Информационные технологии экспертных систем

 
 
 
 

                    Кафедра Информационных систем

Контрольная работа

по дисциплине: «Информационные технологии в экономике»

на тему:

«Информационные технологии экспертных систем». 
 
 
 
 
 
 

Выполнила:

студент 2 курса заочного отделения

По  спец-ти:  «Экономика и

управление  на предприятиях АПК»

Проверил:

Кандидат  технических наук, доцент

 
 
 

Содержание

Стр.

Введение                                                                                   3                    

1.Структура и назначение экспертных систем    4                   

2.Основные области применения ЭС                                                               6                        

3.Классификация экспертных систем                                                          8        

4.Характеристика структурных элементов экспертных систем                11                     

5.Этапы и средства разработки экспертных систем                                    13 

6.Инструментальные средства построения экспертных систем                 16

Заключение                                                                                                      18

Библиографический список                                                                           19

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Введение

  В настоящее время среди всех СИИ (система искусственного интелекта) наибольшее распространение (по некоторым оценкам до 90 %) получили экспертные системы различных типов. Объяснение этому находится в самой истории развития технологии ИИ. Если условно проследить начало этой истории по десятилетиям, увидим, что в 60-х гг. XX в. специалисты в области ИИ пытались моделировать сложный процесс мышления, отыскивая общие методы решения широкого класса задач и реализуя их в универсальных программах.  Большая часть таких попыток была неудачной.

  Дальнейшие  исследования в 70-е гг. XXв. были сконцентрированы на разработке двух групп методов:

• методов представления задач – в стремлении сформулировать решаемую проблему так, чтобы ее было легче решить;
• методов поиска (вывода) ответа – в стремлении создать достаточно хитроумные способы управления ходом решения задачи, обеспечивающие приемлемый расход машинных ресурсов.

 Однако  и эта стратегия не принесла реальных успехов. Только в конце 70-х гг. XX в. был сделан принципиальный вывод: эффективность программы при решении интеллектуальных задач в большей степени зависит от знаний, которыми она обладает, а не только от используемых формализмов и схем вывода. Чтобы сделать систему интеллектуальной, ее нужно снабдить множеством высококачественных знаний о некоторой предметной области. Это послужило основой новой концепции развития СИИ — создания специализированных программных систем, каждая из которых является как бы экспертом в некоторой узкой предметной области. Такие программы в дальнейшем и стали называть экспертными системами. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

1. Структура и назначение экспертных систем 

       Огромный интерес  к ЭС обусловлен тремя основными  обстоятельствами:

• ЭС ориентированы на решение широкого круга задач в ранее неформализуемых областях, которые считались малодоступными для использования ЭВМ;
• ЭС предназначены для решения задач в диалоговом режиме со специалистами, от которых не требуется знания программирования — это резко расширяет сферу использования вычислительной техники, которая в данном случае выступает как инструмент подкрепления памяти специалиста и усиления его способностей к логическому выводу;
• специалист, использующий ЭС для решения своих задач, может достигать, а иногда и превосходить по результатам возможности экспертов в данной области знаний, что позволяет резко повысить квалификацию рядовых специалистов за счет аккумуляции знаний в ЭС, в том числе знаний экспертов высшей квалификации.

Свое  название ЭС получили по двум причинам:

•   информацию (знания) для них поставляют эксперты;
• ЭС выдает решения, аналогичные тем, которые формулируют эксперты.

Понятие «эксперт» заслуживает отдельного обсуждения.

  По  Д.Уотермену, эксперт (англ. йотат ехреП— знаток, специалист в области, сфере деятельности) — человек, который за годы обучения и практики научился чрезвычайно эффективно решать задачи, относящиеся к конкретной предметной области. Главным в этом определении является требование к эксперту, которое предъявляются и к ЭС: эффективность решения конкретных задач из узкой предметной области.

  В соответствии с определением П.Джонса, «эксперт — это человек, который благодаря обучению и опыту может делать то, что мы все, остальные люди, делать не умеем; эксперты работают не просто профессионально, но к тому же уверенно и эффективно. Эксперты обладают огромными познаниями и пользуются различными приемами и уловками для применения своих знаний к проблемам и заданиям; они также умеют быстро переворошить массу несущественной информации, чтобы добраться до главного, и хорошо умеют распознавать в проблемах, с которыми сталкиваются, примеры тех типовых проблем, с которыми они уже знакомы. В основе поведения экспертов лежит совокупность практически применимых знаний.  Поэтому разумно предположить, что эксперты — это те люди, к которым надо обратиться, когда мы желаем проявить компетентность, делающую возможным такое поведение, как у них». Отметим, что в обоих определениях подчеркиваются источники знаний экспертов — обучение и практика (опыт).

  Таким образом, можно дать следующее определение: под ЭС понимается программная система, выполняющая действия, аналогичные тем, которые выполняет эксперт в некоторой прикладной предметной области, делая определенные заключения в ходе выдачи советов и консультаций. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

  2.Основные области применения ЭС

  (в  порядке уменьшения числа ЭС, используемых в данной области) 

• проектирование  ЭС;
• медицинский диагноз и консультации по лечению;
• консультации и оказание помощи пользователю по решению задач в различных предметных областях;
• автоматическое программирование, проверка и анализ ПО;
• проектирование сверхбольших интегральных схем. Обучение в различных предметных областях;
• техническая диагностика и выработка рекомендаций по ремонту оборудования;
• планирование в различных предметных областях. Анализ данных в различных предметных областях (в том числе и статистический). Интерпретация геологических данных и выработка рекомендаций по обнаружению полезных ископаемых;
• интерпретация данных и планирование эксперимента в ходе научных исследований в области биологии. Решение задач, связанных с космическими исследованиями;
• обеспечение научных исследований в химии, выработка рекомендаций по синтезу соединений;
• управление проектированием, технологическими процессами и промышленным производством. Анализ и синтез электронных схем. Формирование математических понятий, преобразование математических выражений;

• анализ рисков в политике и экономике. 
Структура типовой ЭС представлена на рис.1. 

                            Система

                           основанная

                            на знаниях                    

 
 

 
 

 
 

 

Рис.1. Структура  экспертной системы 

     Следует учесть, что реальные экспертные системы  могут иметь более сложную  структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в любой действительно экспертной системе, поскольку являют собой негласный канон на структуру современной экспертной системы.

     Определим основные термины:

Пользователь  – специаоист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока, и поэтому он нуждается в помощи и  поддержке своей деятельности со стороны ЭС.

Инженер знаний – специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний.

База  знаний – ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю.

Компонент объяснений – программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: «Как была получена та или иная рекомендация?» и «Почему система приняла такое решение?» Ответ на вопрос «как» - это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов базы знаний, т.е. всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос «почему» - ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т.е отход на один шаг назад.

Компонент приобретения знаний – программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать базу знаний в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов  языка представления знаний, подсказок и других сервисных средств, облегчающих работу с базой. 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

3.Классификация экспертных систем 

  Существует  множество признаков, по которым  можно  классифицировать экспертные системы. По степени сложности различают поверхностные и глубинные ЭС, по степени связанности правил продукционные ЭС делят на связные и малосвязные, по типу предметной области выделяют статические, динамические ЭС и ЭС реального времени и т. п. Процесс создания ЭС занимает немало времени, поэтому определенный интерес представляет классификация экспертных систем по стадиям разработки:

  • демонстрационный прототип (база знаний содержит 10—100 
правил);

• исследовательский прототип (200 — 500 правил);
• действующий прототип (500—1000 правил);
• промышленный образец (1000—1500 правил);
• коммерческий образец (1500 — 3000 правил).

 

 Классификация по решаемой задаче.

      Интерпретация данных. Это одна из традиционных задач экспертных систем. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных.

      Диагностика. Под диагностикой понимается обнаружение неисправности в некоторой системе. Неисправность – это отклонение от нормы. Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых организмов, и всевозможные природные аномалии. Важной спецификой является необходимость понимания функциональной структуры диагностирующей системы.

      Мониторинг. Основная задача мониторинга – непрерывная интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация  о выходе тех или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы – «пропуск» тревожной ситуации и инверсная задача «ложного» срабатывания. Сложность этих проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учета временного контекста.

      Проектирование. Проектирование состоит в подготовке спецификаций на создание «объектов» с заранее определенными свойствами. Под спецификацией понимается весь набор необходимых документов – чертеж, пояснительная записка и т.д. Основные проблемы здесь – получение четкого структурного описания знаний об объекте и проблема «следа». Для организации эффективного проектирования и, в еще большей степени, перепроектирования необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их принятия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода решения и процесс объяснения.