10545

Современные ЭС

Современные ЭС обычно сочетают в себе оба указанных класса, реализованных в виде соответствующих режимов работы. Например, в зависимости от вида работы, архитектура экспертной системы будет просто включать различные функциональные элементы.

27

Преимущества ЭС

Существует ряд преимуществ экспертных систем как перед человекомоператором, так и перед обычными алгоритмическими базами данных:

●интегрируемость. Существуют инструментальные средства, легко входящие в состав других информационных технологий и средств

●открытость и переносимость: у них нет предубеждений и они устойчивы к различным помехам;

●отсутствие поспешных выводов;

●выдача оптимального решения

●неограниченные размеры базы знаний.

●постоянное хранение данных: эксперт может что-то забыть, машина — никогда.

28

Этапы разработки ЭС

Рис.6.Этапы разработки ЭС

29

Этапы разработки ЭС

●Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.

●Этап извлечения знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.

●Этап структурирования знаний — выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.

30

Этапы разработки ЭС

●Этап формализации — осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоёмким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.

●Реализация ЭС — создаётся один или несколько прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.

●Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.

31

Механизм принятия решения

Механизм принятия решения на основе логического вывода в экспертных системах называется интерпретатором.

Рис. 7. Механизм принятия решения

32

Иерархия классов

Данные, описывающие текущую проблемную информацию, и правила, хранящиеся в базе знаний, совмещаются в интерпретаторе. Затем на основе логического вывода и с учетом выбранной стратегии рассуждений осуществляется принятие решения. Организация вывода или принятия решения выполняется в четыре этапа: выборка, сопоставление, разрешение конфликтов и выполнение.

Классификации оболочек ЭС

Статические оболочки для решения задач с данными, неизменными в процессе решения.

Статические оболочки для решения задач анализа и синтеза в режиме с разделением времени.

Оболочки для проектирования динамических систем.

Оболочки для разработки динамических систем (решения задач анализа и синтеза в реальном масштабе времени).

34

Уровни реализации экспертных систем

Экспериментальный прототип. Система ориентирована на правила общего вида, релевантные решаемой задаче.

Промышленный образец. Среднее количество используемых правил в таких системах также не более 50, но находится в диапазоне от 20 до 50.

Промышленная система. Стабильно работающая система , содержащая не менее 100 правил общего и частного вида.

Коммерческая система. Стабильно работающая система , используемая в конкретной области человеческой деятельности и предназначенная для продажи.

35

Трудности при разработке экспертных систем

Трудности при разработке экспертных систем Проблема извлечения знаний экспертов;

Проблема формализации знаний экспертов;

Проблема нехватки времени у эксперта;

Недостаток ресурсов;

Неадекватность инструментальных средств решаемой задаче.

36