- •О.А. Печень
- •Оглавление
- •Предисловие
- •Раздел 1. Теоретические основы построения иис Тема 1.1. Развитие и области применения интеллектуальных информационных систем
- •1.1.1. Предмет, цель и задачи дисциплины
- •1.1.2. Классификация иис, место и роль иис в ит
- •Контрольные вопросы по теме
- •Тема 1.2. Знания и методы представления знаний
- •1.2.1. Знания, свойства и классификация знаний
- •1.2.2. Модели представления знаний
- •1.2.3. Логическая модель представления знаний
- •1.2.3. Нечеткая логика как расширение логической модели
- •1.2.4. Продукционная модель представления знаний
- •База правил
- •База правил
- •1.2.5. Модель представления знаний на основе семантических сетей
- •1.2.6. Представление знаний с применением фреймов
- •1.2.8. Использование различных моделей представления знаний
- •Контрольные вопросы по теме
- •Тема 1.3. Инженерия знаний и получение знаний
- •1.3.1. Инженерия знаний
- •1.3.2. Методы получения знаний
- •Контрольные вопросы по теме
- •Раздел 2. Технологии экспертных систем
- •2.1.2. Структура экспертных систем
- •2.1.3. Классификация экспертных систем
- •Контрольные вопросы по теме
- •Тема 2.2. Технология разработки экспертных систем
- •2.2.1. Этапы разработки экспертной системы
- •2.2.2. Состав и взаимодействие участников процесса разработки и эксплуатации эс
- •Контрольные вопросы по теме
- •Тема 2.3. Процесс поиска решений и механизмы вывода и рассуждений
- •2.3.1. Поиск как основа функционирования иис
- •2.3.2. Методы поиска решений в пространстве состояний
- •2.3.3. Стратегии поиска в глубину и ширину
- •2.3.4. Стратегия эвристического поиска
- •2.3.5. Формализация задач в пространстве состояний
- •Контрольные вопросы по теме
- •Раздел 3. Технологии нейронных сетей
- •Тема 3.1. Введение в нейронные сети и нейросетевые системы
- •3.1.1. Основы нейросетевого подхода
- •3.1.2. Построение и применение нейросетей
- •Контрольные вопросы по теме
- •Тема 3.2. Классификация и выбор структуры нейросетей
- •3.2.1. Классификация нейросетей
- •3.2.2. Выбор структуры нейросетей
- •Контрольные вопросы по теме
- •Тема 3.3. Решение задач с помощью нейросетей
- •3.3.1. Общий подход к построению нейросети
- •3.3.2. Обучение нейросети
- •3.3.3. Применение обученной нейросети
- •Контрольные вопросы по теме
- •Раздел 4. Эволюционные вычисления
- •Тема 4.1. Эволюционные вычисления и генетические алгоритмы
- •4.1.1. Сущность эволюционного подхода к вычислениям
- •4.1.2. Основы теории генетических алгоритмов
- •4.1.3. Направления развития генетических алгоритмов
- •Контрольные вопросы по теме
- •Раздел 5. Средства разработки и интерфейсы иис
- •Тема 5.1. Инструментальные средства разработки иис
- •5.1.1. Общие сведения о средствах разработки иис
- •5.1.2. Языки программирования для разработки иис
- •Тема 5.2. Интеллектуальные интерфейсы
- •5.2.1. Речевое взаимодействие с иис
- •5.2.2. Графические интеллектуальные интерфейсы
- •5.2.3. Интеллектуальные поисковые системы
- •5.2.4. Обучающие системы и тренажеры
- •Контрольные вопросы по теме
- •Литература
2.2.2. Состав и взаимодействие участников процесса разработки и эксплуатации эс
Участники процесса разработки ЭС
К числу основных участников следует отнести саму экспертную систему, экспертов, инженеров знаний, средства построения ЭС и пользователей.
Эксперт — это человек, лучше других умеющий находить правильные решения проблем в конкретной предметной области.
О роли и функциях инженера по знаниям было подробно сказано ранее.
Средство построения ЭС — это программное средство, используемое инженером знаний или программистом для построения ЭС. Этот инструмент отличается от обычных языков программирования тем, что обеспечивает удобные способы представления сложных высокоуровневых понятий. Следует подчеркуть, что для разработки современных ЭС практически всегда используются специализированные программные средства или даже так называемые оболочки ЭС. Оболочка ЭС – инструментальное программное средство, реализующее все функции ЭС плюс функции построения базы знаний и поддержки процесса разработки ЭС, и позволяющее разработать ЭС, не выполняя программирования модулей ЭС.
Пользователь — это человек, который использует уже построенную ЭС. Так, пользователем может быть юрист, использующий её для квалификации конкретного случая; студент, которому ЭС помогает изучать информатику и т. д. Термин пользователь несколько неоднозначен. Обычно он обозначает конечного пользователя. Однако пользователем может быть:
создатель инструмента, отлаживающий средство построения ЭС;
инженер знаний, уточняющий существующие в ЭС знания;
эксперт, добавляющий в систему новые знания;
клерк, заносящий в систему текущую информацию.
Особенности взаимодействия участников процесса разработки ЭС
Их основные роли и взаимоотношение приведены на рис.2.4.
Рис. 2.4. Взаимодействие участников разработки ЭС
Основные режимы работы экспертных систем
В работе ЭС можно выделить два основных режима: режим приобретения знаний и режим решения задачи (режим консультации или режим использования ). В режиме приобретения знаний создается и наполняется база знаний ЭС.
В режиме консультаций общение с ЭС осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения.
Необходимо подчеркнуть, что многие современные ЭС имеют модули приобретения знаний, позволяющие впоследствии ЭС самостоятельно пополнять базу знаний (самообучаться) непосредственно в ходе работы. Как уже говорилось, такие ЭС классифицируются как динамические. В функции инженера по знаниям в таком случае входит контроль состояния базы знаний, возможные корректировки и доработки по результатам деятельности ЭС.
Достоверность знаний в экспертных системах
Факты и правила в ЭС не всегда либо истинны, либо ложные. Иногда существует некоторая степень неуверенности в достоверности факта или точности правила. Если это сомнение выражено явно, то оно называется "коэффициентом доверия".
Коэффициент доверия— это число, которое означает вероятность или степень уверенности, с которой можно считать данный факт или правило достоверным или справедливым.
Многие правила ЭС являются эвристиками, то есть эмпирическими правилами или упрощениями, которые эффективно ограничивают поиск решения. ЭС используют эвристики, так как задачи, которые она решает, трудны, не до конца понятны, не поддаются строгому математическому анализу или алгоритмическому решению. Алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение задачи, тогда как эвристический метод даёт приемлемое решение в большинстве случаев.
Большинство ЭС не имеют механизмов обучения или изменения базы знаний во время работы и соответственно получили название статических ЭС. Эти ЭС используются в тех приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего мира за время решения задачи.
Однако существует более высокий класс приложений, где требуется учитывать динамику изменения окружающего мира за время исполнения приложения. Такие экспертные системы получили название динамических ЭС.
По сравнению со статической ЭС в динамическую вводится ещё два компонента:
подсистема моделирования внешнего мира;
подсистема сопряжения с внешним миром.
Динамические ЭС осуществляет связи с внешним миром через систему контроллеров и датчиков. Кроме того компоненты БЗ и механизма вывода существенно изменяются, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.