Экспертные системы

Автор работы: Пользователь скрыл имя, 12 Декабря 2013 в 08:29, курсовая работа

Краткое описание

Причиной повышенного интереса, который экспертные системы вызывают к себе на протяжении всего своего существования, является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Поэтому, для того чтобы более подробно познакомиться с экспертными системами. В курсовой работе будут рассмотрены основные понятия и компоненты экспертных систем, их достоинства и недостатки, различные классификации, отличия экспертных систем от других программ.

Содержание

Введение______________________________________________________3стр.
1. Экспертные системы, их особенности____________________________5стр.
1.1. Определение экспертных систем, достоинство и назначение_______5стр.
1.2. Классификация экспертных систем____________________________7стр.
1.3. Отличие экспертных систем от традиционных программ_________12стр.
1.4. Области применения экспертных систем______________________17стр.
1.5. Оболочки экспертных систем_________________________________________20стр.
2. Структура экспертных систем_________________________________24стр.
2.1. Основные компоненты экспертных систем_____________________24стр.
2.2. Классификация инструментальных средств экспертных систем___28стр.
2.3. Организация знаний в экспертных системах___________________29стр.
Заключение__________________________________________________34стр.
Литература__________________________________________________37стр.

Вложенные файлы: 1 файл

Экспертные системы.docx

— 84.51 Кб (Скачать файл)

         2.3.Организация знаний в экспертных системах

Для специалистов в области искусственного интеллекта термин знания означает информацию, которая необходима программе, чтобы она вела себя «интеллектуально». Эта информация принимает форму фактов или правил.

Факты и  правила в экспертной системе  не всегда либо истинны, либо ложны; иногда существует некоторая степень неуверенности  в достоверности факта или  точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется «коэффициентом уверенности».

Многие  правила экспертной системы являются эвристиками, то есть эмпирическими правилами или упрощениями, которые эффективно ограничивают поиск решения. Экспертная система использует эвристики, потому что задачи, которые она решает, будь то поиск новых месторождений или согласование исков, как правило, трудны и не до конца понятны. Эти задачи не поддаются строгому математическому анализу или алгоритмическому решению. Алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение задачи, тогда как эвристический метод даёт приемлемое решение в большинстве случаев.

На рисунке 2 показано различие между алгоритмическим и эвристическим методами. Здесь сравнивается алгоритм предотвращения захвата самолётов на коммерческих авиалиниях с эвристическим методом, предназначенным для той же цели.

 

Рис. 2. Алгоритмические и эвристические модели данных.

 

Алгоритм  обеспечивает полную гарантию предотвращения захвата самолёта, потому что в  принципе полностью исключает возможность  проникновения оружия на борт самолёта. К сожалению, он требует слишком много времени, слишком дорог и, что ещё важнее; слишком непопулярен, чтобы иметь какую-либо практическую ценность. Приведенный эвристический метод также может предотвратить большинство попыток захвата самолётов, но не гарантирует, что они вообще не возникнут. Использование эвристических правил делает поиск решения намного более лёгким и более практичным.

Знания  в экспертной системе организованы таким образом, чтобы знания о  предметной области отделить от других типов знаний системы, таких, как  общие знания о том, как решать задачи, или знания о том, как взаимодействовать  с пользователем, например как печатать текст на терминале пользователя или как изменить текст в соответствии с командами пользователя. Выделенные знания о предметной области называются базой знаний, тогда как общие знания о нахождении решений задач называются механизмом вывода.

Программа, которая работает со знаниями, организованными  подобным образом, называется системой, основанной на знаниях.


 

 

 

 

 

 

 

Рис. 3. Экспертные системы как системы, основанные на знаниях.

 

Как показано на рисунке 3 , в сущности все экспертные системы являются системами, основанными на знаниях, но не наоборот. Программу искусственного интеллекта для игры в «крестики и нолики» нельзя будет считать экспертной системой, даже если в ней знания о предметной области отделить от остальной программы.

База  знаний экспертной системы содержит факты (данные) и правила (или другие представления знаний), использующие эти факты как основу для принятия решений. Механизм вывода содержит интерпретатор, определяющий, каким образом применять правила для вывода новых знаний, и диспетчер, устанавливающий порядок применения этих правил. Такая структура экспертной системы показана на рисунке 4.

                               Экспертная система

 


 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 4. Состав экспертной системы.

 

Выделение знаний о предметной области облегчает  инженеру по знаниям разработку процедур для манипулирования ими. Каким образом система использует свои знания, имеет первостепенное значение, поскольку экспертная система должна иметь и адекватные знания, и средства эффективно использовать знания, чтобы её можно было считать умелой в каком-либо виде деятельности. Следовательно, для того, чтобы быть умелой, экспертная система должна иметь базу знаний, содержащую высококачественные знания о предметной области, а её механизм вывода должен содержать знания о том, как эффективно использовать знания о предметной области.

Концепция механизма вывода экспертной системы часто вызывает некоторое недоумение среди начинающих разработчиков. Обычно ясно, как знания предметной области могут быть записаны в виде фактов и правил, но далеко не ясно, каким образом конструировать и использовать так называемый «механизм вывода». Это недоумение происходит от отсутствия простого и общего метода организации логического вывода. Его структура зависит и от специфики предметной области и от того, как знания структурированы и организованы в экспертной системе. Многие языки высокого уровня, предназначенные для построения экспертных систем, например ЕМYСIМ, имеют механизм вывода, в некотором смысле встроенный в язык как его часть.

Другим  примером может служить язык программирования Пролог со встроенным в него механизмом логического вывода, который может быть непосредственно использован при создании простых экспертных систем.

Языки более  низкого уровня, например LISP, требуют, чтобы создатель экспертной системы спроектировал и реализовал механизм вывода.

Оба подхода  имеют свои достоинства и недостатки. Язык высокого уровня со встроенным механизмом вывода облегчает работу создателя экспертной системы. В то же время у него, понятно, меньше возможностей определять способы организации знаний и доступа к ним, и ему следует очень внимательно рассмотреть вопрос о том, годится или нет на самом деле предлагаемая схема управления процессом поиска решения для данной предметной области. Использование языка более низкого уровня без механизма вывода требует больших усилий на разработку, но позволяет разработать нужные программные блоки, которые разработчик может встроить в схему управления процессом решения, который будет адекватен данной предметной области.

Что касается механизма вывода, то здесь дело не ограничивается выбором «всё или  ничего». Так, некоторые инструменты  построения экспертных систем имеют  набор встроенных механизмов вывода, но позволяют разработчику модифицировать или переопределять их для большего соответствия с предметной областью.

 Существует  много стандартных способов представления  знаний, и при построении экспертных  систем « может быть использован  любой из них, сам по себе  или в сочетании с другими.  Каждый способ позволяет получить  программу с некоторыми преимуществами - делает её более эффективной, облегчает её понимание и модификацию. В современных экспертных системах чаще всего используются три самых важных метода представления знаний: правила (самый популярный), семантические сети и фреймы.

 Представление  знаний, основанное на правилах, построено на использовании выражений  вида ЕСЛИ (условие) - ТО (действие)

Сопоставление частей ЕСЛИ правил с фактами может  породить так называемую цепочку выводов. Цепочка выводов, образованная последовательным применением правил 1 и 2, изображена на рисунке 5. Эта цепочка показывает, как система использует правила для вывода о том, насколько серьёзную дозу канцерогенного вещества пациент получил при работе с асбестом.                                                                                                                                                                       

 
 

Рис. 5. Цепочка вывода для получения заключения о накопленной дозе асбестовой пыли.

 

Правила обеспечивают естественный способ описания процессов, управляемых сложной  и быстро изменяющейся внешней средой. Через правила можно определять, как программа должна реагировать  на изменение данных; при этом не нужно заранее знать блок-схему  управления обработкой данных. В программе  традиционного типа схема передачи управления и использования данных предопределена в самой программе. Обработка здесь осуществляется последовательными шагами, а ветвление  имеет место только в заранее  выбранных точках. Этот способ управления хорошо работает в случае задач, допускающих  алгоритмическое решение, если к тому же при этом данные меняются достаточно медленно, например, при решении систем линейных уравнений. Для задач, ход решения которых управляется самими данными, где ветвление скорее норма, чем исключение, этот способ малоэффективен. В задачах такого рода правила дают возможность на каждом шаге оценить ситуацию и предпринять соответствующие действия. Использование правил упрощает объяснение того, что и как сделала программа, т. е. каким способом она пришла к конкретному заключению.

Представление знаний, основанное на фреймах, использует сеть узлов, связанных отношениями  и организованных иерархически. Каждый узел представляет собой концепцию, которая может быть описана атрибутами и значениями, связанными с этим узлом. Узлы, которые занимают более низкое положение в иерархии, автоматически наследуют свойства узлов, занимающих более высокое положение. Эти методы обеспечивают естественный и эффективный путь классификации и построения таксономии, например залежей руд или различных заболеваний.

 

 

                                      Заключение

 

Экспертные  системы являются наиболее известным и распространённым видом интеллектуальных систем.

Как и  любые другие системы, они имеют ряд своих особенностей:

  • экспертные системы ориентированы на решение широкого круга задач в неформализованных областях, на приложения, которые до недавнего времени считались малодоступными для вычислительной техники.
  • с помощью экспертных систем специалисты, не знающие программирования, могут самостоятельно разрабатывать интересующие их приложения, что позволяет резко расширить сферу использования вычислительной техники.
  • при решении практических задач экспертные системы достигают результатов, не уступающих, а иногда и превосходящих возможности людей-экспертов, не оснащённых ЭВМ.

Особенно  широкое применение экспертные системы  получили в медицине, математике, машиностроении, химии, геологии, вычислительной технике, бизнесе, законодательстве, обороне.

А также в настоящее время особенно актуально использование экспертных систем в таких приложениях, как образование, психолого-педагогическая диагностика и тестирование.

Экспертные  системы строятся для решения  широкого круга проблем в таких  областях, как:

  • прогнозирование – проектирование возможных последствий данной ситуации.
  • диагностика – определение причин неисправностей в сложных ситуациях на основе наблюдаемых симптомов.
  • проектирование – нахождение конфигурации компонентов системы, которая удовлетворяет целевым условиям и множеству проектных ограничений.
  • планирование – разработка последовательности действий для достижения множества целей при данных начальных условиях и временных ограничениях.
  • мониторинг – сравнение наблюдаемого поведения системы с её ожидаемым поведением.
  • инструктирование – помощь в образовательном процессе по изучению технической области.
  • управление – управление поведением сложной среды.

 Таким образом, проблема разработки и использования экспертных систем является весьма актуальной в современном обществе.

 

                                     Литература

 

  1. Гаскаров Д. Б. Интеллектуальные информационные системы. – М.: Высшая школа, 2003.
  2. Долин Г. Что такое ЭС. – М.: Компьютер Пресс, 1992.
  3. Острейковский В. А. Информатика. – М.: Высшая школа, 1999.
  4. Убейко В. Н. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992.
  5. Ясницкий Л. Н. Введение в искусственный интеллект. – М.: Академия, 2005.
  6. http://tpl-it.wikispaces.com/Оболочки экспертных систем

 

 


Информация о работе Экспертные системы