Разработка электронного учебника по Экспертным системам

Автор: Пользователь скрыл имя, 29 Марта 2010 в 01:53, курсовая работа

Описание работы

Экспертные системы (ЭС) 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.
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 - это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. 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 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.

Содержание

Введение – стр. 3
I. Исследовательская часть.
1. Обзор методов построения книги – стр. 4
1.1 Системы на основе линейного текста – стр. 4
1.2 Мультимедийные обучающие системы – стр. 4
1.3 Системы на основе гипертекста – стр. 4
1.4 Справочная система ОС Windows – стр. 5
1.5 Пакет гиперметод – стр. 5
1.6 Требования к учебнику – стр. 6
II. Конструкторская часть.
Обоснование выбора среды программирования – стр. 7
Основные функции учебника – стр. 7
Разработка главной страницы – стр. 7
Используемы элементы – стр. 15
Экспертные системы, их особенности. Применение экспертных систем. История развития. – стр.15
Структура систем, основанных на знаниях. – стр.30
Стратегии управления выводом – стр.41
III. Технологическая часть.
Руководство пользователя – стр. 46
Заключение – стр. 49
Список литературы – стр. 50

Скачать полностью (1.89 Мб) Сколько стоит заказать работу?
Работа содержит 1 файл

Курсач.doc

— 2.11 Мб (Скачать)

          <p><a href=hisRUS.htm>1.3. Отличительные особенности. Экспертные системы первого и второго по-коления.</a>

          <p><a href=badRUS.htm>1.4. Области применения</a>

          <p><a href=good.htm>1.5. Критерии использования  экспертных систем для решения задач.</a>

          <p><a href=denger.htm>1.6. Ограничения в применении экспертных систем.</a>

          <p><a href=bezopas.htm>1.7. Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом.</a>

          <p>1.8. История развития экспертных систем.

          <p><a href=intmail.htm>1.8.1. Основные линии развития экспертных систем.</a>

          <p><a href=kylttryd.htm>1.8.2. Проблемы, возникающие при создании экспертных систем.

Перспективы развития.

</a>

          <p>Структура систем, основанных на знаниях.

          <p><a href=proc.htm>2.1. Категории пользователей экспертных систем.</a>

          <p><a href=istip.htm>2.2. Подсистема приобретения знаний.</a>

          <p><a href=sostavIS.htm>2.3. База знаний.</a>

          <p><a href=aips.htm>2.4. Подсистема вывода. Способы логического вывода.</a>

          <p><a href=etapais.htm>2.5. Диалог с экспертной системой. Объяснение.</a>

<p>Стратегии  управления выводом.

<p><a href=a.htm>3.1. Разработка стратегии управления  выводом.</a>

<p><a href=b.htm>3.2. Повышение эффективности поиска.</a>

<p>3.3. Представление  задач в пространстве состояний.

<p><a href=c.htm>3.3.1. Описание состояний.</a>

<p><a href=e.htm>3.3.2. Состояния и операторы.</a>

<p><a href=q.htm>3.3.3. Запись в виде графа.</a>

В тэге <ol> могут быть указаны следующие параметры: COMPACT, TYPE и START.

В данном случае использовался только параметр TYPE.

Параметр TYPE используется для задания вида нумерации списка. Может принимать следующие значения:

TYPE = А — задает  маркеры в виде прописных латинских букв;

TYPE = а — задает  маркеры в виде строчных латинских  букв;

TYPE =I — задает маркеры в виде больших римских цифр;

TYPE = i — задает  маркеры в виде маленьких римских  цифр;

TYPE = 1 — задает  маркеры в виде арабских цифр.)

При переходе по ссылке на выбранную тему в правой части окна браузера будет загружена информация, посвященная выбранному разделу.  

 

Данный текст  был подготовлен в редакторе  Word 2003  и сохранен в стиле HTML документов.  

2.4 Используемы элементы.

Основные элементы, используемые про редактировании HTML страниц:

<body background=7.jpg>- задний фон страницы;

<font color= white>- цвет текста;

<center>- горизонтальное выравнивание всех элементов по середине окна браузера;

<hr> горизонтальная линия;

<br> конец строки4

<p> абзац;

<a href= name.htm>- ссылка к странице. 

2.5  Экспертные системы, их особенности.

Применение  экспертных систем. 

  «1» Определение экспертных систем. Главное достоинство и назначение экспертных систем.

     Экспертные системы (ЭС)- это яркое  и быстро прогрессирующее направление в области искусственного  интеллекта (ИИ). Причиной повышенного интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего существования является возможность их применения к решению задач из самых различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдется  такой проблемной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или, по крайней мере, такие попытки не предпринимались бы.

    ЭС - это набор программ или  программное обеспечение, которое  выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. ЭС, как  и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. 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.

    ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают  консультации и ставят диагноз.  Они ориентированы на решение  задач, обычно требующих проведения  экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, ЭС решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы) на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путем привлечения эвристик, т. е. правил, взятых “с потолка”, что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.

    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.

    Практическое применение искусственного  интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на  ЭС, позволяющих  повысить качество и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

 «2» 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 

  

    Качество ЭС определяется размером  и качеством базы  знаний (правил  или эвристик). Система функционирует  в следующем циклическом режиме: выбор (запрос) данных или результатов анализов, наблюдения, интерпретация результатов, усвоение новой информации, выдвижении с помощью правил временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов анализов (рис.2). Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит информация, достаточная для окончательного заключения.                                                         

    В любой момент времени в  системе существуют три типа  знаний: 

- Структурированные  знания - статические знания о  предметной области. После того как эти знания выявлены, они уже не изменяются.

- Структурированные  динамические знания - изменяемые  знания о предметной области. Они обновляются по мере выявления новой информации.

- Рабочие  знания- знания, применяемые для  решения конкретной задачи или проведения консультации.

   Все перечисленные выше знания  хранятся в базе знаний. Для  ее построения требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы знаний.   
 
 

  

 

 

  
 
 

 

 

            

 

 

  
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 Рис.2 Схема работы ЭС.

 

«3» Отличительные особенности. Экспертные системы первого и второго поколения. 

  1. Экспертиза  может проводиться  только  в одной конкретной области.  Так, программа, предназначенная  для определения кон-

фигурации систем ЭВМ, не может ставить медицинские  диагнозы. 

  2. База  знаний и механизм вывода являются  различными компонентами. Действительно, часто оказывается возможным сочетать механизм вывода с другими базами знаний для создания новых ЭС. Например, программа анализа инфекции в крови может быть применена в пульманологии путем замены базы знаний, используемой с тем же самым механизмом вывода. 

  3. Наиболее  подходящая  область применения - решение задач дедуктивным методом. Например, правила или эвристики выражаются в виде пар посылок и заключений типа  “если- то”. 

  4. Эти  системы могут объяснять ход  решения задачи понятным пользователю способом. Обычно мы не принимаем ответ эксперта, если на вопрос “Почему?” не можем получить логичный ответ. Точно так же мы должны иметь возможность спросить систему, основанную на знаниях, как было получено конкретное заключение.         

  5.  Выходные результаты являются  качественными (а не количественными). 

  6. Системы,  основанные на знаниях, строятся  по модульному принципу, что позволяет  постепенно наращивать их базы  знаний. 

    Компьютерные системы, которые  могут лишь повторить логический вывод эксперта, принято относить к ЭС первого поколения. Однако специалисту, решающему интеллектуально сложную задачу, явно недостаточно возможностей системы, которая лишь имитирует деятельность человека. Ему нужно, чтобы ЭС выступала в роли полноценного помощника и советчика, способного проводить анализ нечисловых данных, выдвигать и отбрасывать гипотезы, оценивать достоверность фактов, самостоятельно пополнять свои знания, контролировать их непротиворечивость, делать заключения на основе прецедентов и, может быть, даже порождать решение новых, ранее не рассматривавшихся задач. Наличие таких возможностей является характерным для ЭС второго поколения, концепция которых начала разрабатываться 9-10 лет назад. Экспертные системы, относящиеся ко второму поколению, называют партнерскими, или усилителями интеллектуальных способностей человека. Их общими отличительными чертами является умение обучаться и развиваться, т.е. эволюционировать.

    В экспертных системах  первого  поколения знания представлены  следующим образом: 

  1) знаниями системы являются только  знания эксперта, опыт накопления  знаний не предусматривается.

  2) методы представления знаний  позволяли описывать лишь статические  предметные области.

  3) модели представления знаний  ориентированы на простые области.

    Представление знаний в экспертных  системах второго поколения следующее: 

  1) используются не поверхностные  знания, а более углубленные. Возможно дополнение предметной области.

  2) ЭС может решать задачи динамической  базы данных предметной области.  
 

Информация о работе Разработка электронного учебника по Экспертным системам