Структура экспертных систем, их классификация и характеристики. Выбор среды разработки программирования. Этапы создания экспертных систем. Алгоритм формирования базы знаний с прямой цепочкой рассуждений. Особенности интерфейса модулей "Expert" и "Klient".
Аннотация к работе
.5 Этапы создания экспертных систем 3.1 Выбор среды разработки программирования 3.2 Алгоритм работы экспертной системы 3.2.1 Алгоритм формирования базы знанийПо заданию к курсовому проекту необходимо разработать оболочку экспертной системы по заданному алгоритму работы. Для разработки использовать любую визуальную среду программирования. В интерфейсе программы для эксперта предусмотреть следующие возможности: - добавление новых правил; В интерфейсе программы для пользователя предусмотреть следующие возможности: - открытие существующей базы знаний;Экспертные системы (ЭС) - особые компьютерные программы, моделирующие действия эксперта-человека при решении задач в какой-либо предметной области на основе накопленных знаний, составляющих базу знаний (БЗ). В основе функционирования ЭС лежит использование знаний, а манипулирование ими осуществляется на базе эвристических правил, сформулированных экспертами. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, ЭС решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы) на основе дедуктивных рассуждений. Главное достоинство экспертных систем - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Нельзя, конечно, сказать, что программа полностью воспроизводит психологическую модель специалиста в этой предметной области (эксперта), но важно, что основное внимание все-таки уделяется воспроизведению компьютерными средствами методики решения проблем, которая применяется экспертом, т.е. выполнению некоторой части задач так же (или даже лучше), как это делает эксперт.На рисунке 2.1 изображена обобщенная структура экспертной системы. Следует учесть, что реальные ЭС могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в любой действительно экспертной системе, поскольку представляют собой стандарт структуры современной ЭС. Экспертные системы имеют две категории пользователей и два отдельных "входа", соответствующих различным целям взаимодействия пользователей с ЭС: - обычный пользователь, которому требуется консультация ЭС - диалоговый сеанс работы с ней, в процессе которой она решает некоторую экспертную задачу. экспертная группа инженерии знаний, состоящая из экспертов в предметной области и инженеров знаний.Для классификации ЭС используют следующие признаки: способ формирования решения; По способу формирования решения ЭС можно разделить на анализирующие и синтезирующие. В системах первого типа осуществляется выбор решения из множества известных решений на основе анализа знаний, в системах второго типа решение синтезируется из отдельных фрагментов знаний. Статические ЭС предназначены для решения задач с неизменяемыми в процессе решения данными и знаниями, а динамические ЭС допускают такие изменения. По видам используемых данных и знаний различают ЭС с детерминированными и неопределенными знаниями.Экспертные системы можно характеризовать следующими особенностями: • область применения, • класс решаемых задач, • метод (методы) представления знаний, • метод (методы) решения задач (поиска решений), • структуризация данных (фактов) предметной области, • структуризация/неструктуризация знаний о решении задач, • четкость/нечеткость данных, • четкость/нечеткость знаний, • монотонность/немонотонность процесса решения задач, • метод (методы) приобретения (пополнения) знаний, • вид пользовательского интерфейса, • динамическая или статическая предметная область, • интеграция с другими программными системами (СУБД, системами моделирования, графическими пакетами и т.д.). В процессе создания экспертной системы могут участвовать следующие специалисты: инженеры по знаниям, эксперты, программисты, руководитель проекта, заказчики (конечные пользователи). Чтобы в алгоритме вывода можно было оперировать фактами, значениями фактов, учитывать их связь в определенном правиле и делать выводы, соответствующие данному набору фактов, база данных экспертной системы представляется в виде определенных структур: массив переменных условия (МПУ), массив переменных вывода (МПВ), списки переменных условия (СПУ) и вывода (СПВ), очередь переменных вывода (ОПВ). Для определения ТПУ.вопрос формируем форму и в ней запрашиваем у эксперта о том, какой вопрос следует задавать пользователю для выяснения переменной условия ТПУ.условие(i). В этом режиме эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области.Разработанная в ходе выполнения курсового проекта оболочка для экспертной системы является актуальной на сегодняшний день, так как предоставляет большие возможности в различных предметных областях. Созданная в данной оболочке экспертная система может помочь при принятии решений в сложных ситуациях, например при диагностике заболеваний, проектировании микросхем, управл
План
Содержание
Введение
1 Постановка задачи
2 Теоретическая часть
2.1 Основные понятия
2.2 Структура экспертной системы
2.3 Классификация экспертных систем
Список литературы
Введение
Искусственный интеллект (ИИ) - совокупность научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.
Искусственный интеллект как научное направление, связанное с попытками формализовать мышление человека, имеет длительную предысторию. Первые шаги кибернетики были направлены на изучение и осмысление в новых понятиях процессов, протекающих в сложных, прежде всего живых, системах, включая и мыслящие. Позднее это направление работ оформилось в самостоятельную область, разрабатывающую проблему искусственного интеллекта.
Анализ употребления термина “интеллектуальные системы” (ИС) показывает, что под ним, в общем случае, понимается предельный по сложности класс систем, ориентированных на приобретение, обработку и использование некоторой дополнительной информации, понимаемой как “знание”. Ясно, что такие системы предназначены для работы в условиях неопределенности (невозможности точного математического описания) информации о свойствах и характеристиках системно-сложных объектов и среды их функционирования.
В общем случае знание - проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отражение в мышлении человека, обладание опытом и пониманием, которые являются правильными и в субъективном, и в объективном отношении, на основании которых можно построить суждения и выводы, кажущиеся достаточно надежными для того, чтобы рассматриваться как знание. Поэтому в контексте информационных технологий термин знания - это информация, присутствующая при реализации интеллектуальных функций. Обычно это отклонения, тенденции, шаблоны и зависимости, обнаруженные в информации. Другими словами, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.
В задачи курсового проекта входит: получение знаний в области интеллектуальных систем;
выработка способности системного рассмотрения проблем и задач;
развитие навыков программирования, полученных на предыдущих курсах;
разработать экспертную систему, согласно поставленной задаче.
Целью выполнения данного курсового проекта является приобретение практических навыков в разработке экспертных систем.