10545
.pdfОсновные типы задач, решаемых с помощью экспертных систем
Мониторинг — это непрерывное оповещение о состоянии системы или процесса. Это непрерывная интерпретация сигналов и выдача оповещений при возникновении ситуаций, требующих вмешательства.
Проектирование — это использование экспертной системы для исключения профессионала из задачи проектирования или выполнение рутинных действий по обработке информации в конкретной прикладной системе.
Диагностика — это процесс поиска неисправностей в системе или определение стадии заболевания в медицине, основанный на интерпретации данных (возможно, зашумленных).
7
Основные типы задач, решаемых с помощью экспертных систем
7.Обучение рассматривается в ЭС в двух аспектах : обучение пользователя и самообучение системы, причем как на этапе приобретения знаний, так и в процессе работы ИП.
8.Контроль и управление — это системы, основанные на знаниях , которые могут применяться в качестве контролирующих и обеспечивающих поддержку принятия решений, анализируя данные, поступающие от нескольких источников. Системы подобного типа широко используются на атомных электростанциях, в управлении воздушным движением и медицинском контролем.
8
История ЭС
В 1965 году в Стэнфордском университете Эдвард Фейгенбаум, Джошуа Ледерберг начали работы по созданию первой экспертной системы
DENDRAL.
Задача – создать компьютерного помощника, который мог бы определять путем расчета молекулярную структуру химических соединений Проблемы :
1)построение гибкой программы, оперирующей с многочисленными знаниями и работающей по правилам логики ("если - то");
2)создание базы данных, включающую знания многих специалистов в органической химии;
3)отделение механизма логического вывода от базы знаний.
9
История ЭС
В 1970-е ЭС стали ведущим направлением в области искусственного интеллекта. создано множество разнообразных экспертных и диагностических систем, большая часть которых действует и сегодня. Самыми известными из них являются MYCIN, служащая для диагностики и лечения инфекционных заболеваний, и PROSPECTOR, предназначенная для геологической разведки месторождений полезных ископаемых.
10
Примеры известных прикладных ЭС
•DENDRAL (середина 1960-х гг., Стэнфордский университет) — ЭС расшифровки данных масс-спектрографического анализа ;
•PROSPECTOR (1974—1983 гг., Стэнфордский университет) — ЭС обнаружения полезных ископаемых;
•SOPHIE — ЭС обучения диагностированию электрических цепей;
•XCO N — ЭС конфигурирования оборудования системы VAX;
•PALLADIO — ЭС проектирования и тестирования СБИС;
•LRS — ЭС оказани я помощи в подборе и анализе информации о судебных решениях и правовых актах в области кредитно - денежного законодательства, связанного с использованием векселей и чеков ;
11
Преимущества ЭС
Постоянство и стабильность;
Простота передачи информации;
Устойчивость получаемых результатов;
Низкая стоимость разработки и эксплуатации ЭС.
12
Недостатки ЭС
1.Предназначены для узкой предметной области;
2.Качество работы зависит от качества БЗ;
3.Не способны к самообучению;
4.Необходимость обновления программных средств.
13
Роли создателей ЭС
Эксперт определяет знания (данные и правила), характеризующие проблемную область, обеспечивает полноту и правильность введенных в
ЭС знаний.
Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы ЭС; осуществляет выбор того ИС, которое наиболее подходит для данной проблемной области, и определяет способ представления знаний в этом ИС; выделяет и программирует стандартные функции
Программист разрабатывает ИС (если ИС разрабатывается заново), содержащее в пределе все основные компоненты ЭС, и осуществляет его сопряжение с той средой, в которой оно будет использовано.
14
Структура ЭС
База знаний
Знания — это правила, законы, закономерности получены в |
результате |
||||
профессиональной |
деятельности |
в |
пределах |
предметной |
области. |
База знаний — база данных содержащая |
правила |
вывода и информацию о |
|||
человеческом опыте и знаниях в некоторой предметной области. Другими словами, это набор таких закономерностей, которые устанавливают связи между вводимой и выводимой информацией.
2. Данные
Данные — это совокупность фактов и идей представленных в формализованном виде.
Собственно на данных основываются закономерности для предсказания, прогнозирования. Продвинутые интеллектуальные системы способные учиться на основе этих данных, добавляя новые знания в базу знаний.
15
Структура ЭС
Модель представления знаний
Модель представления знаний — это способ задания знаний для хранения, удобного доступа и взаимодействия с ними, который подходит под задачу интеллектуальной системы.
Механизм логического вывода
Механизм логического вывода данных выполняет анализ и проделывает работу по получению новых знаний исходя из сопоставления исходных данных из базы данных и правил из базы знаний. Механизм логического вывода в структуре интеллектуальной системы занимает наиболее важное место.
16