Федеральне державне освітній заклад середньої професійної освіти
"Омський промислово-економічний коледж"
Доповідь на тему
Експертні системи
з дисципліни «Основи побудови автоматизованих інформаційних систем»
Зміст
Основні поняття та визначення
Структуру експертної системи
Класифікація експертних систем
Основні поняття та визначення
Експертні системи (ЕС) - це складні програмні комплекси, що акумулюють знання спеціалістів у конкретних предметних областях і тиражують цей емпіричний досвід для консультацій менш кваліфікованих користувачів.
У нашій країні сучасний стан розробок в області експертних систем можна охарактеризувати як стадію всезростаючого інтересу серед широких верств економістів, фінансистів, викладачів, інженерів, медиків, психологів, програмістів, лінгвістів. На жаль, цей інтерес має поки що досить слабке матеріальне підкріплення - явний брак підручників та спеціальної літератури, відсутність символьних процесорів і робочих станцій штучного інтелекту, обмежене фінансування досліджень у цій області, слабкий вітчизняний ринок програмних продуктів для розробки експертних систем.
Тому поширюються "підробки" під експертні системи у вигляді численних діалогових систем та інтерактивних пакетів прикладних програм, які дискредитують в очах користувачів це надзвичайно перспективний напрям. Процес створення експертної системи вимагає участі висококваліфікованих фахівців у галузі штучного інтелекту, яких поки випускає невелику кількість вищих навчальних закладів країни.
Сучасні експертні системи широко використовуються для тиражування досвіду і знань провідних фахівців практично в усіх сферах економіки. Традиційно знання існує у двох видах:
Колективний досвід;
Особистий досвід;
Якщо більша частина знань в предметній області представлена у вигляді колективного досвіду (наприклад, вища математика), ця предметна область не потребує експертних системах.
Якщо в предметній області більша частина знань є особистим досвідом спеціалістів високого рівня, якщо ці знання з яких-небудь причин слабо структуровані, така предметна область, швидше за все, потребує експертній системі.
Структуру експертної системи
користувач - спеціаліст предметної області, для якого призначена система. Зазвичай його кваліфікація недостатньо висока, і тому він потребує допомоги і підтримки своєї діяльності з боку ЕС.
Інженер по знаннях - фахівець зі штучного інтелекту, який виступає в ролі проміжного буфера між експертом і базою знань.
Інтерфейс користувача - комплекс програм, що реалізують діалог користувача з ЕС як на стадії введення інформації, так і отримання результатів.
База знань - ядро ЕС, сукупність знань предметної області, записана на машинний носій в формі, зрозумілою експерту і користувачу (зазвичай на деякій мові, наближеному до природного). Паралельно такому як "людському" поданням існує БЗ у внутрішньому "машинному" поданні.
Решатель - програма, що моделює хід міркувань експерта на підставі знань, наявних в БЗ.
Підсистема пояснень - програма, що дозволяє користувачеві отримати відповідь на питання (наприклад: питання "Чому система прийняла таке рішення?" Відповідь "чому" - посилання на умовивід, безпосередньо передувала отриманому рішенням, тобто відхід на один крок назад).
Інтелектуальний редактор БЗ - програма, що представляє інженерові по знаннях можливість створювати БЗ в діалоговому режимі. Включає в себе систему:
Вкладене меню;
Шаблонів мови представлення знань;
Підказок ("допомога").
У колектив розробників ЕС входить як мінімум чотири людини:
експерт;
інженер по знаннях;
програміст;
користувач.
Класифікація експертних систем
Класифікація за розв'язуваної задачі:
Інтерпретація даних. Під інтерпретацією розуміється визначення змісту даних, результати якого мають бути погодженими і коректними.
Наприклад: виявлення та ідентифікація різних типів суден (SIAP).
Діагностика. Під нею розуміється виявлення несправності в деяких систем.
Наприклад: діагностика помилок в апаратурі та математичному забезпеченні ЕОМ (CRIB).
Моніторинг. Основне завдання моніторингу є безперервна інтерпретація даних в реальному масштабі часу і попередження про вихід тих або інших параметрів за допустимі межі.
Наприклад: контроль за роботою електростанцій (СПРІНТ).
Проектування. Це підготовка специфікацій на створення об'єктів із заздалегідь визначеними властивостями.
Наприклад: проектування конфігурацій ЕОМ (VAX).
Прогнозування. Вони логічно виводять вірогідні наслідки з заданих ситуацій.
Наприклад: прогнози в економіці (ECCON), передбачення погоди (WILLARD).
Планування. Під ним розуміється знаходження планів дій, що відноситься до об'єктів, здатних виконувати деякі функції.
Наприклад: планування промислових замовлень (ISIS).
Навчання. Система діагностує помилки при вивченні якої-небудь дисципліни за допомогою ЕОМ, і підказують правильні рішення.
Наприклад: вивчення мови програмування Паскаль.
Кваліфікація по зв'язку з реальним часом:
Статичні. Розробляються в предметних областях, в яких БЗ і дані не змінюються в часі, вони стабільні.
Наприклад: діагностика несправності в автомобілі.
Квазідінаміческіе. Інтерпретують ситуацію, яка змінюється з деяким фіксованим інтервалом часу.
Динамічні. Працюють у сполученні з датчиками об'єктів у режимі реального часу з безперервною інтерпретацією даних, що надходять.