
- •Теоретичні відомості
- •Визначення складу знань та їх розподіл
- •Побудова моделі предметної області
- •Методи побудови системи понять предметної області
- •Методи встановлення взаємозв'язків між поняттями предметної області:
- •Методи встановлення семантичних відношень між поняттями предметної області
- •Контрольні питання
- •Варіанти завдань
- •Побудувати модель визначеної предметної області, використовуючи методи побудови системи понять та встановлення семантичних відношень між поняттями:
- •несправності комп’ютера;
- •Тема: Експертні системи. Побудова баз знань ЕС.
- •Структура експертних систем
- •атрибутивні зв’язки (має властивість, має значення).
- •Семантичні мережі можуть мати складну та громіздку структуру.
- •Рівні представлення і рівні детальності
- •Організація знань у базі знань
- •Контрольні питання
- •Варіанти завдань
- •Теоретичні відомості
- •Контрольні питання
- •Варіанти завдань
- •Теоретичні відомості
- •Рис. 2. Методика розробки ЕС
- •Прототипи і життєвий цикл експертної системи
- •Прикладами областей застосування, що потребують гнучкості з боку створення та поповнення бази знань, є: планування виробництва, проектування і діагностика в області електроніки, обчислювальної техніки та машинобудування.
- •Контрольні питання
- •Варіанти завдань
- •Створити та протестувати прототип ЕС відповідно варіанту. Вказати сильні та слабкі сторони створеного прототипу, шляхи його вдосконалення.
- •Вимоги до експертної системи і звіту
- •Тема: Нейронні мережі. Персептрон. Побудова та дослідження персептрона.
- •Теоретичні відомості
- •Рис. 3. Штучний нейрон
- •Навчання персептрона
- •Розглянемо алгоритм навчання з учителем.
- •Контрольні питання
- •Варіанти завдань
- •Оцінка алгоритму зворотнього поширення
- •Контрольні питання
- •Варіанти завдань
- •Тема: Нейронні мережі. Побудова та навчання нейромережі для вирішення задачі прогнозування.
- •Постановка задачі прогнозування курсу UKB/USD
- •Контрольні питання
- •Методичні рекомендації по вирішенню задачі та вимоги до звіту
- •Тема: Нейронні мережі. Побудова та навчання нейромережі для розпізнавання образів.
- •Рис.7. Структурна схема мережі Хопфілда
- •2. Розраховується новий стан нейронів
- •Рис. 9. Структурна схема мережі Хемінга
- •Алгоритм функціонування мережі Хемінга наступний:
- •Завдання: побудувати ЕС в області медичної діагностики.
- •Частина 1
- •Частина 2
- •Частина 3
- •Частина 4
- •Частина 5
базу знань. На цьому етапі уточнюються вимоги до інтерфейсу користувача і функцій, які має виконувати експертна система.
2.Дослідницький - призначений для дослідження напрямків подальшого вдосконалення експертної системи і для поповнення бази знань, може використовуватися для вирішення реальних задач в обмежених рамках.
3.Промисловий - призначений для використання, як правило, в організації, де був розроблений. У ньому можливі обмеження, умовності, спеціалізація, властиві для даної організації;
4.Комерційний - призначений для масового поширення. Має гнучкість, зручність в експлуатації, легко адаптується до
конкретних задач і вимог користувача.
Життєвий цикл експертної системи складається з етапів розробки і супроводження. На етапі розробки створюється програмне забезпечення та база знань експертної системи, на етапі супроводження відбувається виправлення виявлених помилок і поповнення бази знань без участі розробників (якщо останнє допускається архітектурою експертної системи).
Застосування експертної системи з базою знань, незмінною в процесі експлуатації, можливе при достатній стабільності протягом тривалого часу предметної області, у якій вирішуються задачі. Прикладами таких предметних областей є розділи математичного аналізу, опис правил діагностики різноманітних захворювань.
Прикладами областей застосування, що потребують гнучкості з боку створення та поповнення бази знань, є: планування виробництва, проектування і діагностика в області електроніки, обчислювальної техніки та машинобудування.
Контрольні питання
Реалізація прототипної версії ЕС. Тестування ЕС.
Перепроектування прототипної версії ЕС. Види прототипів ЕС.
Варіанти завдань
Створити та протестувати прототип ЕС відповідно варіанту. Вказати сильні та слабкі сторони створеного прототипу, шляхи його вдосконалення.
Вимоги до експертної системи і звіту
Експертна система за структурою бази знань і принципів, які лежать в основі написання правил-продукцій, повинна бути
26