3.2. Результат моделювання для заданих даних
Ймовірність виникнення геморагічного чи ішемічного інсульту при комбінації різних симптомів:
Ймовірність виникнення геморагічного інсульту при наявності 1-го і 3-го симптомів - 19%
Ймовірність виникнення ішемічного інсульту при наявності 1-го і 3-го симптомів - 81%
Ймовірність виникнення геморагічного інсульту при наявності 1-го, 2-го і 3-го симптомів - 34%
Ймовірність виникнення ішемічного інсульту при наявності 1-го, 2-го і 3-го симптомів - 81%
Нижче наведений рисунок 3.4 на якому зображено модель експертної системи.
Рис.3.4. Модель експертної системи в Excel
Розділ 4. Експертні системи на основі прямого та зворотного механізму міркувань.
Процес вирішення задачі в ЕС складається з таких основних етапів:
- визначення мети;
- визначення фактів, які мають відношення до цієї мети;
- отримання даних, які відповідають фактам;
- оцінка даних і отримання логічного висновку за допомогою механізму виведення.
Такий процес називається прямим ланцюгом міркування, тобто ланцюгом від даних до логічного висновку.
Процес, в якому висновок використовується для пошуку даних, які його підтримують, називається зворотнім (оберненим) ланцюгом міркування.
Рис.4.1. Схема роботи ЕС з прямим та зворотнім ланцюгами міркування
4.1. Розробка задачі із зворотнім ланцюгом міркування.
Умова задачі:
ЕС повинна визначати, до якого виду відноситься риба на основі наступних знань:
- не риба: не плаває:
- дельфін: плаває, дає молоко:
- щука: плаває, не дає молока, живе в прісній воді, їсть рибу;
- короп: плаває, не дає молока, живе в прісній воді, не їсть рибу;
- скат: плаває, не дає молока, не живе в прісній воді, має електричний заряд:
- акула: плаває, не дає молока, не живе в прісній воді, не має електричного заряду, рухаеться постійно:
- камбала: плаває, не дає молока, не живе в прісній воді, не має електричного заряду, не рухається постійно.
Завдання.
Розробка моделі предметної області.
Розробка дерева рішень.
Розробка сітки виведення для ЕС.
4.1.1. Розробка моделі предметної області.
Таблиця 1
Модель предметної області
| Види риб | Можливість плавати | Можливість давати молоко | Можливість жити в прісній воді | Їсть рибу | Має електричний заряд | Рухається постійно |
| не риба | - | | | | | |
| дельфін | + | + | | | | |
| щука | + | - | + | + | | |
| короп | + | - | + | - | | |
| скат | + | - | - | - | + | |
| акула | + | - | - | - | - | + |
| камбала | + | - | - | - | - | - |
4.1.2. Розробка дерева рішень
4.1.3. Розробка сітки виведення
4.2. Розробка задачі із прямим ланцюгом міркування.
Умова задачі:
ЕС повинна прогнозувати можливість повені і давати відповідні рекомендації. При цьому використовуються такі знання:
a) при наявності великої кількості снігу в горах можлива повінь і навпаки;
б) якщо повінь можлива, мають місце такі варiанти:
- якщо температура підвищується, оголосити евакуаційну готовність
-якщо температура не підвищується, евакуаційну готовність не оголошувати;
в) якщо оголошена евакуаційна готовність, можливі варiанти:
при низькому рівні води в річках евакуацію не проводити;
при високому рівні води в річках провести евакуацію.
Завдання
Розробка моделі предметної області.
Розробка дерева рішень.
Розробка сітки виведення для ЕС.
4.2.1. Розробка моделі предметної області.
Таблиця 2
Модель предметної області
| Евакуація | | |||||||||||
| Кількість снігу | Повінь | Температура | Евакуаційна готовність | Рівень води | ||||||||
| Велика | Мала | Можлива | Не можлива | Підвищується | Не підвищується | Оголошена | Не оголошена | Високий | Низький | |||
| Евакуація буде | + | | + | | + | | + | | + | | ||
| Евакуації не буде | | + | | + | | + | | + | | + | ||
4.2.2. Розробка дерева рішень
4.2.3. Розробка сітки виведення
Висновок
Можна стверджувати що експертні системи відзначаються певними перевагами над людьми-експертами при використанні. Зокрема, експертна система:
переважає можливості людини при вирішенні надзвичайно громіздких проблем;
не має упереджених думок, тоді як експерт може користуватися побічними знаннями і легко піддається впливу зовнішніх факторів;
не робить поспішних висновків, нехтуючи певними етапами знайдення рішення;
забезпечує коректну роботу з інформацією, яка містить помилки, за рахунок використання імовірнісних методів досліджень;
дозволяє проводити одночасну обробку альтернативних версій, а також забезпечує можливість обґрунтування рішення та відтворення шляху його прийняття.
Але навіть найкращі з існуючих експертних систем мають певні обмеження у порівнянні з людиною-експертом, які зводяться до таких:
Більшість експертних систем не цілком придатні для широкого використання.
Все ще залишається проблемою приведення знань, отриманих від експерта, до вигляду, який забезпечував би їх ефективне використання
Експертні системи, як правило, не можуть набувати якісно нових знань, не передбачених під час розроблення, і тим більше, не мають здорового глузду. Людина-експерт під час розв'язання задачі зазвичай звертається до своєї інтуїції або здорового глузду, якщо відсутні формальні методи рішення або аналоги розв'язування цієї проблеми.
Саме тому експертні системи не є настільки широко використовуваними на даний момент
Список використаної літератури
Продеус А. М. Експертні системи в медицині: Навчальний посібник [Електронний ресурс] / А. М. Продеус, Ю. С. Синекоп, Є. Я. Швець // Запоріжжя: ЗДІА. – 2014. – Режим доступу до ресурсу: http://www.zgia.zp.ua/gazeta/ES_UchebnoePosobie.pdf.
Субботін С. О. Подання і обробка знань у системах штучного інтелекту та підтримки прийняття рішення / С. О. Субботін. – Запоріжжя: ЗНТУ, 2008. – 342 с.
Системи керування базами даних і знань / Під ред. А. Н. Наумова, М., "Фінанси и статистика", 1991.
Експертні системи. Принцип роботи и застосування / Під ред. Р. Форсайта, пер. з англ. – М.: "Радіо и зв’язок", 1987.
Хахановський В. І. Eкспертні системи, проблеми їх використання для вирішення криміналістичних завдань // НАВС. – 2011. – Режим доступу до ресурсу: https://arm.naiau.kiev.ua/books/kryminalist_inform/lection/lec2.html.
Грабовський В. Г. Експертна система пошуку смартфонів / В. Г. Грабовський, П. Р. Маслій. – Львів, 2017. – 66 с.
Бази даних: Метод. вказівки до провед. практ. занять до розділу «Проектування баз даних» для студентів спеціальності „Автоматизоване управління технологічними процесами” / Уклад.: Л.Д. Ярощук – К. : НТУУ ”КПІ“, 2013. – 34 с.
Філатова Т. В. Інформаційне моделювання предметних областей як елемент оптимального організаційного управління [Електронний ресурс] / Т. В. Філатова // ОДВК. – 2017. – Режим доступу до ресурсу: http://dspace.opu.ua/jspui/bitstream
1 2 3 4 5 6