Студопедия


Авиадвигателестроения Административное право Административное право Беларусии Алгебра Архитектура Безопасность жизнедеятельности Введение в профессию «психолог» Введение в экономику культуры Высшая математика Геология Геоморфология Гидрология и гидрометрии Гидросистемы и гидромашины История Украины Культурология Культурология Логика Маркетинг Машиностроение Медицинская психология Менеджмент Металлы и сварка Методы и средства измерений электрических величин Мировая экономика Начертательная геометрия Основы экономической теории Охрана труда Пожарная тактика Процессы и структуры мышления Профессиональная психология Психология Психология менеджмента Современные фундаментальные и прикладные исследования в приборостроении Социальная психология Социально-философская проблематика Социология Статистика Теоретические основы информатики Теория автоматического регулирования Теория вероятности Транспортное право Туроператор Уголовное право Уголовный процесс Управление современным производством Физика Физические явления Философия Холодильные установки Экология Экономика История экономики Основы экономики Экономика предприятия Экономическая история Экономическая теория Экономический анализ Развитие экономики ЕС Чрезвычайные ситуации ВКонтакте Одноклассники Мой Мир Фейсбук LiveJournal Instagram

ПОНЯТИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ




ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЕ СИСТЕМЫ

Экспертные системы (ЭС) относятся к числу интеллектуальных вычислительных систем и предназначены для моделирования, или имитации поведения опытных специалистов-экспертов при решении задач по какому-либо узкому вопросу. ЭС призваны оказывать помощь специалистам, когда их собственных знаний, опыта и интуиции не хватает для самостоятельного решения возникающих проблем. Такие системы представляют собой машинные программы, решающие задачи примерно так же, как решает их эксперт в реальной обстановке. Это позволяет накапливать, систематизировать и сохранять знания и профессиональный опыт тех экспертов, которые выполняют конкретные задачи наилучшим образом, в первую очередь в тех областях, где задачи и их решения формализованы слабо или совсем не формализованы (не структурированы), а именно в машиностроении, вычислительной технике, информатике, медицине, биологии, геологии, ядерной энергетике, ядерной физике, экономике, истории, военном деле.

Термин «экспертная система» в различных источниках имеет разные определения. Приведем два из них.

1. ЭС – это система искусственного интеллекта, использующая знания из сравнительно узкой предметной области для решения возникающих в ней задач, причем так, как это делал бы эксперт-человек, т. е. в процессе диалога с заинтересованным лицом, представляющим необходимые сведения по конкретному вопросу.

2. ЭС – это вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой конкретной предметной области и которая в пределах этой области способна принимать решения, качество которых соответствует решениям, принимаемым экспертами-людьми. Такая система должна обладать следующим перечнем характеристик:

• способностью рассуждать при неполных и противоречивых данных;

• способностью объяснять цепочку рассуждении понятным для пользователя способом;

• факты и механизм вывода должны быть четко отделены друг от друга (знания не встраиваются в процедуры дедукции);

• конструкция системы должна обеспечивать возможность эволюционного наращивания базы знаний;

• на выходе ЭС должна выдавать совет – не таблицу цифр или красивые картинки на экране, а четкий совет;

• она должна быть экономически выгодна.

Таким образом, экспертная система – это машинная программа, которая пытается моделировать знания качественного характера и опыт человека-эксперта. Экспертные системы – это класс систем искусственного интеллекта, позволяющих осуществлять эффективную компьютеризацию областей, в которых знания представлены в экспертной описательной форме и где затруднительно, а иногда и невозможно использовать широко распространенные математические модели.




Основу ЭС составляет база знаний, хранящая множество фактов и набор правил, полученных от экспертов и из специальной литературы. База знаний отличается от базы данных тем, что если единицы информации в базе данных представляют собой не связанные друг с другом сведения, формулы, теоремы, аксиомы, то базе знаний те же элементы уже связаны как между собой, так и с понятиями внешнего мира определенными отношениями и сами содержат в себе эти отношения.

Рассмотрим классификацию ЭС по предметным областям, в которых они используются. При этом предметные области определяются основными классами задач, эффективно решаемыми методами экспертных систем. Можно выделить 6 основных классов задач, для решения которых создаются ЭС.

1. Интерпретация данных, т. е. анализ поступающих в систему данных с целью идентификации ситуации в предметной области

2. Диагностика, т. е. идентификация критических ситуаций и предметной области на основе интерпретации данных.

3. Контроль, т. е. слежение за ходом событий в предметной области с целью определения момента возникновения критической ситуации на основе непрерывной интерпретации данных.

4. Прогнозирование, т. е. предсказание возникновения в предметной области тех или иных ситуаций в будущем на основе моделей прошлого и настоящего.

5. Планирование, т. е. создание программ действий, выполнение которых позволит достичь поставленных целей.

6. Проектирование, т. е. разработка объектов, удовлетворяющих определенным требованиям.

По своему назначению ЭС можно условно разделить на консультационные, или информационные, исследовательские и управляющие, а по сложности и объему базы знаний – на неглубокие и глубокие. Консультационные ЭС предназначены для получения пользователем квалифицированных советов; исследовательские ЭС призваны помогать пользователю квалифицированно решать научные задачи; управляющие ЭС служат для автоматизации управления процессами в реальном масштабе времени.

Неглубокие, или простые, ЭС создаются за короткое время (два – три месяца) и имеют относительно малые базы знаний и данных в несколько сотен правил и фактов, причем фактов значительно больше правил. Доказательства их заключений обычно коротки, большинство выводов являются прямыми следствиями информации, хранимой в базе знаний. Неглубокие ЭС содержат в базах знаний эмпирические знания и предназначены в основном для решения относительно простых задач типа ответа на запросы на требуемую техническую информацию. Глубокие ЭС в отличие от неглубоких делают свои выводы обязательно из моделей происходящих процессов, хранящихся в базе знаний. Сама модель процесса представляет собой набор правил, предназначенных для объяснения большого количества эмпирических данных. В глубоких ЭС доказательства выводов значительно длиннее, основываются на знаниях, выведенных из моделей, и часто поражают пользователя своей неочевидностью.





Дата добавления: 2014-02-02; просмотров: 894; Опубликованный материал нарушает авторские права? | Защита персональных данных | ЗАКАЗАТЬ РАБОТУ


Не нашли то, что искали? Воспользуйтесь поиском:

Лучшие изречения: Только сон приблежает студента к концу лекции. А чужой храп его отдаляет. 8467 - | 7305 - или читать все...

Читайте также:

 

54.91.41.87 © studopedia.ru Не является автором материалов, которые размещены. Но предоставляет возможность бесплатного использования. Есть нарушение авторского права? Напишите нам | Обратная связь.


Генерация страницы за: 0.002 сек.