- •Экспертные системы
- •Экспертиза и экспертная информация. Определения экспертной системы. Отличия эс от других программ и систем ии. Назначение и функции эс. Роль эс в области ии.
- •Структура эс. База знаний, машина вывода, интерфейс пользователя, компонента объяснения, компонента обучения. Отличия статической и динамической эс.
- •Классификации эс по решаемой задаче, по связи с реальным временем, по степени интеграции, по степени сложности, по стадии реализации, по типу программных и технических средств.
- •Коллектив разработчиков эс. Пользователь, эксперт, программист, программист-интегратор, инженер по знаниям. Требования к навыкам, квалификации и психологическим особенностям разработчиков эс.
- •База знаний. Извлечение знаний. Стратегии и трудности извлечения знаний. Психологический, лингвистический и гносеологический аспекты. Методы извлечения знаний.
- •Источники неопределенности
- •Аргументы неадекватности теории вероятности
- •Коэффициенты уверенности. Степень доверия.
- •Нечетка логика:
- •Система объяснения в эс
- •Трассировка всех действий
- •Формирование пояснений на основе фреймов эс centaur
- •Последовательное взаимодействие
- •Последовательно-параллельное
Структура эс. База знаний, машина вывода, интерфейс пользователя, компонента объяснения, компонента обучения. Отличия статической и динамической эс.
Структура ЭС
2 типа знаний:
Экстенсиональные – внешние(определение объекта через примеры)
Интенсиональные – определяют объект через свойства и структуру
ЭС отличаются по составу компонент:
Динамические
Статические
Статическая
3 min компонента:
БЗ
Машина вывода
Интерфейс пользователя
Структура ЭС реального времени(динамическая)
В состав типичной ЭС входят следующие компоненты:
база знаний;
База знаний предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных в этой области.
решатель;
Решатель, используя исходные данные из БД и знания из БЗ, формирует такие последовательности правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи.
компонента приобретения знаний;
Компонента приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом, а также формирует знания на основе анализа прикладных ситуаций. Важной составляющей компонента приобретения знаний является интеллектуальный редактор базы знаний.
объяснительная компонента;
Объяснительная компонента объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решения) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.
диалоговая компонента.
Интерфейсная (диалоговая) компонента ориентирована на организацию дружественного взаимодействия со всеми категориями пользователей в ходе решения задач экспертизы.
Классификации эс по решаемой задаче, по связи с реальным временем, по степени интеграции, по степени сложности, по стадии реализации, по типу программных и технических средств.
По решаемой задачи
ЭС интерпретации данных, которые предназначены для определения списка исх. данных.
ЭС диагностики. Выполняется процесс соответствия объектов к некоторому классу и обнаружение неисправностей(любые отклонения)
ЭС мониторинга. Предназначена для непрерывной интерпретации данных в реальном машинном времени и сигнализировали о выходе параметров за допускаемые пределы
ЭС проектирования. Готовит специализации на создание объектов с заранее заданными свойствами
ЭС планирования. Находит планы действий для достижения и выполнения каких либо заданий
ЭС обучения.(комбинированные). Диагностика ошибки при изучение каких либо дисциплин предсказание правильного решения
По связи с реальным временем
Статические ЭС. Работа в таких ПО, где представление о знание носит статический характер
Квазидинамические ЭС. Интерпретация систем по совокупности отчетов и измерений
Динамические ЭС(реального времени). Проводят непрерывную оценку быстро изменяющейся ситуации. Есть жесткое и мягкое реальное время(время отклика)
По степени интеграции
Автономные ЭС. Проводят режим консультации по поводу каких либо систем на основе имеющихся знаний
Гибридные ЭС. Содержат другие ЭС.
По степени сложности
Поверхностные. Содержат простые продукционные правила если, то
Глубинные. Определяют возможные варианты решения по тем фактам, которые хранятся в БЗ, а также экстрагировать новые знания
Динамические(как глубина так и гибрид)
По стадии реализации
Демонстрационные. 50-100 правил, решает часть задач
Исследовательские. 200-500 правил. ЭС не устойчива но решает все.
Действующий.500-1000 правил. Решает все, но медленно
Промышленная. 1000-5000. Качество при минимальных ресурсах
Коммерческие. 1500-3000. Предназначены для продажи.
По типу ЭВМ
ЭС для уникальных стратегических задач на супер ЭВМ(Эльбрус)
ЭС на ЭВМ средней производительности(mainf)
ЭС на символьных процессорах и рабочих станциях(SUN)
ЭС на мини и супермини ЭВМ(vax)
ЭС на ПК(IBM, MAC)