
- •Компьютерные технологии в науке и образовании
- •Часть 2 Экспертные системы
- •Содержание
- •Лекция 1
- •2.1 Введение в экспертные системы.
- •2.1.1 Назначения и основные свойства экспертных систем
- •Состав и взаимодействие участников построения и эксплуатации экспертных систем
- •Преимущества использования экспертных систем
- •Особенности построения и организации экспертных систем
- •2.1.5 Основные режимы работы экспертных систем
- •2.1.6 Отличие экспертных систем от традиционных программ
- •2.1.7 Технология разработки экспертных систем
- •Лекция 2
- •2.2 Выявление знаний от экспертов.
- •2.2.1 Экспертное оценивание как процесс измерения.
- •Связь эмпирических и числовых систем.
- •Методы измерения степени влияния объектов.
- •2.2.3.1 Метод ранжирования.
- •Метод парных сравнений.
- •Метод непосредственной оценки.
- •Один из подходов к формированию и оценке компетентности группы экспертов.
- •Характеристика и режимы работы группы экспертов.
- •Лекция 3
- •2.3 Обработка экспертных оценок.
- •2.3.1 Задачи обработки.
- •2.3.2 Групповая экспертная оценка объектов при непосредственном оценивании.
- •Обработка парных сравнений.
- •Определение обобщенных ранжировок.
- •Замечания к определению групповых оценок.
- •Лекция 4
- •2.4 Экспертные системы с неопределенными знаниями.
- •2.4.1 Неопределенности в эс и проблемы порождаемые ими.
- •Теория субъективных вероятностей.
- •Байесовское оценивание.
- •Теорема Байеса как основа управления неопределенностью.
- •Лекция 5
- •2.5 Логический вывод на основе субъективной вероятности.
- •2.5.1 Простейший логический вывод
- •Распространение вероятностей в эс
- •Последовательное распространение вероятностей
- •Экспертные системы, использующие субъективные вероятности
- •Лекция 6
- •2.6 Байесовские сети доверия как средство разработки эс.
- •2.6.1 Основные понятия и определения
- •2.6.2 Пример построения простейшей байесовской сети доверия
- •Процесс рассуждения (вывода) в байесовских сетях доверия
- •Байесовские сети доверия как одно из направлений современных экспертных систем
- •Представление знаний с использованием байесовской сети доверия и условная независимость событий
- •Лекция 7
- •2.7 Диаграммы влияния.
- •2.7.1 Назначение и основные компоненты диаграмм влияния
- •2.7.2 Пример построения простейшей диаграммы влияния
- •Диаграммы влияния с несколькими вершинами решения
- •Лекция 8
- •2.8 Сети доверия с условными гауссовскими переменнами.
- •2.8.1 Непрерывные случайные величины
- •Непрерывные гауссовские переменные
- •Числовые характеристики случайных величин
- •Совместное использование дискретных и непрерывных переменных в байесовских сетях доверия
- •Логический вывод в байесовских сетях доверия с непрерывными и дискретными состояниями
- •Лекция 9
- •2.9 Экспертные системы на основе теории Демстера–Шеффера (тдш).
- •2.9.1 Предпосылки возникновения новой теории.
- •2.9.2 Основы теории Демстера–Шеффера
- •2.9.3 Меры доверия и правдоподобия в тдш
- •2.9.4 Отличие тдш от теории вероятностей
- •2.9.5 Связь между тдш и классической теорией вероятностей
- •2.9.6 Комбинация функций доверия
Какую работу нужно написать?
Федеральное
агентство по образованию Российской
Федерации
Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования
«Тульский государственный университет»
Кафедра «Инструментальные и метрологические системы»
Илюхин С.Ю. доцент, д.т.н.
КОНСПЕКТ ЛЕКЦИЙ
дисциплины
Компьютерные технологии в науке и образовании
Часть 2 Экспертные системы
Направление подготовки: 200500 «Метрология, стандартизация и сертификация»
Формы обучения (очная)
Тула 2006
Содержание
Лекция 1 3
2.1 Введение в экспертные системы. 3
2.1.1 Назначения и основные свойства экспертных систем 3
2.1.2 Состав и взаимодействие участников построения и эксплуатации экспертных систем 4
2.1.3 Преимущества использования экспертных систем 6
2.1.3 Особенности построения и организации экспертных систем 6
2.1.5 Основные режимы работы экспертных систем 8
2.1.6 Отличие экспертных систем от традиционных программ 9
2.1.7 Технология разработки экспертных систем 10
Лекция 2 11
2.2 Выявление знаний от экспертов. 11
2.2.1 Экспертное оценивание как процесс измерения. 11
2.2.2 Связь эмпирических и числовых систем. 12
2.2.3 Методы измерения степени влияния объектов. 14
2.2.3.1 Метод ранжирования. 14
2.2.3.2 Метод парных сравнений. 15
2.2.3.3 Метод непосредственной оценки. 16
2.2.4 Один из подходов к формированию и оценке компетентности группы экспертов. 17
2.2.5 Характеристика и режимы работы группы экспертов. 20
Лекция 3 22
2.3 Обработка экспертных оценок. 22
2.3.1 Задачи обработки. 22
2.3.3 Обработка парных сравнений. 25
2.3.4 Определение обобщенных ранжировок. 29
2.3.5 Замечания к определению групповых оценок. 31
Лекция 4 32
2.4 Экспертные системы с неопределенными знаниями. 32
2.4.1 Неопределенности в ЭС и проблемы порождаемые ими. 32
2.4.2 Теория субъективных вероятностей. 33
2.4.3 Байесовское оценивание. 34
2.4.4 Теорема Байеса как основа управления неопределенностью. 36
Лекция 5 37
2.5 Логический вывод на основе субъективной вероятности. 37
2.5.1 Простейший логический вывод 37
2.5.2 Распространение вероятностей в ЭС 39
2.5.3 Последовательное распространение вероятностей 41
2.5.4 Экспертные системы, использующие субъективные вероятности 42
Лекция 6 43
2.6 Байесовские сети доверия как средство разработки ЭС. 43
2.6.1 Основные понятия и определения 43
2.6.2 Пример построения простейшей байесовской сети доверия 45
2.6.3 Процесс рассуждения (вывода) в байесовских сетях доверия 47
2.6.4 Байесовские сети доверия как одно из направлений современных экспертных систем 48
2.6.5 Представление знаний с использованием байесовской сети доверия и условная независимость событий 49
Лекция 7 51
2.7 Диаграммы влияния. 51
2.7.1 Назначение и основные компоненты диаграмм влияния 51
2.7.2 Пример построения простейшей диаграммы влияния 52
2.7.3 Диаграммы влияния с несколькими вершинами решения 55
Лекция 8 57
2.8 Сети доверия с условными гауссовскими переменнами. 57
2.8.1 Непрерывные случайные величины 57
2.8.2 Непрерывные гауссовские переменные 58
2.8.3 Числовые характеристики случайных величин 59
2.8.4 Совместное использование дискретных и непрерывных переменных в байесовских сетях доверия 59
2.8.5 Логический вывод в байесовских сетях доверия с непрерывными и дискретными состояниями 63
Лекция 9 65
2.9 Экспертные системы на основе теории Демстера–Шеффера (ТДШ). 65
2.9.1 Предпосылки возникновения новой теории. 65
2.9.2 Основы теории Демстера–Шеффера 66
2.9.3 Меры доверия и правдоподобия в ТДШ 68
2.9.4 Отличие ТДШ от теории вероятностей 69
2.9.5 Связь между ТДШ и классической теорией вероятностей 70
2.9.6 Комбинация функций доверия 72