Министерство образования и науки РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное

учреждение высшего образования

«Тульский государственный университет»

Политехнический институт

Кафедра «Технология машиностроения»

Курс «Информатика-1»

2. Реферат на тему «Экспертные системы»

Выполнил студент гр. 621831

Анцев А.В.

Проверил к.т.н., доц каф. ТМС,

Анцев А.В.

1. Тула 2012 Содержание

Тула 2012 1

Введение 3

1. Определение экспертных систем. Главное достоинство и назначение экспертных систем. 4

2. Области применения экспертных систем. 5

2.1. Медицинская диагностика. 5

2.2. Прогнозирование. 5

2.3. Планирование. 5

2.4. Интерпретация. 6

2.5. Контроль и управление. 6

2.6. Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах. 6

2.7. Обучение. 6

1.5. Критерий использования ЭС для решения задач. 7

1.6. Ограничения в применение экспертных систем. 8

Список литературы 10

Введение

Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.

ЭС – это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличие от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.

При создании ЭС возникает ряд затруднений. Прежде всего, это связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”. Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты.

Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора.

При построении подсистем вывода используют методы решения задач искусственного интеллекта.