2020-07-01
108
Экспертные системы (ЭС) — это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.
Рис.6 Архитектура экспертной системы
Основные компоненты архитектуры экспертной системы:
1) база знаний (хранилище единиц знаний) и
2) программный инструмент доступа и обработки знаний, состоящий из механизмов вывода заключений (решения), приобретения знаний, объяснения получаемых результатов и интеллектуального интерфейса.
Центральным компонентом экспертной системы является база знаний, которая выступает по отношению к другим компонентам как содержательная подсистема, составляющая основную ценность.
База знаний - это совокупность единиц знаний, представляющие собой формализованное с помощью некоторого метода представления знаний отражение объектов проблемной области и их взаимосвязей, действий над объектами и, возможно, неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются.
В качестве методов представления знаний чаще всего используются либо правила, либо объекты (фреймы), либо их комбинация.
Примеры правил имеют следующий вид:
Правило 1: Если Коэффициент рентабельности > 0.2
То Рентабельность = "удовл." CF 100
Правило 2: Если Задолженность = "нет" и Рентабельность = "удовл."
То Финансовое_сост. = "удовл." CF 80
Правило 3: Если Финансовое_сост. = "удовл." и Репутация="удовл."
То Надежность предприятия = "удовл." CF 90
Рис. 7 Прямая цепочка рассуждений
Рис. 8 Обратная цепочка рассуждений
Интеллектуальный интерфейс. Обмен данными между конечным пользователем и ЭС выполняет программа интеллектуального интерфейса, которая воспринимает сообщения пользователя и преобразует их в форму представления базы знаний и, наоборот, переводит внутреннее представление результата обработки в формат пользователя и выдает сообщение на требуемый носитель.
Механизм вывода. Этот программный инструмент получает от интеллектуального интерфейса преобразованный во внутреннее представление запрос, формирует из базы знаний конкретный алгоритм решения задачи, выполняет алгоритм, а полученный результат предоставляется интеллектуальному интерфейсу для выдачи ответа на запрос пользователя.
Механизм объяснения. В процессе или по результатам решения задачи пользователь может запросить объяснение или обоснование хода решения. С этой целью ЭС должна предоставить соответствующий механизм объяснения. Объяснительные способности ЭС определяются возможностью механизма вывода запоминать путь решения задачи.
Механизм приобретения знаний. База знаний отражает знания экспертов (специалистов) в данной проблемной области о действиях в различных ситуациях или процессах решения характерных задач. Выявлением подобных знаний и последующим их представлением в базе знаний занимаются специалисты, называемые инженерами знаний. Для ввода знаний в базу и их последующего обновления ЭС должна обладать механизмом приобретения знаний.
НАТ-алгоритм
(1) Считать исходные данные.
(2) Для каждой исследуемой гипотезы сформировать оценку, которая показывает, какая часть исходных данных учитывается этой гипотезой.
(3) Определить ту гипотезу (узел) n, которая имеет наивысшую оценку.
(4) Если n — терминальный узел, то завершить выполнение алгоритма. В противном случае выделить в пространстве гипотез два подпространства К и L. Подпространство К должно содержать дочерние узлы n, а подпространство L — узлы-конкуренты n на том же уровне дерева.
(5) Собрать дополнительные данные, которые можно использовать для анализа гипотез в подпространстве К, и провести оценку гипотез на основе этих дополнительных данных. Пусть k— наивысшая оценка гипотез из К, а-1— наивысшая оценка гипотез из L.
(6) Если k свыше, чем l, то положить п = k. В противном случае положить n = /.
(7) Перейти к п. 4.
Литература.
1. Тельнов Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы. (Учебное пособие) - М., 2000.
2. Джексон П. Введение в экспертные системы: Пер. с англ.: уч. пос. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2001.
