Лекции / Lektsia_3
.pdf
СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ИНТЕЛЛЕКТА
Лекция № 3
Экспертные системы
2
Вопросы лекции:
1.Основные определения
2.Классификация экспертных систем
3.Структура экспертной системы
4.Разработка и использование экспертных систем
5.Методология разработки экспертных систем
6.Этапы разработки экспертных систем
7.Трудности разработки экспертных систем
8.Инструментальные средства построения ЭС
©Московский технический университет связи и информатики
Основные определения |
3 |
|
Экспертные системы (ЭС) — это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных
предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт
для оказания консультаций менее квалифицированным
пользователям.
Экспертные системы отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).
© Московский технический университет связи и информатики
Классификация экспертных систем
Класс «экспертные системы» сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по различным критериям
Структура статической экспертной системы |
5 |
|
Типичная статическая ЭС состоит из следующих основных компонентов:
•решатель (интерпретатор);
•рабочая память (РП), называемая также базой данных (БД);
•база знаний (БЗ);
•компоненты приобретения знаний;
•объяснительный компонент;
•диалоговый компонент.
Структура статической экспертной системы |
6 |
|
База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент
задачи.
База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных
данных (а не текущих), описывающих рассматриваемую область, и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.
Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и
знания из БЗ, формирует такую последовательность правил,
которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к
решению задачи.
© Московский технический университет связи и информатики
Структура статической экспертной системы |
7 |
|
Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем экспертом.
Объяснительный компонент расшифровывает, как система получила решение задачи (или почему она не получила решения) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.
Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.
© Московский технический университет связи и информатики
Структура динамической экспертной системы |
8 |
|
ЭС статического типа используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи. Первые ЭС, получившие практическое использование, были статическими.
Архитектуру динамической ЭС по сравнению со статической ЭС вводятся два компонента:
•подсистема моделирования внешнего мира
•подсистема связи с внешним окружением.
Последняя подсистема осуществляет связи с внешним миром через систему датчиков и контроллеров.
© Московский технический университет связи и информатики
Структура динамической экспертной системы |
9 |
|
© Московский технический университет связи и информатики
Разработка и использование экспертных систем |
10 |
|
В разработке ЭС обычно участвуют представители следующих специальностей:
•эксперт в проблемной области, задачи которой будет решать ЭС;
•инженер по знаниям — специалист по разработке ЭС (используемую им технологию (методы) называют технологией (методами) инженерии знаний);
•программист по разработке инструментальных средств (ИС), предназначенных для ускорения разработки ЭС.
© Московский технический университет связи и информатики