Экспертные системы

Размещено на http://www.allbest.ru/

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ЖЕЛЕЗНОДОРОЖНОГО ТРАНСПОРТА

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

Высшего профессионального образования

«ИРКУТСКИЙ ГОСУДАРСВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ»

(ФГБОУ ВПО ИРГУПС)

Факультет: «Управление на транспорте и информационные технологии»

Кафедра: «Информационная безопасность и защита информации»

Дисциплина: «Интеллектуальные системы»

«Экспертные системы»

ЛР.460200.230400.62.001.ПЗ

Выполнил

Студент группы ИС.1.11.1 Моисеев Д.М.

Иркутск 2015

Экспертные системы

Система является интеллектуальной, если она обладает знаниями и умеет использовать их для достижения сформулированной цели. Знания - это то, без чего нет интеллектуальной системы. Экспертные системы как отдельное направление выделилось из общего русла исследований по искусственному интеллекту в начале 80-х гг. Экспертные системы явились первыми действительно интеллектуальными системами и, в конечном счете, интеллектуальность определила их коммерческий успех.

Что же такое Экспертная система?

Экспертная система - это вычислительная система, в которую включены знания специалистов о некоторой узкой предметной области в форме базы знаний. Экспертные системы должны уметь принимать решения вместо специалиста в заданной предметной области.

Рассмотрим обязательные компоненты типичной Экспертной системы.

Компоненты ЭС

База знаний (БЗ)

Основу базы знаний составляет описание объектов данной предметной области, их свойств и связей между ними, выполненное посредством некоторого формального языка, понятного компьютеру.

База знаний - это совокупность знаний, которые отражают свойства объектов в рассматриваемой проблемной области, их взаимосвязи, а также действия над объектами, которые формализованы с помощью некоторой модели представления знаний.

В общем случае Экспертная система должна сохранять в Базе Знаний информацию о частных случаях, в том числе факты и выводы. Сюда включают данные, полученные в каждом отдельном случае решения задачи, частные заключения, степени доверия к заключениям и тупики в процессе поиска. Эта информация отделяется от общей базы знаний в отдельную часть, составляющую Данные частных случаев (рис. 1).

Рис. 1. Модули, которые составляют типичную экспертную систему

Пользовательский интерфейс - выполняет интерпретацию запроса пользователя к базе знаний и формирует ответ в удобной для пользователя форме. При разработке интерфейса экспертной системы используют разные его реализации, включая "вопрос-ответ", меню управления, графический интерфейс или интерфейс на основе естественного языка.

Редактор Знаний (Механизм приобретения знаний) - реализует процедуру накопления знаний в базе знаний.

Машина вывода (Механизм вывода, Решатель) - моделирует ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в базе знаний ЭС, и реализует процедуру поиска решения задачи: строит цепочку рассуждений (логических выводов), приводящую к конкретному результату.

Блок объяснений

Еще одним обязательным компонентом экспертной системы является блок, позволяющий пользователю получить ответы на вопросы "Как была получена данная рекомендация?" и "Почему экспертная система приняла такое решение?". Отвечая на вопрос "Как ", экспертная система предъявляет пользователю шаг за шагом весь процесс получения решения с указанием использованных фрагментов базы знаний. При ответе на вопрос "Почему" система демонстрирует последнее применение правила вывода, иными словами, последний шаг в процессе принятия решения.

Штриховые линии на рис. 1 объединяют модули ЭС, которые входят в оболочку ЭС

Разделение знаний и других блоков, реализующих работу ЭС, позволяет использовать одни и те же модули (оболочку ЭС), для создания новой ЭС для других приложений. В этом случае база знаний и данные о частных случаях будут пополняться в соответствии с новыми приложениями.

Существуют специальные готовые оболочки экспертных систем, которые позволяют посредством редактора базы знаний заполнить Базу знаний экспертной системы и получить конкретные правила вывода для данной проблемной области.

Занимается этим специалист, которого обычно называют "инженер по знаниям" (когнитолог), использующий знания эксперта в данной проблемной области для заполнения Базы знаний Экспертной системы (рис. 2).

экспертный система запрос знание

Рис. 2. Заполнение Базы Знаний Экспертной системы

Как работает ЭС?

Обычный режим работы любой экспертной системы - диалог с пользователем. С помощью интерфейса экспертная система попросит пользователя ввести какие-то исходные сведения об объектах, фигурирующих в задаче, и пользователь должен сообщить эти данные в принятой для данной ЭС форме.

Получив ответ на свой запрос, ЭС задаст следующий вопрос и так шаг за шагом будет продвигаться к искомому ответу. Конечно, в какой-то момент может оказаться так, что у пользователя нет ответа на вопрос системы. Тогда он вправе попросить предъявить уже достигнутый уровень решения и, более того, весь ход рассуждений, приведший к создавшемуся положению. Впрочем, как было отмечено, пользователь и в случае полного решения задачи может получить исчерпывающую информацию о том, как этот ответ был получен.

В этом смысле экспертная система может выступать как средство обучения, демонстрируя пользователю то, как нужно рассуждать, чтобы принять требуемое решение.

Характерными чертами экспертной системы являются:

· четкая ограниченность предметной области;

· способность принимать решения в условиях неопределенности (не всегда);

· способность объяснять ход и результат решения понятным для пользователя способом;

· четкое разделение декларативных и процедурных знаний (фактов и механизмов вывода);

· способность пополнять базу знаний, возможность наращивания системы;

· результат выдается в виде конкретных рекомендаций для действий в сложившейся ситуации, не уступающих решениям лучших специалистов;

· ориентация на решение неформализованных (способ формализации пока неизвестен) задач;

· алгоритм решения не описывается заранее, а строится самой экспертной системой (Решатель);

· отсутствие гарантии нахождения оптимального решения с возможностью учиться на ошибках.

Для классификации ЭС используют следующие признаки:

· Способ формирования решения;

· Способ учета временного признака;

· Вид используемых данных;

Где используются экспертные системы?

Область Искусственного Интеллекта имеет более чем сорокалетнюю историю развития. В настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач: интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж и управление.

То есть в самых разнообразных проблемных областях, таких как:

· финансы,

· нефтяная и газовая промышленность,

· энергетика,

· транспорт,

· фармацевтическое производство,

· космос, металлургия,

· горное дело,

· химия,

· образование,

· целлюлозно-бумажная промышленность,

· телекоммуникации и связь.

Вывод

По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают прозрачностью, т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне (в отличие от решений, полученных с помощью числовых алгоритмов, и в особенности от решений полученных статистическими методами). Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом.

Размещено на Allbest.ru