Міністерство освіти і науки україни

Одеська національна академія харчових технологій

Сахарова с.В.

Експертні системи

Посібник до самостійної роботи та виконання контрольних робіт для студентів заочної (дистанційної) форми навчання

Одеса 2013

Сахарова С.В. Експертні системи. Посібник до самостійної роботи та виконання контрольних робіт для студентів заочної (дистанційної) форми навчання. Одеська національна академія харчових технологій, 2013. – 39с.

Методичні вказівки розроблено згідно з робочою навчальною програмою дисципліни «Експертні системи» для студентів заочної (дистанційної) форми навчання, що навчаються за спеціальністю «Комп’ютерні системи та мережі» за напрямом підготовки «Комп’ютерна інженерія».

Метою викладання дисципліни «Експертні системи» є одержання студентами знань про принципи побудови і використання сучасного програмного забезпечення в області експертних систем, а також придбання навичок дослідницької роботи та розробки засобів автоматизації аналітичної та інтелектуальної обробки інформації.

Завідувач кафедрою

інформаційно-комунікаційних технологій

доктор технічних наук, професор Г.С. Гайворонська

©ОНАХТ

Зміст

1 Програма навчальної дисципліни…………………………………………	4
2 Завдання до контрольної роботи………………………………………..	6
3 Список варіантів завдання………………………………………………..	8
4 Теоретичні відомості …………….………………………………………..	9
4.1 Інтелектуальна обробка даних (ІОД)……………..........……………….	9
4.2 Вирішення задачі кваліметрії…………………………………………..	21
4.3 Вирішення задачі класифікації………………………………………….	25
5 Приклад розробки та побудови експертної системи для мереж доступу	28
6 Список питань до іспиту з дисципліни Експертні системи……………..	37
Список використаних джерел……………………………………………….	39

1 Програма навчальної дисципліни

Змістовий модуль 1. Основні поняття експертних систем та об’єктна-орієнтований підхід при створенні експертної системи.

Тема 1. Експертні системи, основні поняття і визначення. Поняття експерт, експертна система, система прийняття рішень, інтелектуальна система, система обробки інформації, система штучного інтелекту. Визначення експертної системи. Умови, при яких комп’ютерну програму можна назвати експертною. Поняття данні, знання, база даних, база знань, метаданні, метазнання.

Тема 2. Експертні системи – основні задачі та архітектура. Перелік типових завдань, що вирішуються експертними системами. Характеристики та признаки експертних систем. Архітектура експертної системи. Базові функції експертних систем: придбання знань, передача знань, представлення знань, керування процесом пошуку рішення, пояснення прийнятого рішення. Синтаксис та семантика. Приклади відомих експертних систем та світові виробники експертних систем.

Тема 3. Об’єктно-орієнтований підхід при створенні експертної системи. Типи відносин. Поняття модель, об’єкт, клас, екземпляр класу, атрибут, метод, абстракція. Переваги застосування об’єктно-орієнтованого підходу при створенні експертної системи. Основні принципи об’єктно-орієнтованого підходу при створенні експертної системи. Основні типи відносин між класами та об’єктами.

Тема 4. Об’єктно-орієнтований підхід при створенні експертної системи. Типи діаграм. Представлення відносин між об’єктами та класами у вигляді UML-діаграм. Діаграми класів, прецедентів, станів, діяльності, послідовності дій, компонентів, розгортання. Поняття прецедент, варіант використання, актор.

Змістовий модуль 2. Подання знань в інтелектуальних системах.

Тема 5. Представлення знань: принципи та методи. Знання, представлення знань. Моделі представлення знань: декларативні та процедурні моделі представлення знань. Поняття представлення, опис, синтаксис семантика.

Тема 6. Моделі представлення знань. Моделі представлення знань: факти та правила, логіка предикатів, семантичні мережі, нейронні мережі, фрейми. Поняття нейрон, штучний нейрон, математична модель нейрону, нейронна мережа.

Тема 7. Оперативна аналітична обробка даних. Поняття OLAP – система. Три рівня інформаційних систем: рівень делатізованих даних, рівень агрегованих даних, рівень закономірностей. Багатовимірне (кубічне) подання даних. Технологія багатомірних баз даних. Багатовимірна таблиця «об'єкт - властивість - час». Вимоги Е.Ф.Кодда. Основні OLAP-операції.

Тема 8. Поняття вимірювання: типи шкал, факти і параметри, ієрархія вимірювань. Типи шкал: абсолютна шкала, шкала відносин, шкала інтервалів, шкала порядку і шкала найменувань. Поняття шкала, вимірювання, факт, подія, миттєвий знімок, сукупні миттєві знімки. Адитивні, напівадитивні, неадитивні параметри.

Змістовий модуль 3. Інтелектуальна обробка даних.

Тема 9. Задачі галузі інтелектуальної обробки інформації. Загальна характеристики задач інтелектуальної обробки інформації: класифікація, розпізнавання образів, вибір, прийняття рішень, формування висновків, побудова прогнозу, кластерний аналіз (формування класів). Поняття складного об’єкту. Аналіз та оцінка об’єкту.

Тема 10. Таксономія. Поняття таксон, кластер, клас. Формулювання задачі таксономії. Основні цілі при вирішенні завдань таксономії. Гіпотеза компактності. Гіпотеза λ-компактності. λ-відстань.

Тема 11. Задача кваліметрії. Формулювання задачі кваліметрії. Особливості задачі кваліметрії. Поняття еталону. Структура моделі представлення знань. Формування множини властивостей, вимог, вагових коефіцієнтів. Формування вектора критичності. Формування еталону.

Тема 12. Задача класифікації. Формулювання задачі класифікації. Особливості задачі класифікації. Послідовність формування шаблону вимог в задачі класифікації. Оцінка якості навчання до створення проекту. Інтерпретація інтегральних характеристик в задачі класифікації. Три пункту анализу моделі. Особливості візуалізації результатів.