Размещено на http://www.allbest.ru/

Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное агентство по образованию и науке РФ

Брянский Государственный Технический Университет

Кафедра «Компьютерные технологии и системы»

КУРСОВОЙ ПРОЕКТ

по дисциплине

«Интеллектуальные информационные системы»

на тему:

«Разработка экспертной системы на основе сетей Байеса для поддержки принятия решений при выборе компьютера»

Выполнил

студент группы 09-ИСТ

Волобуев Ю.И.

Проверил преподаватель

Казаков П.В.

Дата сдачи работы:

«____»______________2012г

Брянск2012

Содержание

• Введение
• 1.Аналитическая часть.
• 1.1.Компьютеры
• 1.2. Определение экспертных систем, достоинство и назначение
• 1.3. Области применения экспертных систем
• 2. Проектная часть.
• 2.1. Использование Байесовых сетей
• 2.2. Пример построения простейшей байесовской сети
• 2.3. Реализация
• 2.4. Представление сети Байеса в программе Netica
• 3. Экспериментальная часть
• Заключение
• Список литературы
• Введение

В последнее время неуклонно возрастает значение информационного обеспечения различных технологий. Использование современных информационных технологий становится критическим фактором развития большинства отраслей знания и областей практической деятельности, поэтому разработка и внедрение информационных систем является одной из самых актуальных задач .

Компьютер волнует воображение всех людей. Вид вскрытого компьютера можно сравнить с видом живого сердца - оба приводят к благоговейному страху. Но компьютер - это только машина созданная людьми и для людей, а следовательно, человек должен уметь совладать с ним.

Байесовы сети представляют собой графовые модели вероятностных и причинно-следственных отношений между переменными в статистическом информационном моделировании. В байесовых сетях могут органически сочетаться эмпирические частоты появления различных значений переменных, субъективные оценки «ожиданий» и теоретические представления о математических вероятностях тех или иных следствий из априорной информации. Это является важным практическим преимуществом и отличает байесовы сети от других методик информационного моделирования.

Наблюдаемые события редко могут быть описаны как прямые следствия строго детерминированных причин. На практике широко применяется вероятностное описание явлений. Обоснований тому несколько: и наличие неустранимых погрешностей в процессе экспериментирования и наблюдений, и невозможность полного описания структурных сложностей изучаемой системы, и неопределенности вследствие конечности объема наблюдений.

На пути вероятностного моделирования встречаются определенные сложности, которые (если отвлечься от чисто теоретических проблем) можно условно разделить на две группы:

технические (вычислительная сложность, «комбинаторные взрывы» и т.п.);

идейные (наличие неопределенности, сложности при постановке задачи в терминах вероятностей, недостаточность статистического материала).

Их можно решить в вероятностных байесовых сетях, которые представляют собой графовые модели причинно-следственных отношений между случайными переменными. В байесовых сетях могут органически сочетаться эмпирические частоты появления различных значений переменных, субъективные оценки «ожиданий» и теоретические представления о математических вероятностях тех или иных следствий из априорной информации. Это является важным практическим преимуществом и отличает байесовы сети от других методик информационного моделирования.

Байесовы сети широко применяются в таких областях, как медицина, стратегическое планирование, финансы и экономика.

1. Аналитическая часть

1.1 Компьютеры

Таинства вокруг компьютера возникли по нескольким причинам. Наиболее важная -- это то, что компьютер думающая машина. В это слово может быть вложен любой смысл. Можно вообразить, что думающая машина может хитрить, располагаясь на вашем столе, может составлять свои собственные планы и даже реализовывать их. У думающей машины есть мозг, и работать с этим мозгом может только нейрохирург. И электронный пациент испытывает боль от рук неопытного оператора. Думающая машина работает непонятным образом, и кажется, что и через тысячи лет лучшим гениям не удастся объяснить ее работу.

Но компьютер не может думать -- по крайней мере так, как это делал Альберт Энштейн. У него не может быть ни причин, ни эмоций. Импульсы, проходя по компьютеру, не порождают необъяснимых химических или электрических процессов. Все, что происходит в нем, происходит под полным контролем и полностью объяснимо. Наверное, работу компьютера легче объяснить, чем действие пламени в двигателе внутреннего сгорания. В компьютере совершенно нет ничего таинственного!

Компьютер вызывает некоторое опасение потому, что он содержит микросхемы, работающие от электрического тока. Электричество может быть опасным. Но как раз в компьютере эта опасность сравнительно мала. Компьютер работает в основном с напряжением в 12 вольт. А следовательно, опасность не более чем при игре с детской железной дорогой. Компьютер не угрожает ни вашему здоровью, ни вашей жизни. Компьютер специально разработан так, чтобы его легко можно было починить. Может быть, наше отношение к компьютеру объясняется его микросхемами, которые не рекомендуется трогать руками, и каждая из которых стоит около 500 долларов. И действительно, микросхемы являются наиболее деликатными компонентами компьютера. Статическое электричество может повредить им. Но когда микросхемы находятся на платах -- эта опасность минимальна.

Большинство людей не хотят лезть внутрь компьютера потому, что он очень сложен. В действительности это так и не так. Все зависит от того, как на это посмотреть. Так, замена микросхемы или установка дискового драйвера едва ли сложнее, чем понимание булевой алгебры. Для работы с компьютером вовсе не требуется глубоких знаний электроники, опыта техника или механика. При ремонте чаще всего требуется соединить проводники и поработать отверткой, а это может каждый, в том числе и вы. Хотя большого опыта и глубоких знаний теории числовых процессов не требуется, вы должны представлять, что вы хотите сделать и что вы можете сделать, как и почему именно так строится архитектура компьютера.

Персональный компьютер можно определить двумя путями: как компьютер, который может эксплуатироваться одним человеком, или как игрушку, превратившуюся в мощное орудие бизнеса. Во многих случаях эти два определения значат одно и то же. IBM PC олицетворяет саму идею персонального компьютера. Только совсем недавно эти компьютеры были замещены новыми машинами -- так называемыми персональными системами IBM и компьютерами Apple фирмы Macintosh. Тем не менее, IBM PC явилась технологическим фундаментом для всех персональных компьютеров. Эта система установила первые стандарты, которые помогли другим производителям добиться успеха и которые указали путь к прогрессу.

Происхождение персональных компьютеров

Не было бы индустрии персональных компьютеров в нынешней форме, если бы фирмой IBM в 1980 году не был принят ряд практических шагов. Кульминация наступила 12 августа 1981 года, когда впервые была представлена IBM PC. И сегодня все производители персональных компьютеров испытывают на себе влияние тех исторических решений.

Для полного понимания работы персональных компьютеров, путей их эволюции, мы должны начать с ознакомления с основными концепциями тех решений. Слишком часто разработки по персональным компьютерам сталкиваются с ограничениями, которые кажутся ничем не оправданными.

Но одно очевидно: персональные компьютеры -- детище не только IBM. После публичного представления первых PC даже в самой IBM не осознали -- что они сделали. Последовал головокружительный успех, приведший первоначально даже к дефициту и невероятной удаче торговцев от IBM, которые смогли превратить силикон в золото. Противоречивость разработки

Как только наметился большой успех первых PC, IBM засекретила свои разработки на века. Ее гениальная догадка основывалась в равной мере на прогнозе успеха своих разработок и на риске. IBM хотела представить свое детище, удовлетворяющее как любителей, так и профессионалов. Настольный компьютер открывал огромные возможности, и IBM не хотела упускать их, как это имело место с мини-ЭВМ (здесь наибольший успех пришелся на долю фирмы DEC).

Создавая первую модель настольного компьютера, фирма тщательно разрабатывала свои собственные уникальные решения по всем ключевым вопросам. А затем использовались как эти оригинальные решения, так и принятые в то время другими производителями. Если случались сбои -- использовался другой вариант, но только в рамках принятой стратегической концепции.

Конкуренты

Чтобы понять, почему именно эти элементы использовались при разработке PC, необходимо вспомнить, что происходило в то время на рынке компьютеров. В 1980 году понятие "персональный компьютер" трактовалось широко. Рынок технического обеспечения отличался большим разнообразием. Тем не менее, все персональные компьютеры можно было разделить на три большие группы. В двух из них доминировали по одному главному производителю. Третью объединяло использование одной операционной системы.

Компьютер APPLE

Самый главный и долговременный конкурент по популярности, который сумел выжить со своими оригинальными решениями, был и остается Apple-2. (Предыдущая разработка была больше конструкторской разработкой, чем коммерческой моделью). Разработка Applе-2 имела оригинальные и перспективные решения, которые в скором времени стали использоваться и при создании IBM PC.

Apple-2 имела одноплатную конструкцию и шину расширения, позволяющую подсоединять дополнительные устройства. Клавиатура была помещена в отдельный корпус, что соответствовало простому, практичному и эффективному подходу.

В качестве центрального процессора был взят очень надежный по тому времени микропроцессор 6502, который осуществлял восьмиразрядные операции со скоростью около миллиона операций в секунду.

Недостатком являлось отсутствие нижнего регистра символов, малая оперативная память -только 8 килобайт и способность обрабатывать только 40 столбцов символов на экране. Для увеличения объема памяти использовалась магнитная лента, запускаемая с обычного кассетного магнитофона.

Позже в дополнение к Apple-2 были разработаны битовые карты графики, дисковая операционная система для управления оперативной памятью и нижний регистр для символов, которые могли размещаться на экране в восьмидесяти столбцах. Некоторые из этих решений еще не созрели к моменту появления первых PC или требовали инженерного гения. Так или иначе, со временем все эти задачи были решены. Особенно большой прогресс был достигнут со структурой памяти, где, например, переменные символы экрана хранились в различных блоках памяти.

Tandy/Radio Shack

Над вторым лагерем производителей настольных компьютеров выше всех реял флаг фирмы Radio Shack. Уличным торговцам были хорошо известны товары этой фирмы -- от батареек и игрушек до часов и телефонов. Вскоре этот ряд дополнили и компьютеры. Некоторые из них изготавливались по собственной технологии, работали на микропроцессоре и имели свою операционную систему.

Фирма выпускала очень широкий ассортимент компьютеров, но наибольшее распространение во время появления IBM PC имела модель TRS-80. Это был настольный компьютер, у которого в одном корпусе размещались монитор, клавиатура и вся электроника. Использовался микропроцессор Z80, имелись накопители гибкого диска и магнитной кассеты. Но наиболее знаменитой была операционная система TRS-DOS, прозванная "дрянной" операционной системой.

Это прозвище частично объясняет, почему модель официально исчезла с рынка. После нескольких лет "дрянных" шуток, Radio Shack преобразовалось в Tandy Согрогаtiоn. Причём при этом исчезла не только аббревиатура TRS, но и торговая марка Radio Shack со всех выпускаемых компьютеров.

Главным достоинством TRS-80 была возможность поддерживать 80 столбцов текста по верхнему и нижнему регистрам, главным недостатком -- се дизайн. Корпус модели не имел углов и был отделан пластиком "под металл", что могло понравиться Веселому Роджеру, но никак не бизнесмену.

СР/М

Третью группу производителей малых компьютеров объединяла фирма Control Program for Microcomputers (СР/М). Фирма производила мощные и широко распространенные компьютеры с микропроцессорами 8080 и Z80 и гибкой операционной системой. Низкая стоимость и надёжность привели к широкому распространению данной модели и её использованию как стандарта. Типовые компьютеры CP/M позволяли обрабатывать текст на 80 столбцах дисплея с использованием нижнего регистра. Текст ориентированный дисплей обычно имел телетайпный интерфейс. Этот интерфейс был разработан при создании отдельных терминалов и центрального процессора. Связь между ними осуществлялась последовательно и по одному биту. Комбинация микропроцессора и операционной системы позволила найти широкое применение компьютеров: от подготовки текстов до управления базами данных. Это было как раз то, что нужно было для бизнеса и позволило считать эту модель эталоном настольного компьютера. В начале 80-х годов большинство бизнес ориентированного программного обеспечения (обычно состоящего не более чем из нескольких дюжин строк в кодах Бейсика) было разработано на СР/М.

Стратегия IBM

Это окружение явилось стимулом для создания PC. К тому времени рынок малых компьютеров вырос до нескольких десятков тысяч машин в год. Это была солидная цифра, чтобы ее игнорировать. Особенно если учесть, что возросло число потребителей среди бизнесменов. Вы не забыли -- средняя буква IBM обозначает бизнес.

Учет уроков прошлого

Необходимо вспомнить старую ошибку IBM. Однажды IBM проигнорировала специфические запросы покупателей. Это случилось потому, что рынок малых ЭВМ был мал, и прибыли были намного меньше, по сравнению с производством больших ЭВМ. Фирма DEC воспользовалась нерасторопностью IBM и поспешила захватить свободное место на рынке. В результате DEC преуспела и стала главным конкурентом IBM. Столкнувшись с новыми рыночными перспективами, IBM решила быстро захватить рынок, но с минимальным риском.

Нахождение точки опоры

Возможно, самым легким путем для достижения своих целей была покупка. IBM могла просто купить завод по производству малых компьютеров и присоединить новую компанию вместе с ее продукцией к колоссу IBM (позже IBM проделала этот трюк в сфере промышленной связи, купив Rolm Corporation).

Лучшим выбором была бы Apple. Однако Apple не могла быть целью IBM. Продукция Apple, в первую очередь, ориентировалась не на деловых людей, а на любителей. Удовлетворение потребности любителей не являлось главной целью IBM.

К тому же Apple не имела серьезной репутации солидной компании по производству компьютеров. Конечно же, то же самое можно было сказать о любой компании того времени, производящей настольные компьютеры. Индустрия сама была молода, а следовательно, и все компании ее были молоды. Тем не менее, Apple была одной из малых начинающих компаний, будущее которой было весьма сомнительно. Кроме того, модель Apple-2 имела плохой дизайн.

Radio Shack никогда не могла служить альтернативой. Производство компьютеров не являлось главным бизнесом фирмы. Иными словами, IBM пришлось бы купить ресторан только для того, чтобы выпить чашечку кофе.

Другие производители были еще менее привлекательны. IBM не хотела покупать чей-либо гараж, оптимистично названный заводом по производству микрокомпьютеров.

Свой собственный опыт

Фирма имела свой собственный опыт по производству малых компьютеров. Она уже выпускала свой собственный переносной компьютер -- модель 5100. Созданный без использования таких новшеств, как драйвер гибкого диска, -- эта модель использовалась внутри самой фирмы и никогда не рассматривалась как коммерческая модель.

Выбор микропроцессора

Сомнений не было -- машина IBM должна была быть реализована на микропроцессоре. Этот умный чип сделал настольный компьютер практичным и возможным к использованию в промышленности. Встал вопрос -- какой микропроцессор использовать, чип Apple 6502 был уже устаревшим даже в 1981 году. Этот чип мог оперировать только с 8-ю битами с частотой 1 Мгц. Отсюда его производительность не могла сравниться с СР/М и микропроцессором Z80.

Хотя, Z80 являлся также 8-битным процессором, у него был более эффективный набор кодов управления и скорость его работы была выше. Еще более ухудшало это сравнение для 6502 огромная библиотека программного обеспечения СР/М.

Однако IBM столкнулась бы с трудностями, попытайся она использовать Z80. Новую продукцию едва бы удалось поставить в отдельный ряд от СР/М на рынке. IВМ-СР/М компьютеры не имели бы существенных новшеств, и их широкая реализация на рынке была бы проблематичной.

Память

После микропроцессора следующий наиболее важный вопрос -- вопрос выбора памяти. При этом необходимо решить несколько проблем. Рабочая память компьютерной системы должна быть разработана как с физической точки зрения (какие микросхемы использовать и каким образом их подключать), так и логически (способ организации работы с памятью). Кроме того, не следует забывать о внешней памяти.

Первая проблема -- проблема выбора конкретных микросхем памяти - была решена наиболее легко. На PC были использованы микросхемы памяти на 16384 байт. В то время это были наиболее ёмкие и эффективные, с точки зрения цены, микросхемы. Эти чипы делали PC высококонкурентоспособными.

Информация в этих микросхемах размещалась в одноразмерном массиве на 16384 элемента по 1 биту. (Другие микросхемы могли хранить по 4 бита в ячейке). При организации побайтной структуры информации необходимо иметь 8 микросхем.

IBM пошла дальше и добавила один дополнительный бит к каждому байту. Имея огромный опыт работы с большими ЭВМ, IBM прекрасно сознавала, какое важное значение имеет целостность данных. Для этой цели большие ЭВМ снабжались сложными и громоздкими схемами для определения возможных сбоев памяти. Поэтому IBM решила обеспечить РС системой по прямому обнаружению ошибок, возникающих в памяти машины.

Простейшая схема контроля основывается на использовании контрольной суммы. Для этого каждый байт был снабжен дополнительным битом. Этот бит всегда имеет такое значение, чтобы сумма всех битов в байте была четной. Если произошел сбой и один бит потерял своё истинное значение, контрольная сумма сразу же скажет об этом. Дополнительный бит чётности требует дополнительную микросхему. А следовательно, во всех PC было установлено 9 исполнительных чипов памяти.

Большинство программ того времени требовали оперативной памяти немногим больше 16 К. IBM пошла дальше. И обеспечила гораздо большие возможности. Она обеспечила 64 К памяти I PC. Ориентируясь на будущее, IBM предусмотрела возможность установки дополнительной памяти вплоть до 512К. Для того времени это были немыслимые ресурсы, хотя программ, требующих их, тогда еще не было написано.

IBM зарезервировала половину адресуемого диапазона 8088 для специальных целей. Часть его использовалась для видеопамяти, а другая часть -- для постоянного хранения программ в ПЗУ (BIOS). Только малая часть этой зарезервированной памяти была использована. Но IBM чувствовала, что этот резерв будет использоваться в будущем. В действительности только около 20К памяти было использовано: 4К -- для видеопамяти; 16К -- для BIOS.

Решения IBM по внешней памяти были характерны для настольных компьютеров того времени. Использовался 5,1 /4-дюймовый гибкий диск. Он был широко распространен среди других компьютеров, а кроме того, у IBM был личный опыт по работе с 8-дюймовыми дисками в своей собственной продукции. Например, как система подготовки текстов Display-Writer.

В то время никто не мог предвидеть возникновения потребности в больших объемах внешней памяти. Поэтому IBM решила использовать только одну сторону гибкого диска, что ограничивало его объем 160К. По тем временам это был существенный шаг вперед, так как другие производители использовали только от 80К до 130К возможностей гибкого диска.

IBM также установила порт для подключения кассетного магнитофона на первые PC. Вместо того, чтобы платить 500$ за драйвер гибкого диска, вы могли бы использовать магнитные ленты для хранения программ данных и даже обмениваться файлами с вашими друзьями. Кассеты, конечно же, медленны, неудобны и менее всего подходят для использования на PC. Но в то время любители составляли значительную часть всего рынка потребителей PC. И, конечно же, кассетный порт нашел своих покупателей.

Для всех компьютеров необходимы языки программирования, и IBM снабдила свой PC Бейсиком. В то .время этот язык был очень популярен среди любителей, а малый размер делал его незаменимым для машин с ограниченной памятью. Кроме того, IBM имела свой собственный опыт работы с этим языком на 5100. Другой язык программирования APL также использовался на 5100, и во многих случаях пользователи отдавали ему предпочтение. Однако победил Бейсик.

К ужасу производителей совместимых машин IBM поместила Бейсик в ПЗУ. Так как внешняя память была необязательным атрибутом первых PC, без внутреннего языка программирования эти машины не могли принести много пользы. А так, Бейсик ждал вас, даже «I том случае, если у вас не было дискового драйвера, и он всегда был готов записывать и загружать программы на кассетный магнитофон.

Дисплей

Каждому компьютеру требуется система отображения. IBM разработала свой собственный дисплей, который использовался как внутри фирмы, так и в выпускаемой продукции. Он имел хорошую контрастность, символы на нем легко читались и не утомляли мерцанием. Опыт работы с большими ЭВМ, а также успехи СР/М навели IBM на мысль использовать так называемый телетайпный видео, когда компьютер посылает сигналы на терминал, а терминал затем отображает их. Терминал сам отвечает за изображение текста на экране. IBM использовала дополнительный байт для каждого символа отображаемого на дисплее. С его помощью передавались параметры символа: яркое изображение символа, тусклое. подчеркивание или негативное изображение. Каждый символ и его атрибут хранились в отдельной ячейке памяти. Всего же для нужд системы отображения использовались 4К.

Клавиатура

Клавиатура требуется для управления компьютером, а также для ввода информации. Вместо того, чтобы следовать технологии Apple, которая поместила клавиатуру в один корпус с процессором, IBM повесила клавиатуру на провод, разместив ее в отдельном корпусе. При этом она руководствовалась опытом работы собственных сотрудников с такой клавиатурой.

Таким образом, разрабатывая PC, IBM использовала все наилучшие идеи, реализованные другими производителями настольных компьютеров того времени. В результате слияния этих передовых идей получился очень способный компьютер. IBM PC был одноплатным микрокомпьютером -- все его вспомогательные схемы располагались на одной большой печатной плате. Как и Apple, и много других производителей компьютеров, IBM предусмотрела возможность расширения системы дополнительными устройствами.

IBM смогла сделать шиноориентированный компьютер. Это значит, что даже главный процессор можно рассматривать как всего лишь одно устройство на печатной плате. Логика, однако же, была против такой стратегии. Не все цепи могли работать на одной расширенной плате. Поэтому IBM разработала PC, у которой была главная печатная плата, составляющая скелет системы, и которая позволяла реализовывать расширение системы через предусмотренные разъемы.

Проблема состояла в том, что рынок потребителей настольных компьютеров отличался большим диапазоном запросов, и производство первых IBM PC можно сравнить с тайным хранением готовой продукции на складе и ожиданием: купит ли кто-нибудь эти машины?

К удивлению многих, в том числе и самой фирмы IBM, люди покупали компьютеры. Покупали представители малого бизнеса и огромные корпорации. PC продавались так быстро, что IBM не могла просто произвести требуемое количество.

Производство PC можно сравнить с революцией. Они пользовались огромным успехом и были очень мощными компьютерами того времени. Логические и практические разработки, используемые в машине, установили стандарт для молодой индустрии. Дюжины производителей, начиная от отдельных лиц, работающих в своем гараже, и кончая огромными корпорациями с многомиллиардным оборотом, создавали свои собственные версии PC, стараясь, чтобы их продукт по возможности был более совместим с оригиналом IBM. Эти компьютеры изменили не только стиль работы людей, но даже их образ мышления.

1.2 Определение экспертных систем, достоинство и назначение

Экспертные системы - это яркое и быстро прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта.

Искусственный интеллект - самое молодое научное направление. Появление его было подготовлено развитием мощности вычислительных машин.

Искусственный интеллект занимает исключительное положение. Это связано со следующим: часть функций программирования в настоящее время оказалось возможным передать машине. При этом общение с машиной происходит на языке, близком к разговорному. Для этого в ЭВМ закладывают огромную базу знаний, способы решения, процедуры синтеза, программы, а также средства общения, позволяющие пользователю легко общаться с ЭВМ. В связи с внедрением ЭВМ во все сферы человеческой жизни становится возможным переход к безбумажной технологии обработки информации. Если раньше производство ориентировалось на обязательное участие человека, то в настоящее время находят применение безлюдные технологии, основанные на роботизации и автоматизации системы управления. Интеллектуальные системы в настоящее время начинают занимать ведущее положение в проектировании образцов изделий. Часть изделий невозможно спроектировать без их участия.

Системы, относящиеся к системам искусственного интеллекта в настоящее время:

· экспертные системы. Первые системы, которые нашли широкое применение. Их элементы используются в системах проектирования, диагностики, управления и играх. Основаны на вводе знаний высококвалифицированных специалистов (экспертов) в ЭВМ и разработке специальной системы по их использованию.

· системы естественно-языкового общения (подразумевается письменная речь). Данные системы позволяют производить обработку связанных текстов по какой-либо тематике на естественном языке.

· системы речевого общения.

· системы обработки визуальной информации. Находят применение в обработке аэрокосмических снимков, данных, поступающих с датчиков.

Экспертная система - это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. Экспертная система, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы экспертных систем, определённым образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы. Экспертные системы 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, экспертные системы 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 путём привлечения эвристик, то есть правил, взятых «с потолка», что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.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. 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 экспертных системах, позволяющих повысить качество и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

1.3 Области применения экспертных систем

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.

- 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. Её 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.

- 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 план капиталовложений на перспективу. Она не относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы традиционного программирования. Хотя пока ещё отсутствуют экспертные системы, которые способны за счёт своей информации о конъюнктуре рынка помочь увеличить капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду, урожайность и поток пассажиров. Даже на персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, можно получить местный прогноз погоды.

- Планирование.

Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предоставляет в распоряжение 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 экспертные системы для проектирования космических станций, а также для выявления причин отказов самолётных двигателей и ремонта вертолётов. 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.

- 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, причём 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.

- 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.

- 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.

- Обучение.

Экспертные системы, выполняющие обучение, подвергают диагностике, «отладке» и исправлению (коррекции) поведение обучаемого. Примером является обучение студентов отысканию неисправностей в электрических цепях, обучение военных моряков обращению с двигателем на корабле и обучение студентов-медиков выбору антимикробной терапии. Обучающие системы создают модель того, что обучающийся знает и как он эти знания применяет к решению проблемы. Системы диагностируют и указывают обучающемуся его ошибки, анализируя модель и строя планы исправлений указанных ошибок. Они исправляют поведение обучающихся, выполняя эти планы с помощью непосредственных указаний обучающимся.

Большинство экспертных систем 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.

2. Проектная часть

2.1 Использование Байесовых сетей

На практике нам необходимы распределения интересующих нас переменных, взятые по отдельности. Они могут быть получены из соотношения для полной вероятности при помощи маргинализации -- суммирования по реализациям всех переменных, кроме, выбранных.

Приведем пример точных вычислений в простой байесовой сети, моделирующей задачу Шерлока Холмса.

Обозначения и смысл переменных в сети : R --был ли дождь, S -- включена ли поливальная установка, C -- влажная ли трава у дома Холмса, и W -- влажная ли трава у дома Ватсона.

Все четыре переменные принимают булевы значения 0 -- ложь, (f) или 1 -- истина (t). Совместная вероятность P(R, S, C, W), таким образом, дается совокупной таблицей из 16 чисел. Таблица вероятностей нормирована, так что

Зная совместное распределение, легко найти любые интересующие нас условные и частичные распределения. Например, вероятность того, что ночью не было дождя при условии, что трава у дома Ватсона -- влажная, дается простым вычислением:

Из теоремы об умножении вероятностей полная вероятность представляется цепочкой условных вероятностей:

P(R, S, C, W) = P(R) * P(S | R) * P(C |R,S)*P(W | R, S, C).

В описанной ранее байесовой сети ориентированные ребра графа отражают суть вероятностей, которые реально имеют место в задаче. Поэтому формула для полной вероятности существенно упрощается:

P(R, S, C, W) = P(R) *P(S) * P(C |R,S)*P(W | R).

Порядок следования переменных в соотношении для полной вероятности, вообще говоря, может быть любым. Однако на практике целесообразно выбирать такой порядок, при котором условные вероятности максимально редуцируются. Это происходит, если начинать с переменных-«причин», постепенно переходя к «следствиям». При этом полезно представлять себе некоторую «историю», согласно которой причины влияют на следствия.

2.2 Пример построения простейшей байесовской сети

Рассматриваем небольшую яблочную плантацию «яблочного Джека». Однажды Джек обнаружил, что его прекрасное яблочное дерево лишилось листвы. Теперь он хочет выяснить, почему это случилось. Он знает, что листва часто опадает, если: дерево засыхает в результате недостатка влаги; или дерево болеет. Данная ситуация может быть смоделирована байесовской сетью доверия, содержащей 3 вершины: «Болеет», «Засохло» и «Облетело».



Рис.1 Пример байесовской сети доверия с тремя событиями.

В данном простейшем случае рассмотрим ситуацию, при которой каждая вершина может принимать всего лишь два возможных состояний и, как следствие находится в одном из них, а именно:

Вершина (событие) БСД	Состояние 1	Состояние 2
“Болеет”	«болеет»	«нет»
“Засохло”	«засохло»	«нет»
“Облетело”	«да»	«нет»

Вершина “Болеет” говорит о том, что дерево заболело, будучи в состоянии «болеет», в противном случае она находится в состоянии «нет». Аналогично для других двух вершин. Рассматриваемая байесовская сеть доверия, моделирует тот факт, что имеется причинно-следственная зависимость от события “Болеет” к событию “Облетело” и от события “Засохло” к событию “Облетело”. Это отображено стрелками на байесовской сети доверия. Когда есть причинно-следственная зависимость от вершины А к другой вершине B, то мы ожидаем, что когда A находится в некотором определённом состоянии, это оказывает влияние на состояние B. Следует быть внимательным, когда моделируется зависимость в байесовских сетях доверия. Иногда совсем не очевидно, какое направление должна иметь стрелка. Например, в рассматриваемом примере, мы говорим, что имеется зависимость от “Болеет” к “Облетело”, так как когда дерево болеет, это может вызывать опадание его листвы. Опадание листвы является следствием болезни, а не болезнь - следствием опадания листвы.

На приведенном выше рисунке дано графическое представление байесовской сети доверия. Однако, это только качественное представление байесовской сети доверия. Перед тем, как назвать это полностью байесовской сетью доверия необходимо определить количественное представление, то есть множество таблиц условных вероятностей:

Априорная вероятность p(“Болеет”)		Априорная вероятность p(“Засохло”)
Болеет = «болеет»	Болеет = «нет»		Засохло = «засохло»	Засохло = «нет»
0,1	0,9		0,1	0,9
Таблица условных вероятностей p(“Облетело” | ”Болеет”, ”Засохло”)
	Засохло = «засохло»	Засохло = «нет»
	Болеет = «болеет»	Болеет = «нет»	Болеет = «болеет»	Болеет = «нет»
Облетело = «да»	0,95	0,85	0,90	0,02
Облетело = «нет»	0,05	0,15	0,10	0,98

Приведенные таблицы иллюстрируют ТУВ для трёх вершин байесовской сети доверия. Заметим, что все три таблицы показывают вероятность пребывания некоторой вершины в определённом состоянии, обусловленным состоянием её родительских вершин. Но так как вершины Болеет и Засохло не имеют родительских вершин, то их вероятности являются маргинальными, т.е. не зависят (не обусловлены) ни от чего.

На данном примере мы рассмотрели, что и как описывается очень простой байесовской сетью доверия.

Современные программные средства (такие как MSBN, Hugin и др.) обеспечивают инструментарий для построения таких сетей, а также возможность использования байесовских сетей доверия для введения новых свидетельств и получения решения (вывода) за счёт пересчёта новых вероятностей во всех вершинах, соответствующих вновь введенным свидетельствам. экспертный система байесовый сеть

В нашем примере пусть известно, что дерево сбросило листву. Это свидетельство вводится выбором состояния «да» в вершине “Облетело”. После этого можно узнать вероятности того, что дерево засохло. Для приведенных выше исходных данных, результаты вывода путем распространения вероятностей по БСД будут:

p( “Болеет” = «болеет» | “Облетело” = «да») = 0,47; p( “Засохло” = «засохло» | “Облетело” = «да») = 0,49.

Расчет в байесовской сети.

Следует отметить, что следствием байесовской теоремы является то, что она поддерживает оценку графа в обоих направлениях. Процесс рассуждения в ЭС сопровождается распространением по сети вновь поступивших свидетельств.

Введение в байесовские сети новых данных приводит к возникновению переходного процесса распространения по байесовской сети доверия вновь поступившего свидетельства. После завершения переходного процесса каждому высказыванию, ассоциированному с вершинами графа, приписывается апостериорная вероятность, которая определяет степень доверия к этому высказыванию ( believe - доверять(англ.) ):

,

где D - объединения всех поступивших в систему данных;

Vji - композиционные высказывания, составленные из элементарных, то есть множество значений Xi составляют Vji ;

Xi - пропозиционные переменные (то есть переменные, значениями которых являются высказывания), определяющие состояние вершин БСД.

При этом процесс распространения вероятностей в БСД основывается на механизме пересчёта, в основе функционирования которого лежит следующая последовательность действий:

С каждой вершиной сети ассоциирован вычислительный процесс (процессор), который получает сообщения от соседних (связанных с ним дугами) процессоров.

Этот процессор осуществляет пересчёт апостериорных вероятностей Bel(Vji) для всех возможных значений Vji данной переменной Xi и посылает соседим вершинам ответные сообщения.

Деятельность процессора инициируется нарушением условий согласованности с состояниями соседних процессоров и продолжается до восстановления этих условий.

В некоторых системах, реализующих байесовские сети доверия используется метод noisyorgate, позволяющий существенно упростить вычислительный процесс. Суть его заключается в том, что в ряде примеров вершина «y» может быть условно независима от целого ряда вершин «xr» , где r = 1,2,..., n. Для того, чтобы сократить оценку 2n вероятностей, которые необходимы при использовании таблиц условных вероятностей, и используется данный метод. Согласно ему вероятность «y» в зависимости от n вершин «xr» оценивается как

,

что позволяет оценить только p(y | x 1), p(y | x 2) ... p(y | x n), и на их основании определить оценку p( y | x1 x2 ... xn).

2.3 Реализация

Основу базы образуют следующие понятия: пол, вебкамера, для чего необходима будет техника. В сети Байеса каждое такое понятие представляется в виде вершины. Имеющиеся между вершинами причинно-следственные связи соответствуют следующему набору финансовых знаний:

- пол покажет наибольшее предпочтение;

- для чего необходим компьютер, покажет каким свойствами должен обладать компьютер и тд.

Сеть содержит следующие вершины: «пол», «для чего необходим»(несет информацию о том, в каких целых будет использован компьютер), «работа от батарейки»(связан с информацией о том будет ли техника стационарной или же мобильной) и т.д. С каждой переменной связана случайная переменная с двумя возможными значениями 1 (да) и 0 (нет).Получаем cеть (риc.2).

Риc.2 Сеть Байеса для экспертной системы выбора компьютера.

Для полного представления сети необходимо провести ее количественную оценку. Для этого определяются безусловные вероятности для каждой из двух маргинальных вершин и условные вероятности для остальных подчиненных вершин. При определении безусловных вероятностей предполагались следующие статистические данные о некоторой достаточно большой группе людей . Условные вероятности между связанными вершинами для рассматриваемого примера приведены ниже в виде продукционных правил, которые определяются экспертами.

1. ЕСЛИ пол человека покупающего технику будет женский, ТО вероятность того что она отдаст предпочтению белому ноутбуку намного больше, чем темному P(«белый») = 90%.

2. ЕСЛИ покупатель мужского пола, ТО P(«темный») = 20%

Структура сети, а также связанный с ней набор из условных и безусловных вероятностей образуют базу знаний ЭС. Далее она может быть реализована средствами системы NETICA.

2.4 Представление сети Байеса в программе Netica

При загрузке системы NETICA появляется окно, которое содержит строку меню, панель инструментов, окно сети, в котором в режиме редактирования открывается новая пустая сеть, что позволяет начать ее построение. Добавление вершин производится нажатием клавиши F9 с последующим щелчком мышью в окне сети. Для каждого узла должны быть определены его свойства, включающие имя, название, набор значений возможных состояний, таблицу вероятностей и т.д.

Рис.3 Добавление свойств вершины

Далее необходимо задать значения безусловных вероятностей наличия этих состояний: P(женский ) =50 %, P(мужской) = 50%. В программе для этого заполняется таблица вероятностей, которая вызывается через кнопку Table.(Рис.4.)



Рис.4 Задание значений безусловных вероятностей

После создания, размещения и определения безусловных вероятностей свойств всех узлов их нужно соединить друг с другом в соответствии с причинно-следственными связями между ними. Для этого используется значок стрелки на панели инструментов программы. Далее следует задать таблицы условных вероятностей для каждого из подчиненных узлов. На рисунке показана таблица таких значений между узлами «для чего необходим» и «количество цветов», которая имеет следующую интерпретацию:

- если клиент покупает компьютер для игр, то количество цветов играет не мало важную роль поэтому оставляет 99%;

- если клиент покупает для работы, то количество цветов не особо важно 60%(Риc.5).

Риc.5 Задание значений условных вероятностей

Для остальных узлов это делается аналогичным образом.

3. Экспериментальная часть

Примеры работы сети Байеса

Компиляция сети Байеса. После задания все условных вероятностей между узлами сети она должна быть откомпилирована. Для этого нужно выбрать пункт меню Network->Compile. Если компиляция прошла без ошибок, то сеть готова к использованию. Результатом компиляции также являются вычисленные безусловные вероятности значений не маргинальных вершин сети.(Рис.6)

Риc.6 Пример работы программы для выбора между компьютером и ноутбуком

Получаем, что 63.4 процента выберут между ноутбуком и обычным «стационарным »компьютером - ноутбук

Если ставим что 100% белый цвет, то вероятность того что выберут обычный компьютер все так же мала и составляет всего 36,7% (риc.7).



Риc.7 Пример работы программы для выбора между компьютером и ноутбуком.

Изменяем графу цвет, веб-камера, размер экрана, будем ли брать с собой его, то вероятность того что выберем ноутбук 69,1 % (рис.8).

Риc.8 Пример работы программы для выбора между компьютером и ноутбуком

Добавив что вес его должен быть меньше чем 1.5 кг и фирма производителя, получаем что нетбук выберут 82.7%

Рис. 9 Пример работы программы для выбора между компьютером и ноутбуком

Изменяем цифры, для чего необходим, какая должна быть видеокарта, качество, но вес должен быть больше чем 1.5 кг, то за нет бук уже будут 52%(рис.10).

Рис.10 Пример работы программы для выбора между компьютером и ноутбуком

Заключение

Байесовы вероятностные методы обучения машин являются существенным шагом вперед, в сравнении с популярными моделями «черных ящиков». Они дают понятное объяснение своих выводов, допускают логическую интерпретацию и модификацию структуры отношений между переменными задачи, а также позволяют в явной форме учесть априорный опыт экспертов в соответствующей предметной области.

Благодаря удачному представлению в виде графов, байесовы сети весьма удобны в пользовательских приложениях.

Байесовы сети базируются на фундаментальных положениях и результатах теории вероятностей, разрабатываемых в течение нескольких сотен лет, что и лежит в основе их успеха в практической плоскости.

Байесова методология, в действительности, шире, чем семейство способов оперирования с условными вероятностями в ориентированных графах. Она включает в себя также модели с симметричными связями (случайные поля и решетки), модели динамических процессов (марковские цепи), а также широкий класс моделей со скрытыми переменными, позволяющих решать вероятностные задачи классификации, распознавания образов и прогнозирования.

В ближайшем будущем предполагается значительно расширить применение Байесовых сетей доверия. Например, на одном из сайтов поисковиков конструируются байесовские сети для моделирования успешных запросов, поступающих от пользователей. Эти сети могут пополнять регистрационный файл поискового сервера назначаемыми категориями предполагаемых целей информации для обеспечения возможности предсказания модификаций запросов.

Список литературы

1. Башмаков, А.И. Интеллектуальные информационные технологии: учеб пособие для вузов / А.И. Башмаков, И.А. Башмаков. - М.: МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2005. - 302 с.

2. Острейковский, В. А. Информатика. - М.: Высшая школа, 1999.-206 c.

3. Романов, В.П. Интеллектуальные информационные системы в экономике: учеб.пособие для вузов / В.П. Романов. - М.: Экзамен, 2003. - 494 с.

4. Тельнов, Ю.Ф. Интеллектуальные информационные системы в экономике: учеб.пособие для вузов / Ю.Ф. Тельнов. - М.:Синтег,2002 - 306с.

Размещено на Allbest.ru