Project Expert — инструмент разработки бизнес-планов и анализа инвестиционных проектов. Project Expert позволяет решать задачи разработки бизнес-плана, проектирования развития бизнеса, анализа инвестиционных проектов для предприятий любой отраслевой принадлежности и масштабов деятельности.
В основу работы Project Expert положено построение финансовой модели предприятия, учитывающей изменения экономического окружения. Project Expert обес- , печивает составление бизнес-плана, создание проектов развития пред-приятий любой сложности, давая возможность оценить и окупаемость нового оборудования, и эффективность диверсификации деятельности предприятия. С его помощью можно «проиграть» варианты организации производства тех или иных видов продукции, закупок и сбыта и т. д. и осуществить выбор оптимальных. Система позволяет сравнить различные варианты инвестиционного проекта и провести в рамках проектного анализа количественную оценку рисков.
Реализация проекта контролируется в Project Expert путем сравнения планируемых и фактических денежных потоков. Бизнес-план инвестиционного проекта, созданный в Project Expert, соответствует международным стандартам: в основу системы положена методика анализа инвестиционных проектов UNIDO, а результаты расчетов представляются в форме, рекомендованной стандартами IAS. Такой : бизнес-план предприятия незаменим для привлечения средств как рос- • сийских, так и зарубежных инвесторов и кредитных организаций.
Expert Systems
Источник: all-sci.net
Введение. Экспертная система (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная заменить специалиста-эксперта в решении проблемной ситуации
Экспертная система (ЭС, expert system) — компьютерная программа, способная заменить специалиста-эксперта в решении проблемной ситуации. ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление.
База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.
Как правило, база знаний ЭС содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты. Обычно факты в базе знаний описывают те явления, которые являются постоянными для данной предметной области. Характеристики, значения которых зависят от условий конкретной задачи, ЭС получает от пользователя в процессе работы, и сохраняет их в рабочей памяти. Например, в медицинской ЭС факт «У здорового человека 2 ноги» хранится в базе знаний, а факт «У пациента одна нога» — в рабочей памяти.
База знаний ЭС создается при помощи:
1. Эксперт — определяет знания, характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введения в ЭС знаний.
What is an Expert System?
2. Инженер по знаниям – помогает эксперту выявить и структурировать знания, осуществляет выбор наиболее подходящей для данной проблемной области ИС, определяет способ представления знаний в этом ИС, выделяет и программирует стандартные функции, которые будут использоваться в правилах, вводимых экспертом.
3. Программист — разрабатывает ИС, осуществляет сопряжение ЭС с существующей средой.
ЭС может функционировать в 2-х режимах:
1. Режим ввода знаний — эксперт с помощью инженера по знаниям и посредством редактора БЗ вводит известные ему сведения о предметной области в БЗ ЭС.
2. Режим консультации — пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.
Этапы разработки ЭС:
1. Этап идентификации проблем
2. Этап извлечения знаний
3. Этап структурирования знаний
4. Этап формализации
5. Реализация ЭС
6. Этап тестирования
Человечество помышляло о создание себе подобного с древних времён, стремление почувствовать себя Богом двигало многие гениальные умы, которые неумолимо приближали человечество к развитию механических потом инженерных и кибернетических технологий. Сейчас человечество может уже увидеть какие-то плоды, похожие на первоначальную задумку, в этом докладе я хотел бы рассказать об одной из самых «человечных» черт, которая может быть – это речь, анализ текста и непосредственно синтез с пониманием. Итак, начать следует с некоторых общих слов:
Искусственный интеллект (ИИ) применяется сегодня во многих прикладных областях. Практически все они, может быть, и не так быстро, как хотелось бы, но неуклонно и непрерывно развиваются. В последние годы современные ИТ-технологии совершили очень резкий скачок вперед, в основном за счет повышения производительности массовых процессоров и стремительного удешевления памяти (как оперативной, так и «жесткой»). Это привело к появлению приложений, в которых воплощены серьезные теоретические наработки ИИ.
При этом можно отметить две тенденции. С одной стороны крупнейший в мире финансист исследований по ИИ (особенно по робототехнике) – это военное научное агентство DARPA. Современное оружие немыслимо без подходов ИИ (преимущественно нейронных технологий, нечетких экспертных систем и интеллектуальных решателей), позволяющих с помощью относительно малых ресурсов получать достаточно точные результаты, для нахождения которых классическими методами численной математики потребовались бы мощности суперкомпьютеров. Например, реализация режима автономного полета на небольшой высоте в плохих погодных условиях без использования заранее подготовленной компьютерной базы рельефа требует применения высокоэффективных механизмов синхронизации движения с данными, получаемыми от системы навигации GPS, видеокамер, радаров и других датчиков. В связи с этим состояние определенных направлений в ИИ закрыто от посторонних глаз.
При создании домашних автономных устройств подчас возникает больше проблем, чем при создании военных и космических роботов. Хотя в жилых домах не бывает перепадов температур в сотни градусов, а превышение скорости на десятки сантиметров несущественно (что в условиях невесомости может сразу привести к аварии), требование максимальной безопасности значительно осложняет жизнь разработчикам.
Быстрее всего сегодня развивается рынок автономных домашних пылесосов. Такие модели оборудованы навигационной системой и всевозможными периферийными датчиками. Роботы-пылесосы перемещаются по квартире по случайным траекториям, собирая мусор и объезжая статические предметы, и удирают от движущихся объектов (людей и животных). Кроме того, умные пылесосы способны самостоятельно возвращаться на свое «место жительства» для подзарядки.
Другой перспективный рынок – автономные газонокосилки. Например, фирма Electrolux выпускает косилки, способные подзаряжаться от солнечной батареи, запасаться энергией на ночь и работать практически круглосуточно.
Более совершенные модели интеллектуальных бытовых устройств помимо уборки мусора способны выполнять множество дополнительных функций – например, подносить напитки и тапочки. Робот Cye фирмы Probotics, постоянно подключенный к ПК, дистанционно управляется заложенной в компьютер программой.
С помощью удобного визуального инструмента пользователь может, используя план комнат, определить для Cye траектории передвижения, доступные и запрещенные области в квартире. Общение с роботом выполняется по протоколу, содержащему 35 команд и 20 ответных сообщений от робота. Немаловажно, что ПО Cye открыто для совершенствования, позволяет расширять базовые возможности системы и создавать на его основе собственные программы управления роботом. В будущих версиях Cye будет поддерживаться навигационная система GPS, и он сможет передвигаться не только по комнатам, но и на приусадебном участке.
Спрос на подобные устройства растет, и известная компания NEC уже представила модель Personal Robot R100, которая поступит в продажу в 2001 г. Сейчас модель проходит тестирование в исследовательском центре компании, и журналисты уже могли лицезреть, как робот высотой 44 см и весом 8 кг въезжает в комнату руководительницы проекта Йошихиро Фуджито, вращает телеглазом, распознает ее лицо среди лиц других присутствующих и обращается к ней со словами: «Мама! Вам что-нибудь надо?». В общей сложности робот способен произносить 300 фраз, понимать сотни команд и различать 10 лиц.
R100 может приносить мелкие вещи, вынимать почту из ящика, включать и выключать телевизор и кондиционер, записывать видеосообщения и передавать их по назначению. Он подключен к ПК и имеет встроенный процессор Intel 486 DX4. На основе этой модели NEC планирует в будущем выпускать робокошек и робособак.
Сотрудники лаборатории ИИ Массачусетского института считают, что робот – это не просто прислуга. Он обязательно должен взаимодействовать с окружающим миром и выполнять социально значимые функции. Исходя из этой посылки, они разрабатывают робота Cog, своим внешним видом и отчасти устройством напоминающего человека.
Чтобы придать роботу привычную людям походку, допустимые углы сгибания его рук и ног сделаны примерно равными человеческим. В качестве глаз робота применяются четыре видеокамеры (по две на каждый «глаз»), распознающие оттенки серого и имитирующие режим бинокулярного зрения. В ушных раковинах, работающих по принципу локатора, установлены микрофоны, на конечностях и туловище – датчики давления (имитация осязания).
Вестибулярный аппарат моделируется тремя гироскопами, расположенными в голове робота. Единственное, что пока не реализовано по аналогии – обоняние.
Система управления представляет собой сложную иерархию устройств, от периферийных микроконтроллеров управления положением ступни до сети цифровой сигнальной системы обработки видео- и аудиоинформации. В большинство узлов Cog встроены процессоры Motorola 68332 16 МГц, на которых выполняется интерпретатор L (версия Common Lisp). Интенсивная обработки информации происходит в сети промышленных 200 МГц процессоров в ОС реального времени QNX.
Университет Северной Каролины разрабатывает роботов, способных перемещаться в завалах и спасать людей, оказавшихся под развалинами в результате различных катастроф. Робот Moccasin II, напоминающий сегментированного червяка, может проползать в туннелях диаметром 20 см и поворачивать на 90 градусов в любых направлениях, анализируя информацию от видеокамеры с подсветкой и датчиков давления, с помощью которых он «ощущает» стены и их изгибы. Moccasin II использует не электрический, а пневматический двигатель (потому что электрические искры могут спровоцировать взрыв скоплений газа) и передвигается как обычный червяк – сжимая и растягивая свое тело. Следующие модели робота можно будет без опаски применять при обследовании крупных технологических конструкций (танкеров, самолетов).
НАСА создала робота величиной с небольшой мячик. Он понимает голосовые команды, снабжен видеокамерой, датчиками температуры, давления и газовыми анализаторами и способен самостоятельно путешествовать внутри космических станций, выполняя мониторинг их состояния.
Американская Ассоциация по ИИ на Национальной конференции 1999 г. организовала интересный турнир. Согласно его условиям роботы должны были самостоятельно добраться до зала заседаний. Для этого им требовалось выстоять в очереди на регистрацию, подняться по эскалатору, получить цветной баджет на «шею», выйти (или выползти) на сцену, в течение 2 минут рассказать о себе и попробовать ответить на простейшие вопросы. При этом учитывалась степень внешней похожести робота на человека. В первом турнире роботы двух университетских команд, добираясь до конференц-зала, пробовали хитрить – один просил окружающих подсказать ему правильное направление движения, а второй легонько подталкивал людей, обращаясь к ним с просьбой отнести его в зал.
Стремительное развитие робототехники делает проблему поддержания разговора между человеком и роботом всё более актуальной, появляется особый класс роботов, называемых Виртуальными собеседниками (англ. chatterbot). Это компьютерная программа, которая создана для имитации речевого поведения человека при общении с одним или несколькими пользователями. По отношению к виртуальным собеседникам употребляется также название программа-собеседник.
Одним из первых виртуальных собеседников была программа Элиза, созданная в 1966 году Джозефом Вейзенбаумом. Элиза пародировала речевое поведение психотерапевта, реализуя технику активного слушания, переспрашивая пользователя и используя фразы типа «Пожалуйста, продолжайте».
Предполагается, что идеальная программа-собеседник должна пройти Тест Тьюринга[1]. Проводятся ежегодные конкурсы программ-собеседников (в основном англоязычных). Один из самых известных — конкурс Лебнера.
Данная проблема с каждым днём становится всё более и более актуальной в связи с высокими темпами развития технологий, возрастающими потребностями в общении человека и машины.
Источник: studopedia.su
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