Основные факторы, влияющие на целесообразность и эффективность разработки в экспертной системе

1. Нехватка специалистов, затрачивающих значительное время для оказания помощи другим.

2. Выполнение небольшой задачи требует многочисленного коллектива специалистов, поскольку не один из них не обладает достаточными знаниями.

3. Сниженная производительность, поскольку задача требует полного анализа сложного набора условий, а обычный специалист не в состоянии просмотреть за отведенное время все эти условия.

4. Большое расхождение между решениями самых хороших и самых плохих исполнителей.

5. Наличие эксперта, готового поделиться своим опытом.

Лекция №3

Недостатки экспертных систем по отношению к человеку и эксперту:

1. Экспертная система может быть не пригодна для применения пользователя, если у него нет опыта работы с такими системами.

2. Вопросно-ответный режим, обычно принятый в таких системах, замедляет получение решения.

3. Существует проблема приведения знаний, полученных от эксперта, к виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию.

4. Человек-эксперт, при решении задачи, обычно обращается к своей интуиции или к здравому смыслу, если отсутствуют формальные методы решения или аналоги задачи.

Достоинства экспертных систем перед человеком-экспертом:

1. Нет предубеждений, они не делают поспешных выводов.

2. Введенные в машину знания сохраняются, а человек имеет ограниченную БЗ. Если знания долго не используются, они забываются.

3. Эксперт пользуется побочными знаниями и может легко подастся влиянию внешних факторов, напрямую не связанных с решением задачи.

Главное отличие экспертных систем от других программных средств – наличие БЗ, в которых знания хранятся в форме понятной специалистам в проблемной области и могут быть изменены и дополнены так же в понятной форме при помощи языка представления знаний.

Архитектура экспертных систем

Архитектура ЭС включает в себя 2 основных компонента:

1. БЗ(хранилище единиц знаний).

2. Программный инструмент доступа и обработки знаний(Оболочка ЭС, включающая в себя механизм вывода решения, механизм приобретения знаний, механизм объяснения получаемых результатов и интеллектуальный интерфейс). Центральным компонентом ЭС, представляющим особую ценность, является БЗ, которая выступает по отношению к другим компонентам, как содержательная подсистема.

База знаний – совокупность единиц знаний, которая представляет собой формализованное, с помощью некоторого метода представления знаний, отражения объектов проблемной области, и их взаимосвязей, действий над объектами, и возможных неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются.

В качестве метода представления знаний чаще всего используется правило в виде следующей конструкции: Если<условие> то <заключение> CF(фактор неопределенности)

В качестве факторов определенности CF как правило выступает коэффициент уверенности нечеткой логики.

Примеры правил:

1. Если коэффициент рентабельности больше, чем 0,2, то рентабельности будет равняться удовлетворительности(CF=100).

2. Если задолженность равно нет и рентабельность равно удовлетворительно, то финансовое состояние равно удовлетворительно(CF=80).

3. Если финансовое состояние равно удовлетворительно и репутация равно удовлетворительно, то надежность предприятия равно удовлетворительно(CF=90). Это все прямая цепочка рассуждений.

Интеллектуальный интерфейс: Обмен данными между конечными пользователями и экспертной системы выполняет программа интеллектуального интерфейса, которая воспринимает сообщения пользователя и преобразует их в форму представления БЗ и наоборот переводит внутреннее представление результата обработки в формат пользователя и выдает сообщение на требуемый носитель.