Построение экспертных систем - Дипломная работа

бесплатно 0
4.5 54
Развитие теории и практики искусственного интеллекта: переход к созданию экспертных систем, их функции, категории, компоненты, архитектура. Организация взаимодействия пользователя с экспертной системой, методика преподавания и обучения их построению.


Аннотация к работе
Построение экспертных системИнженерия знаний - это область информационной технологий, цель которой - накапливать и применять знания, не как объект обработки их человеком, но как объект для обработки их на компьютере. Для этого необходимо проанализировать знания и особенности их обработки человеком и компьютером, а также разработать их машинное представление. Но, тем не менее, цель инженерии знаний - обеспечить использование знаний в компьютерных системах на более высоком уровне, чем до сих пор - актуальна. Но следует заметить, что возможность использования знаний осуществима только тогда, когда эти знания существуют, что вполне объяснимо. Технология накопления и суммирования знаний идет бок о бок с технологией использования знаний, где они взаимно дополняют друг друга, и ведут к созданию одной технологии, технологии обработки знаний.Экспертная система - это программа, которая ведет себя подобно эксперту в некоторой, обычно узкой прикладной области. Типичные применения экспертных систем включают в себя такие задачи, как медицинская диагностика, локализация неисправностей в оборудовании и интерпретация результатов измерений. Экспертные системы должны решать задачи, требующие для своего решения экспертных знаний в некоторой конкретной области. Экспертная система должна также уметь каким-то образом объяснять свое поведение и свои решения пользователю, так же, как это делает эксперт-человек. В связи с этим в экспертных системах следует предусматривать дружественное взаимодействие с пользователем, которое делает для пользователя процесс рассуждения системы "прозрачным".Минский разработал такую схему, в которой информация содержится в специальных ячейках, называемых фреймами, объединенными в сеть, называемую системой фреймов. Фреймы имеют вид структурированных компонентов ситуаций, называемых слотами. Слот может указывать на другой фрейм, устанавливая, таким образом, связь между двумя фреймами. С каждым фреймом ассоциируется разнообразная информация (в том числе и процедуры), например ожидаемые процедуры ситуации, способы получения информации о слотах, значение принимаемые по умолчанию, правила вывода. Для данного примера представлены уже описания конкретных фреймов, которые могут называться либо фреймами - примерами, либо фреймами - экземплярами.При разработке экспертной системы принято делить ее на три основных модуля: База знаний; База знаний содержит знания, относящиеся к конкретной прикладной области, в том числе отдельные факты, правила, описывающие отношения или явления, а также, возможно, методы, эвристики и различные идеи, относящиеся к решению задач в этой прикладной области. Машина логического вывода умеет активно использовать информацию, содержащуюся в базе знаний. Интерфейс с пользователем отвечает за бесперебойный обмен информацией между пользователем и системой; он также дает пользователю возможность наблюдать за процессом решения задач, протекающим в машине логического вывода. В описанной выше структуре собственно знания отделены от алгоритмов, использующих эти знания.Приобретение знаний реализуется с помощью двух функций: получения информации извне и ее систематизации. Форма представления знаний для их использования определяется внутри системы, поэтому форма информации, которую она может принимать, зависит от того, какие способности имеет система для формализации информации до уровня знаний. В дальнейшем при рассмотрении систем инженерии знаний предполагается, что Существует система с конфигурацией, показанной на рис, 1.1, которая включает базу знаний и механизм логических выводов, использующий эти знания при решении задач.В принципе, все эти термины отражают сходные отношения, и различие между ними состоит лишь в том, что они взяты из различных подобластей компьютерной науки и искусственного интеллекта (парсинг, системы с заложенными в них правилами, поисковые системы и системы, направленные на решение проблем и т.д.) Основная задача любого поиска состоит в том, чтобы определить маршрут, по которому вы будете перемещаться с настоящей позиции к вашей цели. Если вы начнете поиск с текущей позиции и будете продолжать его, пока не наткнетесь на желаемый результат, - это так называемый прямой поиск или поиск снизу вверх. Если вы мысленно ставите себя в то место, где вы хотите очутиться в результате поиска и определяете маршрут, двигаясь в обратном направлении, т.е. туда, где вы действительно находитесь в настоящий момент, - это поиск в обратном направлении или поиск сверху вниз. Когда система определяет, что все антецеденты определенного правила удовлетворены, это правило вызывается и выполняется (выполняется ли каждое вызванное правило зависит от специфики конкретной системы).Выбор вида анализа (сверху вниз или снизу вверх) зависит от конфигурации дерева, по которому осуществляется поиск. Если в среднем каждому элементу следует большее количество элементов, нежели предшествует, то анализ сверху вниз (или обратный анализ) будет более эффективным и наоборот.

План
Содержание

Введение

1. Анализ предметной области

1.1 Функции, выполняемые экспертной системой

1.2 Теория фреймов

1.3 Структура экспертной системы

1.4 Методы приобретения знаний

1.5 Анализ снизу вверх и сверху вниз

1.5.1 Сравнение

1.5.2 Сравнение и унификация

1.5.3 Смешанные стратегии

2. Пример разработки экспертной системы

2.1 Теория построения экспертных систем

2.1.1 Основные понятия

2.2 Организация взаимодействия пользователя с экспертной системой

2.3 Правила типа "если-то" для представления знаний

3. Методика преподавания и обучения построению экспертных систем

3.1. Постановка задачи

3.2 Технология и основные этапы построения экспертных систем

3.2.1 Понятия, категории, компоненты, архитектура экспертных систем

3.1.2 Подход к представлению знании: декларативное и процедурное представление

3.2 Проведение опроса экспертов и обработка его результатов

3.3 Оценка эффективности методики

Заключение

Литература

Введение
Инженерия знаний - это область информационной технологий, цель которой - накапливать и применять знания, не как объект обработки их человеком, но как объект для обработки их на компьютере. Для этого необходимо проанализировать знания и особенности их обработки человеком и компьютером, а также разработать их машинное представление. К сожалению точного и неоспоримого определения, что собой представляют знания, до сих пор не дано. Но, тем не менее, цель инженерии знаний - обеспечить использование знаний в компьютерных системах на более высоком уровне, чем до сих пор - актуальна. Но следует заметить, что возможность использования знаний осуществима только тогда, когда эти знания существуют, что вполне объяснимо. Технология накопления и суммирования знаний идет бок о бок с технологией использования знаний, где они взаимно дополняют друг друга, и ведут к созданию одной технологии, технологии обработки знаний.

Компьютеризация общества - одно из основных направлений научно-технического прогресса - вызвала существенные изменения в технологии разработки и использования программных средств.

Эти изменения были подготовлены всем развитием теории и практики искусственного интеллекта (ИИ), наиболее существенным результатом которого явился переход к так называемой новой информационной технологии и создание «экспертных систем (ЭС).

Первые ЭС - медицинские mycin и dendral для приложений по химии появились в середине 70-х годов в рамках исследовательских программ по искусственному интеллекту. Уже первые ЭС оказались полезными. Медицинская система mycin успешно вписалась в клиническую практику, помогая в выборе лекарств больным с бактеремией, менингитом, циститом.

Идеологию ЭС можно выразить формулой: знание вывод=система. ЭС предполагает взаимодействие блоков. Главные из них - база знаний и механизм вывода.

Суть происшедших технологических изменений заключается в появлении нового класса инструментальных средств ИИ, который стал основой создания конечных программных продуктов на основе принципиально другой технологии, с новыми качественными возможностями создаваемых продуктов, эти изменения существенно повышают интеллект программ, новые средства заменили целую технологическую цепочку (рис. 1.1), в которой между конечным пользователем и ЭВМ находилось несколько посредников
Заказать написание новой работы



Дисциплины научных работ



Хотите, перезвоним вам?