Проектирование экспертной системы по выбору ноутбука

 

Министерство  образования и науки

Северный (Арктический) федеральный  университет  имени М.В. Ломоносова

Институт  естественных наук и биомедицины

 

 

Кафедра Информатики, ВТ и МПИ

 

_____________Щепихин Андрей Николаевич_____________

 

 

_4_  курс _49   группа

 

 

 

КУРСОВАЯ  РАБОТА

 

По дисциплине «Интеллектуальные информационные системы»

 

На тему «ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПО ВЫБОРУ НОУТБУКА»

 

 

 

 

Работа  допущена к защите  ____________________________________________________

                              (подпись руководителя)                             (дата)

 

 

 

Признать, что работа   выполнена и  защищена с оценкой ____________________

 

 

Руководитель   доцент кан.пед.н_                  _О.Ж. Петруничева__                         _____________

(должность)     (подпись)     (и.,о., фамилия)        (дата)

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Архангельск

2012

 

 

Содержание

 

Введение. 3

Технология  проектирования ЭС 5

Описание  проблемной области 8

Описание  среды разработки 10

Способ представления  знаний 11

Проектирование  экспертной системы 13

Описание  пользовательского интерфейса 17

Заключение 21

 

 

 

Введение.

Экспертная система — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания^[1].

Назначение экспертных систем  заключается  в  решении  достаточно трудных для экспертов задач  на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в  рассматриваемой проблемной области. Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности  принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее  не известен и формируется по исходным  данным  в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний. Причем решение  задач предполагается осуществлять в условиях неполноты,  недостоверности,  многозначности исходной информации и качественных оценок процессов.

Экспертная система является инструментом, усиливающим интеллектуальные способности эксперта, и может  выполнять следующие роли:

• консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей;
• ассистента в связи с необходимостью анализа экспертом различных вариантов принятия  решений;
• партнера эксперта по вопросам, относящимся к источникам знаний из смежных областей деятельности.

Большинство экспертных систем имеют следующую структуру:^[2]

• Интерфейс пользователя
• Пользователь
• Интеллектуальный редактор базы знаний
• Эксперт
• Инженер по знаниям
• Рабочая (оперативная) память
• База знаний
• Решатель (механизм вывода)
• Подсистема объяснений

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 экспертной системы  содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.

Целью работы являлась разработка экспертной системы для покупки ноутбука, наиболее подходящего под запросы конечного пользователя.

Для поставленной цели были выделены следующие задачи:

1. Проанализировать проблемную область
2. Выделить основные данные, используемые при выборе  ноутбука
3. Разработать экспертную систему 
   

Технология  проектирования ЭС

Данная экспертная система имеет 2 режима:

• Обычный режим
• Расширенный режим (для опытных пользователей)

Обычный режим помогает в  выборе неопытным пользователям, которые  не знают, какими именно характеристиками должен обладать желаемый ими ноутбук. Находясь в обычном режиме, пользователь отвечает на следующие вопросы:

1. Цели использования ноутбука
2. Желаемый ценовой диапазон
3. Предполагаемый объем жесткого диска

По мере поступления ответов, для выполнения запросов экспертная система обращается к базе знаний. База знаний выглядит следующим образом:

ЕСЛИ

Сфера использования - Компьютерные игры \ компьютерная графика

ТО

Видео память выделяется из оперативной = ложь 
Число ядер>= 2  
Объем оперативной памяти>= 4000 
Частота процессора>= 2.0 
Объем видеопамяти>= 1000

ЕСЛИ

Сфера использования –  Офисная деятельность

ТО

Видеопамять выделяется из оперативной = истина 
Число ядер <=2  
Объем оперативной памяти <=4000  
Частота процессора <= 2  
Размер дисплея >= 15"

ЕСЛИ

Сфера использования –  Интернет - серфинг

ТО

Размер дисплея < 14.0  
Вес <= 2.0"

ЕСЛИ

Сфера использования –  Домашний мультимедиа-центр

ТО

Число ядер<= 2  
Объем оперативной памяти <=4000  
Частота процессора <= 2.0  
Размер дисплея >= 14.0

После каждого нового ответа экспертная система обрабатывает и  выполняет запрос, выдавая пользователю список подходящих ноутбуков, представленный в табличном виде. Выходная таблица имеет следующие столбцы:

• Производитель
• Модель
• Цена

Расширенный режим – это  режим для более опытных пользователей. В нем пользователь может сам  выбрать ряд характеристик, которыми должен обладать желаемый им ноутбук. Находясь в расширенном режиме, пользователь может применить фильтр по следующим параметрам отбора:

• Цена
• Частота процессора
• Объем оперативной памяти
• Объем видеопамяти
• Размер дисплея
• Вес
• Объем жесткого диска

В результате выборки по одному или нескольким параметром пользователь также получит список подходящих ему ноутбуков, содержащий полную информацию для каждой модели.

 

Описание проблемной области

Основное назначение данной экспертной системы – консультирование и помощь в выборе ноутбука для  конечного пользователя. Предполагаемая сфера использования – сфера  продаж.

Использование данной экспертной системы, к примеру, в специализированном компьютерном магазине, несет следующие выгоды:

1. Получение списка предпочтений и подходящих моделей ноутбуков для конечного пользователя (покупателя)
2. Обеспечение более конкретизированного и конструктивного диалога между продавцом-консультантом и конечным пользователем (покупателем)
3. Снижение занятости продавца-консультанта.

Все современные мобильные компьютеры, независимо от их внешнего вида и стоимости, можно поделить на несколько основных групп:

1. Ноутбуки для игр \ компьютерной графики— самые мощные портативные компьютеры. Обычно они оснащаются самыми передовыми процессорами и графикой. Такой компьютер способен открыть перед Вами многогранные возможности виртуального мира и подарить Вам яркую и очень реалистичную картинку.
2. Ноутбуки для офиса — простые и при этом обладающие достаточной производительностью, для основных будничных дел.
3. Нетбуки — очень маленькие, компактные и легкие ноутбуки, обладающие довольно таки  слабой производительностью. Основное применение – серфинг интернет - страниц.
4. Мультимедийные ноутбуки — не просто печатная машинка для набора и редактирования текстов, а современный мультимедийный центр. Он подойдет для просмотра фильмов, для создания трехмерных объектов, проигрывания самых разных мультимедийных файлов. 
   

Описание  среды разработки

Программа разработана на языке программирования C++ с библиотеками QT и интегрированной средой разработки QtCreator.

Qt  — кросс-платформенный инструментарий разработки ПОна языке программирования C++.

Позволяет запускать написанное с его помощью ПО в большинстве  современных операционных систем путём  простой компиляции программы для  каждой ОС без изменения исходного  кода. Включает в себя все основные классы, которые могут потребоваться  при разработке прикладного программного обеспечения, начиная от элементов  графического интерфейса и заканчивая классами для работы с сетью, базами данных и XML. Qt является полностью объектно-ориентированным, легко расширяемым и поддерживающим технику компонентного программирования.

Основные аргументы разработки системы при помощи вышеописанных инструментальных средств:

• Приложение кроссплатформенно, т.е. легко может быть скомпилировано и запущено на других операционных системах.
• Фреймворк, используемый для работы, поддерживает легковесную встраиваемую реляционную базу данных SQLite, что позволяет вести разработку и использование без сервера баз данных.
• Возможность статической компиляции,  т.е. отсутствие необходимости дополнительных библиотек на компьютере пользователя для запуска.

 

Способ  представления знаний

При разработке данной системы  использовался продукционная модель представления знаний.

Продукционная модель – это модель, основанная на правилах, позволяющая представить знание в виде предложений типа:

«ЕСЛИ условие, ТО действие»

Продукционная модель обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа (порядка  нескольких сотен) продукций они  начинают противоречить друг другу.

В общем случае продукционную  модель можно представить в следующем  виде:

– имя продукции;

– сфера применения продукции;

– условие применимости продукции;

– ядро продукции;

– постусловия продукции, актуализирующиеся  при положительной реализации продукции;

– комментарий, неформальное пояснение (обоснование) продукции, время введения в базу знаний и т. д.;

Системы обработки знаний, использующие продукционную модель получили название «продукционных систем». В состав экспертных систем продукционного типа входят база правил (знаний), рабочая память и интерпретатор правил (решатель), реализующий определенный механизм логического вывода. Любое продукционное правило, содержащееся в базе знаний, состоит из двух частей: антецендента и консеквента. Антецедент представляет собой посылку правила (условную часть) и состоит из элементарных предложений, соединенных логическими связками «и», «или». Консеквент (заключение) включает одно или несколько предложений, которые выражают либо некоторый факт, либо указание на определенное действие, подлежащее исполнению. Продукционные правила принято записывать в виде антецедент-консеквент.

Примеры продукционных правил:

ЕСЛИ 
  «двигатель не заводится» 
  и 
  «стартер двигателя не работает» 
ТО  
  «неполадки в системе электропитания стартера»

Любое правило состоит  из одной или нескольких пар «атрибут-значение». В рабочей памяти систем, основанных на продукционных моделях, хранятся пары атрибут-значение, истинность которых установлена в процессе решения конкретной задачи к некоторому текущему моменту времени. Содержимое рабочей памяти изменяется в процессе решения задачи. Это происходит по мере срабатывания правил. Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в рабочей памяти, с антецедентом анализируемого правила имеет место совпадение, при этом заключение сработавшего правила заносится в рабочую память. Поэтому в процессе логического вывода объём фактов в рабочей памяти, как правило, увеличивается (уменьшаться он может в том случае, если действие какого-нибудь правила состоит в удалении фактов из рабочей памяти). В процессе логического вывода каждое правило из базы правил может сработать только один раз.

 

Проектирование  экспертной системы

В данной экспертной системе  имеется база данных, содержащая одну таблицу notebooks. В таблице содержаться следующие поля:

"id" – идентификатор записи