Лабораторная работа № 5 построение нейросетевой экспертной системы

5.1. Цель работы

Целью работы является изучение принципов построения экспертных систем на основе использования ИНС.

5.2. Методические указания

Экспертные системы (ЭС) представляют собой компьютерные программы, использующие принципы искусственного интеллекта и формализованные знания эксперта для обработки оперативной информации и принятия обоснованных решений в анализируемой предметной области. ЭС предназначены, главным образом, для решения практических задач, возникающих в слабо структурированной и трудно формализуемой предметной области.

Существуют два принципиально различных класса ЭC: системы, основанные на правилax и системы, основанные на примерах. Первый класс ЭС применяется для работы с хорошо систематизированными элементами знаний и априори известными закономерностями, выраженными различного рода методиками, инструкциями правилами и т.п. Второй класс ЭС используется в ситуациях, когда отсутствуют какие-либо явные связи и закономерности между элементами знаний, а сами знания представлены в виде списков примеров описывающих реализации тех или иных событий. Если первый класс ЭС работает с хорошо определенными данными и знаниями, извлеченными из экспертов-аналитиков инженерами знаний, то второй - формирует свои знания путем адаптации к предметной области, представленной примерами, причем как обучающая, так и анализируемая информация может быть искажена и неполна.

ЭС, основанные на примерах, по принципам работы можно разделить на две группы: использующие нейронные сети и использующие алгоритм индуктивного обобщения. Первые, в основном, используются как предварительно обученный на примерах классификатор, у которого при подаче на его вход набора значений исходных параметров, описывающих обстановку, на выходе появляется искомое решение по данной ситуации. Вторые по наборам примеров формируют дерево решений, из которого затем строятся соответствующие для принятия решений правила.

Необходимость реализации ЭС в нейросетевом логическом базисе возникает при значительном увеличении числа правил и выводов. Возможности нейросетевых оценивателей могут быть использованы в различных сложных проектах, где необходимо оперативное формирование мнений о происходящих процессах. Помощь со стороны таких систем может быть чрезвычайно полезной как в силу своей оперативности, так и точности, во многих случаях не меньшей, чем у человека. Кроме того, отсутствие таких человеческих недостатков, как избыточные эмоции, нелогичность действий, необоснованные предпочтения и пр. позволяет утверждать, что нейросетевые предсказатели должны включаться в состав жизненно важных систем принятия решений. Примерами реализации конкретных нейросетевых экспертных систем могут служить система выбора воздушных маневров в ходе воздушного боя, медицинская диагностическая экспертная система для оценки состояния летчика и т.п.

5.2.1. Постановка задачи

Предполагается, что необходимо создать ЭС, которая по известным оперативно-технических данным, доступным специалистам-экспертам и самой нейронной сети, должна обучиться на данных за некоторый предшествующий период, а затем формировать предварительные прогнозные оценки военно-cтpaтeгической обстановки на театре гипотетических “Звездных войн”. Истинная оценка обстановки в значительной степени должна определяться именно экспертами. Однако при каждом изменении характеристик обстановки, являющихся важными для искомых оценок угроз, возможность иметь мгновенную оценку ситуации является исключительно важной.