.

Лекция по экспертным системам, CLIPS, Акинатор, Рентгенофлуоресцентный анализ

Это семейство медицинских ЭС и сервисных программных средств для их построения. 3. PROSPECTOR-KAS. PROSPECTOR — предназначена для поиска (предсказания) месторождений на основе геологических анализов. KAS- система приобретения знаний для PROSPECTOR.

7 Экспертная система или экспертные знания 4. CASNET-EXPERT. Система CASNET- медицинская ЭС для диагностики выдачи рекомендаций по лечению глазных заболеваний. На ее основе разработан язык инженерии знаний EXPERT, с помощью которой создан ряд других медицинских диагностических систем. 5. HEARSAY-HEARSAY-2-HEARSAY-3-AGE.

Первые две системы этого ряда являются развитием интеллектуальной системы распознавания слитной человеческой речи, слова которой берутся из заданного словаря. Эти системы отличаются оригинальной структурой, основанной на использовании доски объявлений- глобальной базы данных, содержащей текущие результаты работы системы. В дальнейшем на основе этих систем были созданы инструментальные системы HEARSAY-3 и AGE (Attempt to Generalize- попытка общения) для построения ЭС.

8 Экспертная система или экспертные знания 6. Системы AM (Artifical Mathematician — искусственный математик) и EURISCO были разработаны в Станфордском университете доктором Д. Ленатом для исследовательских и учебных целей. В систему AM первоначально было заложено около 100 правил вывода и более 200 эвристических алгоритмов обучения, позволяющих строить произвольные математические теории и представления.

Сначала результаты работы системы были весьма многообещающими. Она могла сформулировать понятия натурального ряда и простых чисел. Кроме того, она синтезировала вариант гипотезы Гольдбаха о том, что каждое четное число, большее двух, можно представить в виде суммы двух простых чисел. До сих пор не удалось ни найти доказательства данной гипотезы, ни опровергнуть ее. Дальнейшее развитие системы замедлилось и было отмечено, что несмотря на проявленные на первых порах математические способности, система не может синтезировать новых эвристических правил, т.е. ее возможности определяются только теми эвристиками, что были в нее изначально заложены.

9 Экспертная система или экспертные знания При разработке системы EURISCO была предпринята попытка преодолеть указанные недостатки системы AM. Как и в начале эксплуатации AM, первые результаты, полученные с помощью EURISCO, были эффективными. Сообщалось, что система EURISCO может успешно участвовать в очень сложных играх.

С ее помощью в военно- стратегической игре, проводимой ВМФ США, была разработана стратегия, содержащая ряд оригинальных тактических ходов. Согласно одному из них, например предлагалось взрывать свои корабли, получившие повреждения. При этом корабли, оставшиеся неповрежденными, получает необходимое пространство для выполнения маневра.

Однако через некоторое время обнаружилось, что система не всегда корректно переопределяет первоначально заложенные в нее правила. Так, например, она стала нарушать строгое предписание обращаться к программистам с вопросами только в определенное время суток. Т.е., система EURISCO, так же как и ее предшественница, остановилась в своем развитии, достигнув предела, определенного в конечном счете ее разработчиком.

10 Экспертная система или экспертные знания Экспертные системы не отвергают и не заменяют традиционно­го подхода к программированию, они отличаются от традиционных программ тем, что ориентированы на решение неформализованных задач и обладают следующими особенностями: алгоритм решения не известен заранее, а строится самой ЭС с помощью символических рассуждений, базирующихся на эври­стических приемах; ясность полученных решений, т.е. система «осознает» в терминах пользователя, как она получила решение; способность анализа и объяснения своих действий и знаний; способность приобретения новых знаний от пользовате­ля-эксперта, не знающего программирования, и изменения в соот­ветствии с ними своего поведения (открытая система); обеспечение «дружественного», как правило, естественно языкового (ЕЯ) интерфейса с пользователем.

11 Экспертная система или экспертные знания Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.

12 Экспертная система или экспертные знания Медицинская диагностика Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях. Ее первая версия была разработана в Стенфордском университете в середине 70-х годов. В настоящее время эта система ставит диагноз на уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины.

13 Экспертная система или экспертные знания Прогнозирование Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система Завоевание Уолл-стрита может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу. Она не относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы традиционного программирования. Хотя пока еще отсутствуют ЭС, которые способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь вам увеличить капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду, урожайность и поток пассажиров. Даже на персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз погоды.

14 Экспертная система или экспертные знания Планирование Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предоставляет в распоряжении покупателей 13 рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные 15-минутные консультации с целью помочь покупателям выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету.

Кроме того, компания Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для выявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов. Экспертная система XCON, созданная фирмой DEC, служит для определения или изменения конфигурации компьютерных систем типа VAX и в соответствии с требованиями покупателя. Фирма DEC разрабатывает более мощную систему XSEL, включающую базу знаний системы XCON, с целью оказания помощи покупателям при выборе вычислительных систем с нужной конфигурацией. В отличие от XCON система XSEL является интерактивной.

15 Экспертная система или экспертные знания Интерпретация Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из наиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девяти экспертов. Используя сочетания девяти методов экспертизы, системе удалось обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей не предполагал ни один из девяти экспертов. Другая интерпретирующая система- HASP/SIAP. Она определяет местоположение и типы судов в тихом океане по данным акустических систем слежения.

16 Экспертная система или экспертные знания Контроль и управление Системы, основанные на знаниях, могут применятся в качестве интеллектуальных систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Они могут быть также полезны при регулировании финансовой деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях.

17 Экспертная система или экспертные знания Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах В этой сфере системы, основанные на знаниях, незаменимы как при ремонте механических и электрических машин (автомобилей, дизельных локомотивов и т.д.), так и при устранении неисправностей и ошибок в аппаратном и программном обеспечении компьютеров.

18 Экспертная система или экспертные знания Обучение Системы, основанные на знаниях, могут входить составной частью в компьютерные системы обучения. Система получает информацию о деятельности некоторого объекта (например, студента) и анализирует его поведение. База знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Примером этого обучения может служить компьютерная игра, сложность которой увеличивается по мере возрастания степени квалификации играющего.

19 Ограничения в применение экспертных систем 1. Большинство ЭС не вполне пригодны для применения конечным пользователем. Если вы не имеете некоторого опыта работы с такими системами, то у вас могут возникнуть серьезные трудности. Многие системы оказываются доступными только тем экспертам, которые создавали из базы знаний.

2. Вопросно-ответный режим, обычно принятый в таких системах, замедляет получение решений. Например, без системы MYCIN врач может (а часто и должен) принять решение значительно быстрее, чем с ее помощью. 3. Навыки системы не возрастают после сеанса экспертизы.

4. Все еще остается проблемой приведение знаний, полученных от эксперта, к виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию. 5. ЭС не способны обучаться, не обладают здравым смыслом. Домашние кошки способны обучаться даже без специальной дрессировки, ребенок в состоянии легко уяснить, что он станет мокрым, если опрокинет на себя стакан с водой, однако если начать выливать кофе на клавиатуру компьютера, у него не хватит ума отодвинуть ее.

20 Ограничения в применение экспертных систем 6. ЭС неприменимы в больших предметных областях. Их использование ограничивается предметными областями, в которых эксперт может принять решение за время от нескольких минут до нескольких часов. 7. В тех областях, где отсутствуют эксперты (например, в астрологии), применение ЭС оказывается невозможным.

8. Имеет смысл привлекать ЭС только для решения когнитивных задач. Теннис, езда на велосипеде не могут являться предметной областью для ЭС, однако такие системы можно использовать при формировании футбольных команд. 9. Человек-эксперт при решении задач обычно обращается к своей интуиции или здравому смыслу, если отсутствуют формальные методы решения или аналоги таких задач. 10.

Системы, основанные на знаниях, оказываются неэффективными при необходимости проведения скрупулезного анализа, когда число решений зависит от тысяч различных возможностей и многих переменных, которые изменяются во времени. В таких случаях лучше использовать базы данных с интерфейсом на естественном языке.

21 Классификация Экспертные системы как любой сложный объект можно опре­ делить только совокупностью характеристик. Выделим следующие характеристики ЭС: Назначение Назначение определяется следующей совокупностью пара­ метров: цель создания ЭС для обучения специалистов, для реше­ния задач, для автоматизации рутинных работ, для тиражирования знаний экспертов и т.п.; основной пользователь не специалист в области экспертизы, специалист, учащийся.

22 Классификация Проблемная область Проблемная область может быть определена совокупностью параметров: С точки зрения пользователя, предметную область можно ха­рактеризовать описанием области в терминах пользователя, вклю­чающим наименование области, перечень и взаимоотношение по­ добластей и т.п., а задачи, решаемые существующими ЭС, их ти­пом. Обычно выделяют следующие типы задач: интерпретация символов или сигналов составление смы­слового описания по входным данным; предсказание определение последствий наблюдаемых си­туаций; диагностика определение состояния неисправностей, забо­леваний по признакам (симптомам); конструирование разработка объекта с заданными свойст­вами при соблюдении установленных ограничений; планирование определение последовательности действий, приводящих к желаемому состоянию объекта; слежение наблюдение за изменяющимся состоянием объек­та и сравнение его показателей с установленными или желаемыми; управление воздействие на объект для достижения желае­мого поведения.

23 Классификация С точки зрения разработчика целесообразно выделять статиче­ские и динамические предметные области. Предметная область на­зывается статической, если описывающие ее исходные данные не изменяются во времени (точнее рассматриваются как не изменяю­щиеся за время решения задачи). Статичность области означает не­изменность описывающих ее исходных данных. Если исходные данные, описывающие предметную область, изменяются за время решения задачи, то предметную область называют динамической.

24 Классификация Глубина анализа проблемной области По степени сложности структуры ЭС делят на поверхностные глубинные. Поверхностные ЭС представляют знания об области экспертизы в виде правил (условие -> действие). Глубинные ЭС, кроме возможностей поверхностных систем, обладают способностью при возникновении неизвестной ситуации определять с помощью не­которых общих принципов, справедливых для области экспертизы, какие действия следует выполнять.

25 Классификация Тип используемых методов и знаний. По типу используемых методов и знаний ЭС делят на тради­ционные Традиционные ЭС используют в основном неформализованные методы инженерных знаний и неформализо­ванные знания, полученные от экспертов. гибридные Гибридные ЭС использу­ют и методы инженерии знаний, и формализованные методы, а также данные традиционного программирования и математики. Сейчас говорят о трех поколениях ЭС. К первому поколению следует относить статические поверхностные ЭС, ко второ­му статические глубинные ЭС (иногда ко второму поколению относят гибридные ЭС), а к третьему динамические ЭС (веро­ятно, они, как правило, будут глубинными и гибридными).

26 Классификация Класс системы В последнее время выделяются два больших класса ЭС (су­ щественно отличающихся по технологии их проектирования), ко­ торые условно можно назвать простыми и сложными ЭС. Простая ЭС может быть охарактеризована следующими основными показа­ телями: поверхностная ЭС; традиционная ЭС (реже гибридная); выполненная на персональной ЭВМ. Сложная ЭС может быть оха­ рактеризована следующими показателями: глубинная ЭС; гибрид­ ная ЭС: выполненная либо на символьной ЭВМ, либо на мощной универсальной ЭВМ, либо на интеллектуальной рабочей станции.

27 Классификация Стадия существования Инструментальные средства На стадии эксплуатации ЭС используются совместно с CAE-system и обеспечивают интеллектуальную поддержку техниче­ского обслуживания сложных систем. В заключение следует отметить, что единую классификацию всех существующих на сегодня ИтС для ЭС провести достаточно сложно, так как, с одной стороны, можно выделить большое коли­чество специфических характеристик ИтС, а с другой стороны, у разных авторов существуют значительные различия в терминоло­гии обозначения одних и тех же вещей.

29 Выводы Экспертные системы имеют две категории пользователей и два отдельных входа, соответствующих различным целям взаимодействия пользователей с ЭС: обычный пользователь (эксперт), которому требуется консультация ЭС- диалоговый сеанс работы с ней, в процессе которой она решает некоторую экспертную задачу. Диалог с ЭС осуществляется через диалоговый процессор- специальную компоненту ЭС. Существуют две основные формы диалога с ЭС- диалог на ограниченном подмножестве естественного языка ( с использованием словаря- меню (при котором на каждом шаге диалога система предлагает выбор профессионального лексикона экспертов) и диалог на основе из нескольких возможных действий); экспертная группа инженерии знаний, состоящая из экспертов в предметной области и инженеров знаний. В функции этой группы входит заполнение базы знаний, осуществляемое с помощью специализированной диалоговой компоненты ЭС — подсистемы приобретения знаний, которая позволяет частично автоматизировать этот процесс.

30 Спасибо за внимание!

Источник: www.myshared.ru

IX Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум — 2017

В современном обществе при решении задач управления сложными многопараметрическими и сильно связанными системами, объектами, производственными и технологическими процессами приходится сталкиваться с решением не формализуемых либо трудно формализуемых задач. Такие задачи часто возникают в следующих областях: авиация, космос и оборона, нефтеперерабатывающая промышленность и транспортировка нефтепродуктов, химия, энергетика, металлургия, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь, пищевая промышленность, машиностроение, производство цемента, бетона и т.п. транспорт, медицина и фармацевтическое производство, административное управление, прогнозирование и мониторинг. Наиболее значительными достижениями в этой области стало создание систем, которые ставят диагноз заболевания, предсказывают месторождения полезных ископаемых, помогают в проектировании электронных устройств, машин и механизмов, решают задачи управления реакторами и другие задачи.

Экспертная система (ЭС) — программа, которая использует знания специалистов (экспертов) о некоторой конкретной узко специализированной предметной области и в пределах этой области способна принимать решения на уровне эксперта-профессионала [1].

Существует большое множество оболочек для создания экспертных систем. В данной статье проведен обзор основных и более функциональных экспертных систем.

Малая Экспертная Система 2.0. Данная программа является простой экспертной системой, использующей байесовскую систему логического вывода. Она предназначена для проведения консультации с пользователем в какой-либо прикладной области (на которую настроена загруженная база знаний) с целью определения вероятностей возможных исходов и использует для этого оценку правдоподобности некоторых предпосылок, получаемую от пользователя. Важным достоинством данной программы является возможность создания и применения собственной базы знаний. Еще одним преимуществом данной программы является то, что она находится в свободном доступе.

Expert Developer Pro. Программа создана по идеологии «многодокументный интерфейс пользователя», что позволяет осуществлять одновременно различные виды деятельности с несколькими шаблонами одновременно (одновременное тестирование нескольких сотрудников, создание, просмотр и корректировка нескольких шаблонов и прочее). Также как и предыдущая среда данная программа находится в свободном доступе.

ACQUIRE — SDK — программное средство разработки, снабженное встроенными библиотеками для Мs-Dos, и SCO Unix; DLL’S для Asmetrix TooBook, Windows. Полный пакет (система обнаружения знания и оболочка экспертной системы) стоит $ 995 для MS Windows и включает в себя справочник, обучающую программу.

Одним из лидеров является система EXSYS CORVID. Отличительной особенностью данной системы является ориентированность на университеты, наличие специальных академических программ, также позволяет создать пользовательский интерфейс. Данная оболочка находится в свободной доступе в интернете и имеет методические материалы для обучения по данной среде.

AION — система разработки программ (ADS) выполняется на различных платформах, включая DOS, OS/2, SunOS, Microsoft Windows, и VMS. Она включает в себя объектно-ориентированное представление знаний, прямой, обратный, двунаправленный поиск решения, а также правила сопоставления с образцом, графику, запросы наиз других языков (C, Паскале, . ), а также графический интерфейс пользователя. В свободном доступе отсутствует.

ANGOSS KNOWLEDGE SEEKER — это инструмент, основанный на данных, которые могут использоваться для получения базы знаний, состоящей из правил, связанных с базой данных причинно-следственными связями. Версия DOS стоит $ 799 и версия под Windows $ 899.

ART*Enterprise — самая последняя из сред разработки, основанных на правилах, ведущих начало от систем ИИ середины 1980-ых. Это — среда разработки прикладных программ широкого применения, объединяющая в себе правила, объектно-ориентированную систему, которая содержит такие особенности, которые в настоящее время не представлены ни в C++, ни в языке Smalltalk; и содержит большую совокупность классов объектов для разработки на различных платформах (от Windows до OS/2 и Unix), поддерживает доступ к базам данных (основанный SQL- и ODBC-запросах), и мультизадачный режим доступа. ART*ENTERPRISE среда поддерживает обратный поиск решения от фактов к цели; можно также реализовать поиск решения от цели к фактам.

ARITY Expert Development Package — это экспертная система, которая интегрирует продукционное и фреймовое представления знаний с различного рода коэффициентами уверенности. OS/2 версия стоит $495 и DOS версия — $295.

Crystal — работает на персональных компьютерах и снабжен интеллектуальным интерфейсом. Поддерживает интерфейс с dBase, Lotus-1-2-3, ASCII-файлами, программами, написанными на языке С. Имеется возможность создания гибридных ЭС. В состав оболочки включена обширная библиотека встроенных функций.

Интерфейс разработчика: меню, редактор баз знаний, графические средства, стердства подготовки текстовых файлов и экранов, стердства трассиловки и отладки. В базу знаний может входить не более 300 правил. Возможно построение иерархических баз знаний, взаимодействующих через файлы импорта и экспорта. Вследствие этого не накладывается ограничений на размер базы знаний

The Easy Reasoner (TM) — Поисковая система, основанная на поиске подходящих рассуждений в адаптивной ассоциативной памяти. Система отыскивает в памяти событие, подобное новому событию, используя » Запрос на пример». Поддерживает базы данных xBase, ODBC, SQL.

Система автоматически фильтрует помехи для упрощения решающих деревьев; эффективно отыскивает события, подобные новому в больших базах данных; поддерживает составные индексы в базе данных; классифицирует новую информацию, используя любое решающее дерево в автоматическом или интерактивном режиме. Выполняет адаптивное, контекстно-зависимое, заданное по умолчанию рассуждение; вычисляет адаптивную оценку, используя решающие деревья; восстанавливает (отыскивает) подобные записи по контексту; различает различные формы записи английских слов; автоматически определяет объем информации в слове. Easy Reasoner под 16-разрядную ОС Windows стоит $ 249, Easy Reasoner под 32-разрядную ОС Windows, стоит $ 499, версия для OS/2 стоит $ 499.

ECLIPSE работает на персональных компьютерах (DOS, Windows), а также имеются версии для систем V Unix и POSIX. Синтаксис языка, используемого в пакете, совместим с языком системы CLIPS, разработанной для NASA. Отличия заключаются в управлении данными путем сопоставления с образцом, использовании прямого и обратного вывода, в поддержке множества целей, объектно-ориентированном представлении знаний и интегрировании с dBase.

FLEX — гибридная экспертная система, работающая на различных платформах. Система предлагает фреймовое, процедурное и продукционное представление знаний. FLEX чередует прямой и обратный методы поиска решений, множественное наследование свойств, присоединенные процедуры, автоматическую систему вопросов и ответов.

Правила, фреймы и вопросы написаны на естественном англо-подобном языке. Язык спецификаций (KSL) позволяет разрабатывать легко читаемые и простые в поддержке базы знаний. FLEX написан на языке Пролог. FLEX использовался в многочисленных коммерческих экспертных системах, например, в финансовых системах типа Администратор начисления пенсии. Цена системы для работы на персональном компьютере в среде Windows в пределах $1,000.

G2 — это объектно ориентированная среда для разработки и сопровождения приложений реального времени, использующих базы данных.G2 Фирмы Gensym предлагает графическую среду для создания интеллектуальных прикладных программ, которые контролируют, диагностируют, и управляют динамическими событиями в сетевых и моделируемых средах.Среда G2 для создания правил, моделей, и процедур использует структурированный естественный язык. Экспертная система G2 является основой всех прикладных программ фирмы Gensym. Программы включают в себя G2, видеоадаптер, который позволяет использовать визуальную среду программирования для создания интеллектуальных прикладных программ управления.

ILOG RULES — содержит высоко эффективный механизм логического вывода, основанный на правилах. Это — инструмент вывода от фактов к цели, написанный на языке C++ (следовательно, это объектно-ориентированный и поддерживающий передачу наследственных характеристик механизм). Система также снабжена библиотекой C++.

Она выполняется фактически на любой Unix платформе, а также на персональных компьютерах, работающих в среде DOS или OS/2. Система позволяет транслировать правила в C / C ++ код, и строить объектно-ориентированную модель данных в C++. C / C ++ код может быть включен в условия правил и действия, связанные с правилами.

Рассмотренные в статье оболочки для создания экспертной системы позволяют выявить наиболее оптимальную, функциональную оболочку, которой является EXSYS CORVID.

1 Экспертные системы. [Электронный ресурс]. Режим доступа: http://bourabai.ru/alg/expert22.htm.

2 С.И. Макаренко. Интеллектуальные информационные системы. Учебное пособие. СФ МГГУ им. М. А. Шолохова. Ставрополь.

2009.

3 Боброва Н.Л., Николаенко В.Л. Внедрение инновационных технологий в учебный процесс по средствам создания экспертных систем с использованием оболочки EXSYS CORVID // Материалы IV Международная научно-практическая конференция «Инновационные процессы и корпоративное управление», 15-30 марта, г. Минск г. Минск, Белорусский ГУ информатики и радиоэлектроники Институт повышения квалификации и переподготовки руководящих работников и специалистов по информационным технологиям и электронике (Институт информационных технологий БГУИР).

4 Муромцев Д.И. Оболочка экспертных систем EXSYS CORVID. Методическое пособие. Санкт-Петербургский ГУ информационных технологий механики и оптики. Санкт-Петербург.

2006.

5 Мовсум-заде М.Э., Мастобаев Б.Н., Мастобаев Ю.Б. Морская нефть. развитие технических средств и технологий [Текст]./Мовсум-заде М.Э., Мастобаев Б.Н., Мастобаев Ю.Б.// Уфимский государственный нефтяной технический университет. –Санкт-Петербург, –2005.

6 Полетаева О.Ю., Мухаметзянов И.З., Илолов А., Латыпова Д.Ж., Бородин А.В., Каримов Э.Х., Мовсумзаде Э.М.Основные направления повышения производства топлива из углеводородного сырья [Текст]./Полетаева О.Ю., Мухаметзянов И.З., Илолов А., Латыпова Д.Ж., Бородин А.В., Каримов Э.Х., Мовсумзаде Э.М.//Нефтепереработка и нефтехимия. Научно-технические достижения и передовой опыт. –2015. –№ 2. –С. 3-10.

7 Сафиуллина И.И., Дубинина А.Е., Бабаев Э.Р., Мовсум-Заде Э.М. Комплексы акрилонитрила и его сополимеров как эффективные антимикробные присадки [Текст]./Сафиуллина И.И., Дубинина А.Е., Бабаев Э.Р., Мовсум-Заде Э.М.// Нефтепереработка и нефтехимия. Научно-технические достижения и передовой опыт. –2015. –№ 11. –С. 39-42.

Источник: scienceforum.ru

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОНЯТИЯ ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название «экспертные системы» (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин «инженерия знаний», введенный Е.Фейгенбаумом как «привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов».

Экспертные системы применяются для решения только трудных практических (не игрушечных) задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают «прозрачностью», т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне.

Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека, к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала. [3]

ОПРЕДЕЛЕНИЕ ПОНЯТИЯ ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

Экспертная система — это программа для компьютера, которая оперирует со знаниями в определенной предметной области с целью выработки рекомендаций или решения проблем.

Экспертная система может полностью взять на себя функции, выполнение которых обычно требует привлечения опыта человека-специалиста, иными словами, система (техническая или социальная), требующая принятия решения, может получить его непосредственно от программы или через промежуточное звено — человека, который общается с программой. Тот, кто принимает решение, может быть экспертом со своими собственными правами, и в этом случае программа может «оправдать» свое существование, повышая эффективность его работы. В другом случае человек, работающий в сотрудничестве с такой программой, может добиться с ее помощью результатов более высокого качества. Правильное распределение функций между человеком и машиной является одним из ключевых условий высокой эффективности внедрения экспертных систем.

Перечень типовых задач, решаемых экспертными системами, состоит из:

v извлечение информации из первичных данных (таких как сигналы, поступающие от гидролокатора);

v диагностика неисправностей (как в технических системах, так и в человеческом организме);

v структурный анализ сложных объектов (например, химических соединений);

v выбор конфигурации сложных многокомпонентных систем (например, распределенных компьютерных систем);

v планирование последовательности выполнения операций, приводящих к заданной цели (например, выполняемых промышленными роботами). [2]

Принципы работы экспертной системы, основанной на знаниях, иллюстрируются на рис. 1. Пользователь передает в экспертную систему факты или другую информацию и получает в качестве результата экспертный совет или экспертные знания. По своей структуре экспертная система подразделяется на два основных компонента — базу знаний и машину логического вывода. База знаний содержит знания, на основании которых машина логического вывода формирует заключения. Эти заключения представляют собой ответы экспертной системы на запросы пользователя, желающего получить экспертные знания.

Рис. 1. Основные принципы функционирования экспертной системы

Кроме того, разработаны полезные системы, основанные на знаниях, которые предназначены для использования в качестве интеллектуального помощника для эксперта-человека. Эти интеллектуальные помощники проектируются на основе технологии экспертных систем, поскольку такая технология обеспечивает значительные преимущества при разработке.

Чем больше знаний будет введено в базу знаний интеллектуального помощника, тем в большей степени его действия будут напоминать действия эксперта. Разработка интеллектуального помощника может стать полезным промежуточным шагом перед созданием полноценной экспертной системы. К тому же интеллектуальный помощник позволяет освободить для эксперта больше полезного времени, поскольку его применение способствует ускоренному решению задач. Еще одним приложением искусственного интеллекта являются интеллектуальные обучающие программы. В отличие от старых систем компьютеризированного обучения, интеллектуальные обучающие программы способны предоставлять учащемуся инструкции, зависящие от контекста.

Знания эксперта относятся только к одной предметной области,и в этом состоит отличие методов, основанных на использовании экспертных систем, от общих методов решения задач. Предметная область — это специальная проблемная область, такая как медицина, финансы, наука и техника, в которой может очень хорошо решать задачи лишь определенный эксперт. Экспертные системы, как и эксперты-люди, в целом предназначены для использования в качестве экспертов в одной предметной области. Экспертные знания в одной предметной области не переносятся автоматически на другую область.

Знания эксперта, касающиеся решения конкретных задач, называются областью знаний эксперта. Связь между предметной областью и областью знаний показана на рис. 2. На данном рисунке область знаний полностью включена в предметную область. Часть, выходящая за пределы области знаний, символизирует область, в которой отсутствуют знания о какой-либо из задач, относящихся к данной предметной области.

Рис. 2. Связь между предметной областью и областью знаний

В области знаний, сведениями из которой располагает экспертная система, эта экспертная система проводит рассуждения или делает логические выводы по такому же принципу, как рассуждал бы эксперт-человек. Это означает, что на основании определенных фактов путем рассуждений формируется логичное, оправданное заключение, которое следует из этих фактов. [1]

Источник: megaobuchalka.ru