- •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
Контрольні питання
1.Опишіть загальну структуру ЕС.
2.Охарактеризуйте складові ЕС.
3.Продукційні системи, таблиці рішень.
4.Фрейми.
5.Семантичні мережі.
6.Рівні представлення і рівні детальності.
7.Організація знань у базі знань.
Варіанти завдань
Використовуючи модель предметної області, побудовану у лабораторній роботі №1, створити базу знань для прототипу майбутньої ЕС. Для представлення знань використати форму, вказану викладачем.
Зміст звіту
Звіт про виконання лабораторної роботи повинен містити опис бази знань із вказанням форм представлення знань, структури файлів або таблиць бази знань та прикладів їх наповнення даними.
Лабораторна робота № 3
Тема: Експертні системи. Побудова блоку логічного висновку. Мета: Ознайомитися з етапами створення експертних систем та одержати навики побудови механізму логічного висновку.
Теоретичні відомості
У проектуванні експертних систем можна виділити наступні
етапи:
Ідентифікація
1. Визначення учасників і їхніх ролей у процесі створення та експлуатації експертної системи.
У процесі створення експертної системи можуть брати участь такі спеціалісти: інженери зі знінь, експерти, програмісти, керівник проекту, замовники (майбутні користувачі). Роль інженера по знаннях - здобування фахових знань від експертів і проектування бази знань експертної системи і її архітектури. При реалізації порівняно простих експертних систем програмістів може не бути. Програміст необхідний при розробці спеціалізованого для даної експертної системи програмного забезпечення, коли стандартного (наприклад, оболонки
20
для створення експертних систем) не існує або його можливостей не достатньо і потрібні додаткові модулі. У процесі експлуатації системи можуть брати участь користувачі, експерти, адміністратор.
2. Ідентифікація проблеми.
На цьому етапі розробники повинні відповісти на ряд питань, що визначають особливості розв’язуваних експертною системою задач:
−який клас задач повинна вирішувати ЕС?
−як ці задачі можуть бути охарактеризовані або визначені?
−які можна виділити підзадачі?
−які вхідні дані повинні використовуватися для рішення?
−які поняття і взаємозв'язки між ними використовуються при вирішенні задачі експертами?
−який вигляд має рішення і які концепції використовуються в ньому?
−які аспекти досвіду експерта важливі для вирішення задачі?
−яка природа й обсяг знань, необхідних для вирішення задачі?
−які перешкоди зустрічаються при вирішенні задач і як вони можуть впливати на розв’язок задачі?
3.Визначення необхідних ресурсів - часових, людських, матеріальних.
4.Визначення цілей (потрібно відрізняти цілі ради яких створюється ЕС від задач, які вона має вирішувати). У якості цілей при створенні експертних систем можуть бути: підвищення швидкості ухвалення рішення; підвищення якості рішень, які приймає експерт; тиражування досвіду експертів і т.д.
Концептуалізація
На даному етапі проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються використовувані поняття і їх взаємозв’язки, визначаються методи вирішення задачі. На цьому етапі розробники повинні відповісти на такі питання:
1)які типи даних потрібно використати?
2)які дані задані, а які повинні бути виведені у процесі логічного висновку?
3)чи можливо розділити задачу на підзадачі і чи мають підзадачі найменування?
4)які стратегії і гіпотези можна використати?
5)чи є в наявності розроблені часткові гіпотези і як широко вони використовуються?
6)які види взаємозв'язків між об'єктами?
21
7)які типи відношень, котрі будуть використовуватись (ієрархія, причина - наслідок, частина - ціле, і т.д.)?
8)які процеси будуть використані під час рішення і які типи
обмежень для них?
Формалізація
Визначаються склад засобів і способи представлення декларативних і процедурних знань, здійснюється це представлення і формується опис рішення задачі ЕС на обраній формальній мові.
(Інші етапи розглядатимуться в наступній лабораторній роботі).
Методи пошуку рішень в експертних системах
Для забезпечення можливості вирішення задач до складу ЕС необхідно включити машину логічного висновку (інтерпретатор).
Машина логічного висновку може реалізовувати міркування у вигляді:
1)дедуктивного висновку (прямого, оберненого, змішаного);
2)нечіткого або ймовірністного висновку;
3)уніфікації (подібно до того, як це реалізовано в Пролозі);
4)пошуку розв’язку задачі з розділенням її на послідовність підзадач;
5)пошуку розв’язку з використанням стратегії розділення простору пошуку з врахуванням рівнів абстрагування розв’язку або понять, які з ними пов'язані;
6)монотонного або немонотонного міркування,
7)міркувань із використанням механізму аргументації;
8)асоціативного пошуку з використанням нейронних мереж;
9)висновку з використанням механізму лінгвістичної змінної.
При побудові інтерпретатора необхідно враховувати наступні особливості предметної області:
−розмір простору, у якому виконується пошук розв’язку задачі;
−змінюваність області. Характеризує ступінь змінності області в
часі і просторі (тут будемо виділяти статичні і динамічні області);
−повнота моделі, що описує область. Характеризує адекватність
моделі, використовуваної для опису даної області. Якщо модель неповна, то для опису області використовують декілька моделей, що доповнюють одна одну за рахунок відображення різних властивостей предметної області;
−визначеність даних про задачу, характеризує ступінь точності (помилковості) і повноти (неповноти) даних. Точність
22