38. Структура мягкой экспертной системы.[1/1]
Мягкая ЭС обладает особенностями:
а) Использует статические данные, на основе которых формируется обучающая выборка для НС.
б) Использует обученные НС для извлечения знаний.
в) Использует НЛ для осуществления нечеткого логического вывода.
г) Использует ГА для оптимизации базы правил
Структура:
39.Методология разработки интеллектуальных систем. Виды прототипов экспертных систем.[1/1]
Основывается на технологии прототипирования.
Сущность технологии: Разработчики информационной системы не ставят целью разработать сразу конечный полный вариант информационной системы, а разрабатывают вначале её упрощенный вариант – прототип. В целом весь процесс проектирования представляет собой разработку серии прототипов по мере усложнения. Цель первого прототипа – (применительно к экспертной системе) доказать пригодность методов инженерии знаний к решению задач. Результаты решения задачи с помощью первого прототипа:
1. Может быть доказана пригодность, тогда переходят к разработке следующего прототипа.
2. Если непригоден, тогда: - либо меняют формализм представления знаний и пытаются разработать, - либо отказываются.
При разработке ЭС разрабатываются как правило следующие прототипы:
1. Демонстрационный прототип. 1 - 2 месяца; 50-100 правил.
2. Исследовательский прототип. 2 - 6 месяцев; 100 общих правил. Исследовательский прототип решает только типовые задачи, он неустойчив в работе и не полностью проверен.
3. Действующий прототип. 9 мес. – 1 год; 500 общих правил. Решает все задачи, полностью проверен, но при этом расходует много времени и памяти.
4. Готовая ЭС (промышленная ЭС). До 1,5 года; 1000 общих правил. Эффективно решает все виды задач с минимумом расхода времени и памяти.
5. Коммерческая ЭС. До 3 лет; 3000 общих правил. Проблемно – предметно ориентированная ЭС: Определенные процедуры + список терминов, который присущ предметной области.
40.Обобщенная структура основных этапов разработки экспертных систем.[1/2]
1. Идентификация.
На этом этапе осуществляется вербальное описание проблемной области (постановка задачи, определение цели для ЭС, определение исходных значений) и оговаривается группы разработчиков, сроки (организационные моменты).
2. Концептуализация.
2.1 Под извлечением понимается извлечение знаний из эксперта, т.е. перенос компетентности от эксперта к когнитологу (наблюдение, текстологические методы).
2.2 Структурирование
проблемной области –
концептуализация
предметной области.
Осуществляется целостное
систематическое описание
системы.
Результатом является
пояснительная записка.
Пояснительная записка
– условное (неформальное)
описание основных понятий
проблемной области и
взаимосвязь между ними в
виде графов, диаграмм,
таблиц. Для разработки
пояснительной записки могут
применяться следующие
подходы:
1) структурный (BPWin, ERWin, IDEF);
2) объектно-ориентированный (RRose).
2.3. Формирование знаний – процесс анализа больших объемов данных с целью извлечения знаний.