Экспертные системы

Министерство  транспорта Российской Федерации

Федеральное агентство железнодорожного транспорта

ФГБОУ ВПО

«Дальневосточный  государственный университет путей  сообщения»

 

 

 

Кафедра: «Экономика»

Реферат

По дисциплине: «ПиС»

«Экспертные системы»

 

 

 

 

Выполнила: студентка 346 группы

Волкова К. Е.

Проверила: Коршикова В.А.

 

 

Хабаровск

2012

 

Содержание

 

Введение 3

1. Экспертные  системы, их особенности.  Применение  экспертных систем. 5

2. Структура  экспертной системы 11

3.Отличие  ЭС от других программных продуктов. 11

3.1. Отличительные особенности. Экспертные системы первого и второго поколения. 14

3.2. Критерий использования ЭС для решения задач. 15

3.3. Ограничения в применение экспертных систем. 17

3.4.Преимущества  ЭС перед человеком - экспертом. 18

4. История развития экспертных систем. 20

5. Модели  представления знаний 23

5.1 Логическая модель представления  знаний 24

5.2 Продукционная модель представления  знаний 26

5.3 Представление знаний фреймами 28

5.4 Представление знаний семантическими  сетями 31

Список литературы 35

 

 

 

 

 

 

 

 

 

      Введение

 

      Экспертные  системы  (ЭС)-  это  набор   программ,  выполняющий  функции эксперта при решении задач из некоторой  предметной  области.  Они  возникли как значительный практический результат  в  применении  и  развитии  методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности  научных  дисциплин,  изучающих методы   решения   задач   интеллектуального   (творческого)   характера   с использованием ЭВМ. ЭС выдают советы, проводят  анализ,  дают  консультации, ставят диагноз. Практическое  применение  ЭС  на  предприятиях  способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Область ИИ имеет более  чем сорокалетнюю  историю  развития.  С  самого начала в ней рассматривался ряд весьма  сложных  задач,  которые,  наряду  с другими, и  до  сих  пор  являются  предметом  исследований:  автоматические доказательства теорем, машинный перевод  (автоматический  перевод  с  одного естественного языка на другой), распознавание  изображений  и  анализ  сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.

ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят  диагноз.

Практическое  применение  ЭС  на  предприятиях  способствует   эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

 Главным   достоинством    экспертных   систем   является   возможность накопления знаний – формализованной информации,  на  которую  ссылаются  или используют в процессе логического вывода, и сохранение их длительное  время.

В отличие  от  человека  к  любой  информации  экспертные  системы  подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении  задач, требующих  обработки  большого  объема  знаний,  возможность   возникновения ошибки при переборе очень мала.

Экспертная система состоит  из базы знаний (части  системы,  в  которой содержатся  факты),  подсистемы  вывода  (множества   правил,   по   которым осуществляется   решение   задачи),   подсистемы   объяснения,    подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора.

 При построении  подсистем  вывода  используют  методы  решения  задач искусственного интеллекта.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

      1. Экспертные системы, их особенности.  Применение экспертных систем.

 

Экспертная система –  это интеллектуальная программа, способная  делать логические выводы на основании знаний  в  конкретной  предметной  области  и обеспечивающая  решение  специфических  задач.  Для  этого   ее   необходимо наделить  функциями,  позволяющими  решать  задачи,  которые  в   отсутствие эксперта (специалиста в данной  конкретной  предметной  области)  невозможно правильно решить.  Поэтому  необходимым  этапом  в  ее  разработке  является приобретение соответствующих  знаний  от  эксперта.  К  экспертным  системам предъявляются следующие требования:

     1) Использование  знаний, связанных с конкретной  предметной областью;

     2) Приобретение  знаний от эксперта;

     3) Определение  реальной и достаточно сложной  задачи;

     4) Наделение  системы способностями эксперта.

 Знания о предметной области, необходимые для работы  ЭС,  определенным образом формализованы и представлены  в  памяти  ЭВМ  в  виде  базы  знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.  Главное достоинство ЭС - возможность накапливать  знания,  сохранять  их  длительное время,  обновлять  и  тем  самым  обеспечивать  относительную  независимость конкретной организации  от наличия  в  ней  квалифицированных  специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию  специалистов,  работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.

Области  применения  систем,  основанных  на   знаниях,   могут   быть сгруппированы  в  несколько  основных  классов:   медицинская   диагностика, контроль  и  управление,  диагностика  неисправностей   в   механических   и электрических устройствах, обучение.

  а) Медицинская диагностика.

Диагностические системы  используются для установления связи  между нарушениями деятельности  организма  и  их  возможными  причинами.  Наиболее известна  диагностическая   система   MYCIN,   которая   предназначена   для диагностики  и  наблюдения  за   состоянием   больного   при   менингите   и бактериальных инфекциях. Ее первая версия была  разработана  в  Стенфордском университете в середине 70-х годов. В настоящее  время  эта  система  ставит диагноз на уровне врача-специалиста.  Она  имеет  расширенную  базу  знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины.

  б) Прогнозирование.

   Прогнозирующие  системы  предсказывают  возможные  результаты  или события на основе данных о текущем состоянии  объекта.  Программная  система “Завоевание  Уолл-стрита”  может  проанализировать  конъюнктуру  рынка  и  с помощью  статистических  методов  алгоритмов  разработать   для   вас   план капиталовложений  на  перспективу.  Она  не  относится   к   числу   систем, основанных  на  знаниях,  поскольку   использует   процедуры   и   алгоритмы традиционного  программирования.  Хотя  пока  еще  отсутствуют  ЭС,  которые способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь  вам  увеличить капитал, прогнозирующие системы  уже  сегодня  могут  предсказывать  погоду, урожайность и поток пассажиров. Даже на персональном  компьютере,  установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить  местный  прогноз погоды.

  в) Планирование.

  Планирующие системы предназначены для достижения конкретных  целей при решении задач с большим  числом  переменных.  Дамасская  фирма  Informat впервые в торговой практике  предоставляет  в  распоряжении  покупателей  13 рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на  которых  проводятся бесплатные 15-минутные  консультации  с  целью  помочь  покупателям  выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету.  Кроме того, компания  Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также  для  выявления  причин  отказов  самолетных  двигателей  и  ремонта вертолетов. Экспертная система   XCON,  созданная  фирмой  DEC,  служит  для определения или изменения конфигурации компьютерных  систем  типа  VAX  и  в соответствии  с  требованиями  покупателя.  Фирма  DEC  разрабатывает  более мощную систему XSEL, включающую базу знаний системы XCON, с  целью  оказания помощи покупателям при выборе вычислительных систем с нужной  конфигурацией.

В отличие от XCON система XSEL является интерактивной.

  г) Интерпретация.

  Интерпретирующие   системы   обладают   способностью    получать определенные  заключения   на   основе   результатов   наблюдения.   Система PROSPECTOR,  одна  из  наиболее  известных систем  интерпретирующего типа, объединяет знания  девяти  экспертов.  Используя  сочетания  девяти  методов экспертизы, системе удалось обнаружить  залежи  руды  стоимостью  в  миллион долларов, причем наличие этих залежей  не  предполагал  ни  один  из  девяти экспертов.  Другая  интерпретирующая  система-  HASP/SIAP.  Она   определяет местоположение и типы судов в тихом океане  по  данным  акустических  систем слежения.

  д) Контроль и управление.

  Системы, основанные  на  знаниях,  могут  применяться  в  качестве интеллектуальных систем контроля и  принимать  решения,  анализируя  данные, поступающие  от  нескольких   источников.  Такие  системы  уже  работают  на атомных  электростанциях,  управляют  воздушным  движением  и   осуществляют медицинский  контроль.  Они  могут  быть  также  полезны  при  регулировании финансовой   деятельности  предприятия  и  оказывать  помощь  при  выработке решений в критических ситуациях.

  е) Диагностика неисправностей  в механических и электрических  устройствах.

   В этой сфере системы, основанные на знаниях,  незаменимы  как  при ремонте  механических  и   электрических   машин   (автомобилей,   дизельных локомотивов и т.д.),  так  и   при  устранении  неисправностей  и  ошибок  в аппаратном и программном обеспечении  компьютеров.

  ж) Обучение.

   Системы, основанные на знаниях, могут входить  составной  частью  в компьютерные системы обучения. Система получает  информацию  о  деятельности некоторого объекта (например, студента) и анализирует  его  поведение.  База знаний изменяется  в  соответствии  с  поведением  объекта.  Примером  этого обучения может служить компьютерная игра,  сложность  которой  увеличивается по мере  возрастания  степени  квалификации  играющего.  Одной  из  наиболее интересных обучающих ЭС является разработанная Д.Ленатом  система EURISCO, которая использует простые эвристики. Эта система  была  опробована  в  игре Т.Тревевеллера, имитирующая боевые действия. Суть игры состоит в том,  чтобы определить  состав  флотилии,  способной  нанести   поражение   в   условиях неизменяемого множества правил. Система EURISCO включила в  состав  флотилии небольшие,   способные  провести  быструю  атаку  корабли   и   одно   очень маленькое скоростное судно  и  постоянно  выигрывала  в  течение  трех  лет, несмотря на то, что  в  стремлении  воспрепятствовать   этому  правила  игры меняли каждый год.

  Большинство  ЭС включают знания, по содержанию  которых  их  можно отнести одновременно к нескольким типам. Например, обучающая  система  может также обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику и  планирование.

Она определяет способности  обучаемого  по  основным  направлениям  курса,  а затем с  учетом  полученных  данных  составляет  учебный  план.  Управляющая система может применяться для целей контроля,  диагностики,  прогнозирования и планирования. Система, обеспечивающая сохранность  жилища,  может  следить за окружающей  обстановкой,  распознавать  происходящие  события  (например, открылось окно), выдавать прогноз (вор-взломщик  намеревается  проникнуть  в дом) и составлять план действий (вызвать полицию).

  

  2. Структура экспертной системы

 

Структура  экспертной  системы  представлена  следующими  структурными элементами:

База  знаний  –   механизм  представления  знаний  в  конкретной  предметной области и управления ими;

Механизм  логических  выводов  –  делает  логические  выводы  на  основании знаний, имеющихся в базе знаний;

Пользовательский интерфейс  – используется для  правильной  передачи  ответов пользователю;

Модуль приобретения знаний  –  служит  для  получения  знаний  от  эксперта, поддержки базы знаний и дополнения ее при необходимости;

Модуль  советов  и  объяснений  –  механизм,  способный  не  только   давать заключение, но и представлять различные  комментарии,  прилагаемые  к  этому заключению, и объяснять его мотивы. В противном  случае  пользователю  будет трудно понять  заключение.  Такое  понимание   необходимо,  если  заключение используется для консультации или оказании  помощи  при решении каких-либо вопросов. Кроме того,   с  его  помощью  эксперт  определяет,  как  работает система,   и   позволяет   точно   выяснить,   как   используются    знания, предоставленные им.

 

 3.Отличие ЭС от других программных продуктов.

 

 

    Основными  отличиями ЭС от  других программных   продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. В ЭС известен алгоритм обработки знаний, а не алгоритм решения задачи. Поэтому  применение алгоритма обработки знаний может привести к получению такого результата при решении конкретной задачи, который не был предусмотрен. Более того, алгоритм обработки знаний заранее неизвестен и  строится по ходу решения задачи на основании эвристических правил. Решение задачи в ЭС  сопровождается понятными пользователю  объяснениями, качество получаемых решений обычно не хуже,  а иногда и лучше достигаемого специалистами. В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной  области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих фактов (см.. рис.1). рис.1.