Обзор существующих экспертных систем

Основные  данные о работе

Версия шаблона	2.1
Филиал	Новгородский
Вид работы	Курсовая работа
Название дисциплины	Информационные технологии
Тема	Обзор существующих экспертных систем
Фамилия студента	Беликов
Имя студента	Юрий
Отчество студента	Витальевич
№ контракта	02200080601468

 

Содержание

 

Введение……………………………………………………………….……..……..3

1  Понятие экспертной системы.  Классификация……..…………….…..….........5

2 Структура и отличительные  особенности экспертных систем…….………...10

3 Функции экспертных  систем…………………………………………………...15

Заключение…………………………………………………………….…….….....21

Глоссарий……………………………………………………………….………....23

Список использованных источников……………………………….………..….25

Приложения………………………………………………………….…………....26

Введение

 

Актуальность данной темы заключается в том, что из-за большого объема информации экспертные системы, основанные на фундаментальных науках, помогают руководству использовать их в нужное время. В настоящее время экспертные системы являются большим помощником для различных руководителей и специалистов.

Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ) — совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ¹.

Предметы исследований ИИ: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (перевод автоматически с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.

ЭС — это набор  программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из какой-либо предметной области. ЭС выдают советы, дают консультации, проводят анализ ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует повышению квалификации специалистов и увеличивает эффективность работы.

Основное преимущество экспертных систем – экономия времени и возможность накапливать знания.

При создании ЭС есть строка элементов, имеющая степень трудности. Заказчик не всегда может точно формулировать необходимые условия к разработанной системе. Также существуют чисто психологические трудности: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передачи своих знаний, боясь, что впоследствии это заменяет "машиной". Но эти страхи не имеют смысла, так как ЭС не способны к обучению, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но теперь разработка экспертных систем, реализовывающих идею самообучения, проводится. Также ЭС являются неподходящими в больших областях данных и в тех областях, где есть эксперты.

Объект исследования - информационные технологии.

Предмет исследования – экспертные системы.

Целью данной работы является изучение экспертных систем, сфера их применения и какая роль отводится им в работе специалистов.

В данной работе были поставлены следующие задачи:

- Изучить характеристики, элементы экспертных систем;

- Проанализировать  методы  проектирования и область применения экспертных систем;

- Рассмотреть  структуры экспертных систем;

- Определить отличительные особенности экспертных систем от другого программного обеспечения.

начительную стоимость  разработки, ЭС приносят существенный доход.

Практическое значение заключается в том, что представленный материал может использоваться при  изучении кратких обзоров, в практике, написании научных работ, а также подготовки к семинару и к практическому обучению.

Структура работы: введение, основная часть, разделенная на две  главы, заключение, глоссарий, список используемых источников, приложения.

Основная часть

1 Понятие экспертной системы. Классификация

 

Информационная сложность, структурное изменение и увеличение его объемов создают новые необходимые условия к обработке и, как следствие, скорости решения некоторых задач, которые невозможно решить без специальных знаний.

Одно из решений - применение экспертных систем (ЭС). Главная идея технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и при необходимости извлекать их из памяти компьютера. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, ЭС представляют собой компьютерные программы, преобразующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил.

Из множества определений  ЭС остановимся на определении практической направленности: «экспертная система - это система программных средств, способная на основании методов искусственного интеллекта и предоставляемых пользователем фактов идентифицировать ситуацию, поставить диагноз, сделать прогноз, сгенерировать решение или дать рекомендацию для выбора действия». Моделирование ЭС свойства экспертов имеется в виду для того, чтобы смоделировать, или при решении о задачах на выделенных сюжетах. Они заставили, чтобы отдать пас экспертам, когда их собственное познание и интуиция не удовлетворяют опыт независимое решение об инициирующих проблемах².

Принцип действия ЭС состоит  в моделировании знаний и опыта  персонажа-эксперта, которого других людей  после того, как может использовать компьютерная обработка этих знаний и опыта. ЭС должен быть в состоянии "требовать" в неполных и противоречивых данных объяснять последовательность и логику рассуждений и механизм вывода советов и рекомендаций должен быть точно определен. Таким образом, структурный ES должен обеспечить возможность возрастания базы знаний.

Основу ЭС составляет база знаний (БЗ), хранящая множество фактов и набор правил, полученных от экспертов и введенных из литературы, специальной и справочной.

База знаний - один или несколько специальным способом организованных файлов, хранящие систематизируемый набор правил, понятий и фактов относительно некоторой области данных. Познание представляется в дескриптивной форме, и с этой целью точные математические модели не используются.

Чем отличается база знаний от базы данных? В базе данных (БД) элементы представляют сходимость, не соединенную  друг с другом, и в базе знаний те же самые элементы соединяются определенными соотношениями как между собой и с понятиями внешнего мира, и включают эти соотношения. Возможно, выбрать после основных классов задач, для которых форма решения ЭС:

- Истолкование данных;

- Диагностика;

- Управление;

- Прогнозирование;

- Планирование;

- Разработка.

В отличие от систем традиционного  программирования, в ЭС возможно выбрать  три основных компонента систем обработки  познания:

- База знаний (описание  объекта);

- Модуль диалога [установка цели (запрос), вывод и пояснение результата (совет)];

- Модуль обработки  познания (алгоритмы решения).

Таким образом, необходимо помнить следующее:

- Экспертиза может  вестись только в одной специфической  области;

- Задачи отваживаются  дедуктивным методом;

- Блюдо решения о  задаче выносится четкое потребителю  методом;

- Модульный принцип  позволяет увеличивать базы знаний.

ЭС имеют определенные преимущества перед персонажем-экспертом:

- У них нет предубеждений;

- Они не делают поспешных  выводов;

- Они выбирают лучший вариант (оптимальное решение) от всех возможных;

- Они устойчивы против "шумов", поскольку "не нагружаются"  познанием от других областей;

- Их база знаний  может быть довольно большой и никогда не будет теряться.

ЭС позволяет:

- Неспециалистам и широким специалистам заменить собой экспертов, уменьшая, таким образом, количество людей, занятых в бизнес-процессе;

- Уменьшать штат, к  свободному времени, уменьшать уровень бюрократии;

- Данные и также правила их вывода, относительно этого или что область данных, сохранены в памяти компьютера и обеспечиваются от чьего-то влияния, они не могут быть потеряны или "забыты";

- Сэкономить финансовые  ресурсы проектов и эксплуатационные  расходы. Например, American Express, уменьшенные потери для 27 миллионов долларов в год, благодаря ЭС, выходная целесообразность определения или отказ в кредите к этой или иной фирме.

Эксперт - квалифицированный  эксперт в определенной области данных, которая играет важную роль при создании ЭС. Подчиненная или проблемная область - набор соединенной сходимости, необходимой и достаточной для решения в некотором классе задач. Познание области данных включает описания объектов, феноменов, фактов и также соотношений промежуточный. В ходе создания ЭС и его поддержания в эффективном состоянии - используются знания и опыт эксперта. Он предлагает строение и возможности ЭС, язык для эксперта, модели представления познания, форм полученных результатов и пояснений.

При устранении неисправностей ЭС и его функционирование эксперта производит изменения в базе знаний (добавляет, стирает и модифицирует некоторые факты и правила), углубляет и указывает познание, источник полученных результатов.

Квалифицированные или  начинающие шаберы, студенты-медики и, наконец, пациенты могут быть потребителями ЭС. Например, в боевой обстановке медицины, желая знать аромат болезни, разработки, доступного опыта ее обработки, медицины, их положительных и отрицательных влияний.

Далее рассмотрим классификацию  ЭС.

По назначению.

Согласно назначения ЭС условно подразделяются на:

- Консультация (получающий  потребителем квалифицированных  советов);

- Исследование (решение  о научных задачах);

- Директора - распорядители  (автоматизация управления процессами  в реальном масштабе времени).

По объему базы знаний.

По объему базы знаний ЭС делятся на простой (неглубокий) и трудный (глубокий). У формы, включающей первую страницу листа очень быстро и есть скорее малые базы знаний и данный (некоторые сотни правил и фактов, и фактов намного больше правил). Доказательства выводов обычно - короткометражный фильм, и большая часть выводов - прямые следствия информации, долгосохранящейся в базе знаний³.

Глубокие ЭС делают выводы, обязательные из моделей процессов. Модель процесса представляет набор правила, предназначенных для пояснения значительного количества эмпирических данных. В глубоких ЭС доказательствах выводов основаны на познании, полученном от моделей.

Поисковые ЭС.

Как известно, средства извлечения применяются к информационному  поиску в соответствии с каталогами, индексами, окружением и ссылками. Достаточно трудные программы извлечения содержат максимальный набор функций, у каждого из которых, кроме этого, есть параметры корректировки.

Намного более привлекательно извлечение видов ЭС - система, которая  в режиме вопрос - ответ на естественном языке очищает поисковую цель в потребителе, указывает, что данные, известные этому (одновременно анализ их), добавляют данные посредством словарей. Затем это - свободный художник по правилам, определяет тип поиска и его параметров, и также области поиска. И, наконец, обнаруживает информацию и оценивает степень ее соответствия к полученному запросу.

Гибридные ЭС.

В традиционном ЭС есть только один механизм поддержки принятия решений - логический вывод, и только одно средство представления познания - правила. В последнее время появились гибридные экспертные системы - системы, в которых в качестве средства поддержки принятия решений требуется предусмотреть возможность учета характеристик лица, принимающего решения (ЛПР). 

Для системы зачета ЭС мы берем такие параметры, которые удовлетворяют к двум условиям. Сначала, выбирая значение этих параметров, потребитель, который не является экспертом в ЭС, должен быть способным, чтобы охарактеризовать особенности приложения. Это позволяет разработчику ЭС выбирать инструментальные средства, соответствующие данному приложению. Так же параметры и их различные значения должны предоставить разработчику ЭС информацию, достаточную для ответа на важные вопросы, возникающие в потребителе на разных этапах существования приложения.

Классифицировать приложения ЭС возможно по следующим параметрам:

- тип приложения;

- стадия существования;

- масштаб;

- тип проблемной среды.

 

 

 

 

 

 

 

2 Структура и отличительные  особенности экспертных систем

 

Типичная ЭС подразумевает наличие эксперта (или группы экспертов), группы пользователей и функциональных модулей, поддерживающих ее состояние и работу (Приложение А).

Эксперт - квалифицированный  специалист в определенной предметной области, которая играет важную роль при создании ЭС. Подчиненная или проблемная область - набор соединенной сходимости, необходимой и достаточной для решения о некотором классе задач. Познание области данных включает описания объектов, феноменов, фактов, и также соотношений промежуточный. В ходе создания ЭС и его поддержания в эффективном состоянии - используемые знания и опыт эксперта. Он предлагает строение и возможности ЭС, язык для эксперта, модели представления познания, форм полученных результатов и пояснений.

При устранении неисправностей ЭС и его функционирование эксперта производит изменения в базе знаний (добавляет, стирает и модифицирует некоторые факты и правила), углубляет и указывает познание, происхождение полученных результатов⁴.