Мурманский государственный технический университет с.И. Плотников интеллектуальные информационные системы
Конспект лекций
Мурманск
2011
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
Глава 1. Классификация интеллектуальных информационных систем 4
1.1. Особенности интеллектуальных информационных систем 4
1.2. Системы с интеллектуальным интерфейсом 5
1.3. Экспертные системы 7
1.4. Самообучающиеся системы 17
Глава 2. Технология создания экспертных систем 25
2.1. Этапы создания экспертной системы 25
2.2. Идентификация проблемной области 28
2.3. Построение концептуальной модели 30
2.4. Формализация базы знаний 33
2.5. Методика получения экспертных знаний 45
3. СОЗДАНИЕ ЭС В СИСТЕМЕ GURU 51
3.1. Общие характеристики системы GURU 51
3.2. Построение экспертной системы 58
3.4. Тестирование экспертной системы 67
3.4. Запуск системы и работа в режиме меню 70
3.5. Пример создания ЭС в GURU 77
Литература 83
Приложение 1 87
Приложение 2 94
Приложение 3 97
Введение
Автор создавал учебное пособие, основываясь на материале профессора Московского государственного университета экономики, статистики и информатики Тельнова Ю.Ф., который был первым преподавателем курса «Интеллектуальные информационные системы» (ИИС) в МГТУ, и выражает ему глубокую признательность. Целью учебного пособия является ознакомление студентов, обучающихся по специальности "Прикладная информатика (в экономике)", с проблематикой и областями использования искусственного интеллекта в экономических информационных системах, освещение теоретических и организационно-методических вопросов построения и функционирования систем, основанных на знаниях, привитие навыков практических работ по проектированию баз знаний. В результате изучения учебного пособия студенты должны получить знания по архитектуре и классификации ИИС, методам представления знаний, областям применения, а также научиться выбирать инструментальные средства разработки ИИС и методы проектирования базы знаний.
Учебное пособие "Интеллектуальные информационные системы" может быть полезно для студентов экономических специальностей "Финансы и кредит", "Бухгалтерский учет", "Антикризисное управление", "Менеджмент", "Маркетинг", "Мировая экономика", которые в результате его изучения должны освоить методы построения деревьев целей и решений.
Структурно учебное пособие состоит из трех глав:
В первой главе рассматриваются вопросы классификации и архитектуры ИИС, а также описываются области их применения.
Во второй главе представлены основные этапы разработки наиболее распространенного класса ИИС – экспертных систем. При этом большое внимание уделяется вопросам построения концептуальной модели проблемной области, анализу и выбору методов представления знаний и соответствующих инструментальных средств.
В третьей главе приводятся практические рекомендации по созданию ЭС и некоторые инструкции по работе в интегрированной среде GURU.
Глава 1. Классификация интеллектуальных информационных систем
1.1. Особенности интеллектуальных информационных систем
Любая информационная система (ИС) выполняет следующие функции: воспринимает вводимые пользователем информационные запросы и необходимые исходные данные, обрабатывает введенные и хранимые в системе данные в соответствии с известным алгоритмом и формирует требуемую выходную информацию. С точки зрения реализации перечисленных функций ИС можно рассматривать как фабрику, производящую информацию, в которой заказом является информационный запрос, сырьем – исходные данные, продуктом – выходная информация, а инструментом (оборудованием) – знание, с помощью которого исходные данные преобразуются в информацию.
При создании информационного запроса пользователь должен четко представлять структуру базы данных и до определенной степени алгоритм решения задачи. Следовательно, пользователь должен достаточно хорошо разбираться в проблемной области, в логической структуре базы данных и алгоритме программы.
Существенными недостатками традиционных информационных систем являются их слабая адаптивность к изменениям предметной области и информационным потребностям пользователей, а также невозможность решения плохо формализуемые задачи, с которыми управленческие работники постоянно имеют дело. Перечисленные недостатки устраняются в интеллектуальных информационных системах (ИИС).
Для интеллектуальных информационных систем, ориентированных на генерацию алгоритмов решения задач, характерны следующие признаки:
развитые коммуникативные способности;
умение решать сложные плохо формализуемые задачи;
способность к самообучению.
Коммуникативные способности ИИС характеризуют способ взаимодействия (интерфейса) конечного пользователя с системой, в частности возможность формулирования произвольного запроса в диалоге с ИИС на языке, максимально приближенном к естественному.
Сложные плохо формализуемые задачи – это задачи, для которых характерны неопределенность и динамичность исходных данных и знаний, представленных не только в виде чисел и строгих математических алгоритмов, но и в вербальной (словесной) форме. Для решения таких задач требуется построение оригинального алгоритма в зависимости от конкретной ситуации.
Способность к самообучению – это возможность автоматического извлечения знаний при решении динамических задач на основе накопленного опыта подобных ситуаций.
В различных ИИС перечисленные признаки интеллектуальности присутствуют в неодинаковой степени и, как правило, все три признака одновременно не встречаются. Условно каждому из признаков интеллектуальности соответствует свой класс ИИС (рис. 1.1):
Рис. 1.1. Классификация
ИИС
