реферат экспертных систем. Ыфывфывфывфывфыв фыв фы Аннотация

• Название: Ыфывфывфывфывфыв фыв фы Аннотация
• Дата: 06.10.2022
• Размер: 11.57 Kb.
• Имя файла: реферат экспертных систем.docx
• Тип: Документы; #716908

ыфывфывфывфывфыв фыв фы Аннотация



Актуальность вопросов информатизации и интеллектуализации всех сфер общественно – экономической жизни сегодня вполне очевидна. Потребность в применении эффективных и адекватных реальной действительности компьютерных программ и технологий постоянно возрастает. Компьютерная технология дает возможность оптимизировать и рационализировать управленческую функцию за счет применения новых средств сбора, передачи, хранения и преобразования информации.

Изучение курса «Интеллектуальные информационные системы» позволит слушателям получить знания основных методов интеллектуализации информационных систем, сформировать навыки формирования интеллектуальных моделей и решения интеллектуальных задач.

Цели дисциплины: формирование у слушателей компетенций в создания интеллектуальных моделей и систем и использования их в различных областях управления и проектирования.



Задачи изучения дисциплины:

· дать студентам знания о состоянии и тенденциях развития интеллектуальных информациионых систем;

· познакомить с новыми информационными технологиями решения задач управления, связанной с использованием средств и методов искусственного интеллекта;

· научить разрабатывать и использовать интеллектуальные информационные системы в различных прикладных отраслях бизнес-деятельности;

· иметь представление об интеллектуальных технологиях и наиболее перспективных прикладных сферах их применения;

· дать студентам знания об организации представления знаний в информационной системе;

· изучить проблематику моделирования знаний, организации архитектуры информационной системы;

· получить представление о парадигме явных и неявных знаниях;

· знать основные методы разработки и проектирования интеллектуальных информационных систем и специфику актуальных проблемных областей;

· знать основные методы разработки интеллектуальных информационных систем и специфику актуальных проблемных областей.



В результате изучения дисциплины обучаемый должен:

иметь представление:

· истории развития искусственного интеллекта;

· роли и значении в современном мире интеллектуальных информационных систем;

· о процессе управления знаниями;



знать:

· классификацию интеллектуальных систем;

· признаки интеллектуальности информационных систем;

· коммуникативные особенности интеллектуальных систем;

· теоретические аспекты извлечения знаний;

· классификация методов извлечения знаний;

· явные и неявные знания;

· модели представления знаний;

· предназначение систем когнитивной графики;

· нейронные сети;

· генетические алгоритмы;



уметь:

· описать процесс принятия решения;

· формировать модели представления знаний;

· решать прикладные вопросы интеллектуальных систем с использованием, статических экспертных систем, экспертных систем реального времени;



приобрести навыки:

· разработки собственной интеллектуальной информационной системы;

· работы с прикладным программным обеспечением подбора экспертных систем для решения различных задач.



Тема 1. Интеллектуальные информационные системы. Место в современной организации



Цель:

Усвоение основных понятий искусственного интеллекта.



Задачи:

· рассмотреть взаимосвязи между понятиями данные, информация, знания;

· усвоить понятия различных видов систем;

· научиться разбираться в видах моделей.



Вопросы темы:

1. Информация, данные, знания их взаимосвязь.

2. Системы, открытые и замкнутые, сложные, интеллектуальные.

3. Модели, моделирование систем.

4. Место ИИС в современной организации.



Вопрос 1. Информация, данные, знания их взаимосвязь.



Обычно понятие информации на бытовом уровне связывают со знаниями, накопленными человечеством. Однако, информация существует и без человечества. Информация это свойство материи. Не бывает материи без информации и информации без материи.

Человек получает сведения в виде сигналов через органы чувств, компьютер через устройства ввода. Сведения, полученные путем измерения, наблюдения, логических или арифметических операций; и представленные в форме, пригодной для постоянного хранения.



Информация представляет собой продукт дальнейшей переработки сигналов и данных. На этом этапе отбрасываются избыточные данные и сигналы, производится их обобщение. Информация - это данные, сопровождающиеся смысловой нагрузкой, помещенные в некоторый контекст; данные, как-либо оцениваемые приёмником информации. Как правило, получение информации связывают с уменьшением неопределенности существующего выбора; ответ на какой-либо заданный либо подразумеваемый вопрос. Для одних субъектов данные являются информацией, для других – нет.

Следующим этапом интеллектуальной обработки сигналов являются знания. Знание у человека появляются при применении информации на практике. При этом в мозгу человека закрепляются устойчивые связи между нейронами.

В интеллектуальных информационных системах знание представляет собой совокупность информации и правил вывода для принятия решения.



Вопрос 2. Системы, открытые и замкнутые, сложные, интеллектуальные.



Система – это множество взаимосвязанных элементов представляющих собой единое целое. Таким образом, выделяется три свойства системы:

1) наличие множества элементов;

2) наличие связей и отношений между ними;

3) целостность.



Связи между элементами могут быть устойчивыми и не устойчивыми. Устойчивые связи и отношения представляют собой структуру системы. Система создается и существует ради цели системы.

Сложная система — это система, состоящая из множества взаимодействующих составляющих (подсистем), сложная система имеет новые свойства, которые отсутствуют на подсистемном уровне и не могут быть сведены к свойствам подсистемного уровня.

Сложная система обладает, по крайней мере, одним из перечисленных признаков:

а) допускает разбиение на подсистемы, изучение каждой из которых, с учетом влияния других подсистем в рамках поставленной задачи, имеет содержательный характер;

б) функционирует в условиях существенной неопределенности и воздействие среды на нее обусловливает случайный характер изменения ее параметров или структуры;

в) осуществляет целенаправленный выбор своего поведения.



Интеллектуальная система (ИС) - система или устройство с программным обеспечением, имеющие возможность с помощью встроенного процессора настраивать свои параметры в зависимости от состояния внешней среды.

Интеллектуальная система— это техническая или программная система, способная решать задачи, традиционно считающиеся творческими, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти такой системы. Структура интеллектуальной системы включает три основных блока — базу знаний, решатель и интеллектуальный интерфейс.

Интеллектуальная информационная система (ИИС) — разновидность интеллектуальной системы, один из видов информационных систем, иногда ИИС называют системой, основанной на знаниях. ИИС представляет собой комплекс программных, лингвистических и логико-математических средств для реализации основной задачи: осуществление поддержки деятельности человека, например возможность поиска информации в режиме продвинутого диалога на естественном языке.



Вопрос 3. Модели, моделирование систем.



Для обоснованного принятия решения необходимо всесторонне изучить проблему, рассмотреть возможные последствия, и различные факторы, которые влияют на результат. Реальный мир настолько многообразен и сложен, что все факторы рассмотреть и учесть невозможно. На практике реальность огрубляется. Выделяются существенные детали. Создается модель.

Модель (от лат. modulus - мера, мерило, образец, норма) - образец, изделие, которое служит эталоном для массового воспроизводства или устройство, воспроизводящее, имитирующее строение и действие какого-либо другого устройства («настоящего») в научных, практических или других целях. Основное требование к модели – ее адекватность объекту.

Процесс создания моделей и изучение на них реальности и называется моделированием.

Моделирование - исследование объектов познания на их моделях, построение и изучение моделей реально существующих предметов и явлений (живых и неживых систем, разнообразных процессов - физических, химических, биологических, социальных) и конструируемых объектов (для определения, уточнения их характеристик, рационализации способов их построения и т. п.).

Если модель и моделируемый объект имеют одну и ту же физическую природу, то говорят о физическом моделировании.

При знаковом моделировании моделями служат знаковые образования какого-либо вида: схемы, графики, чертежи, формулы, графы, слова и предложения в некотором алфавите (естественного или искусственного языка).

Важнейшим видом знакового моделирования является математическое (логико-математическое) моделирование, осуществляемое средствами языка математики и логики.

Исследование знаковых (в частности, математических) моделей можно рассматривать как некоторые эксперименты. Это становится особенно очевидным в свете возможности их реализации средствами электронной вычислительной техники. Один из видов модельного эксперимента - модельно-кибернетический эксперимент, в ходе которого вместо «реального» экспериментального оперирования с изучаемым объектом находят алгоритм (программу) его функционирования, который и оказывается своеобразной моделью поведения объекта. Вводя этот алгоритм в цифровую ЭВМ и, как говорят, «проигрывая» его, получают информацию о поведении оригинала в определенной среде, о его функциональных связях с меняющейся «средой обитания».

Цифровое моделирование способ исследования реальных явлений, процессов, устройств, систем и др., основанный на изучении их математических моделей (математических описаний) с помощью ЭВМ.

Модель отражает наиболее общие свойства объекта или процесса. Каждая конкретная модель оптимальна для проблемы, на которую она ориентирована. Особенности ГИС позволяют применять в равной степени статические и динамические (меняющиеся во времени) модели.

Модели объектов, хранящихся в БД, формируются из простых частей - моделей данных, определяемых способами их организации. Модель данных является основой структуры БД, а их системно-организованное множество формирует единую информационную модель БД.

Модели данных могут быть вложенными друг в друга, самые нижние их уровни состоят из элементарных моделей данных.

Каждая модель пригодна для определенных типов данных и областей применения. Разнообразие задач и данных обуславливает множественность моделей, задающих информационную основу БД. Целостность, непротиворечивость общей модели обуславливается обоснованным выбором составляющих частей модели. Проблема структурирования базы данных сводится к оптимальной организации моделей объектов. При этом необходимо учитывать свойства элементарных моделей и возможность формирования из них комплексных объектов БД с учетом предметной области. Выбор недостаточно оптимальной модели организации пространственных данных может отразиться на выполнении функций ИС и их расширения в будущем, на успешности проекта с экономической точки зрения, обеспечении ценности информации в долговременной перспективе, совместимости с другими БД. Обмен данными между различными ИС не слишком большая проблема, если модели данных близки. В других случаях затраты на конвертирование сопоставимы с повторным вводом.

Проектирование структуры БД может рассматриваться как последовательность разработки моделей разного уровня: концептуальной и внешней (логическое проектирование), внутренней, отражающей структуру файлов (физическое проектирование) и модели конкретной БД.

Разработке концептуальной модели предшествует инфологическое (семантическое) моделирование связанное с проблемами кодирования и лингвистического обеспечения (осуществляется на предпроектной стадии). При разнородности исходной информации роль семантического моделирования особенно актуальна.

Рассмотрение модели данных на концептуальном уровне организации данных предусматривает определение степени адекватности элементов выбранной модели действительным объектам реального мира в рамках требований решаемых задач. Стремление всестороннего охвата свойств, сторон и отношений в разрабатываемой модели необходимо сочетать с критериями ее оптимальности. Концептуальная модель данных служит для проектирования и выступает как средство точного выражения человеческих представлений о системах или процессах (предметной области) реального мира. Она включает описание объектов и их взаимосвязей, представляющих интерес в рассматриваемой предметной области и выявленных в результате анализа данных. При проектировании концептуальной модели усилия направлены на структуризацию данных без рассмотрения особенностей реализации и эффективности обработки. Реальным воплощением концептуального моделирования являются картографическая и математическая модели. Последняя из них крайне абстрактна и упрощена с использованием логико-математических средств.

Структурирование на уровне внешней моделей данных базируется на концептуальной модели и направлено на повышение эффективности функционирования системы (ее быстродействия, экономии памяти и пр.).

Внутренний уровень определяет структуру и форматы файлов - их названий и организацию, последовательность, формы представления данных.

Уровень организации конкретной структуры БД (уникальной для каждого проекта) связан с даталогическим моделированием и предусматривает конкретизацию: объектов, внесенных в БД, например, их распределение между слоями, соотнесение с используемыми классификаторами и пр.

Прогресс компьютерных технологий и современные тенденции к созданию интеллектуальных систем, базирующихся на нетрадиционных методах и принципах (открытость систем, эвристическое программирование, структурирование знаний и пр.) способствует развитию специфических видов моделирования: инвариантного, эвристического, информационного. Инвариантное моделирование эффективно в унифицированных структурах, на основе использования общих свойств объектов безотносительно к конкретному виду индивидуального объекта. Эвристическое моделирование используется при решении задач, связанных с экспертной оценкой, весьма актуальных в современных ГИС. Информационное моделирование связано с созданием и преобразованием разных форм информации, в частности может решить проблему совместного использования данных разного типа, например, графических и текстовых.



Вопрос 4. Место ИИС в современной организации.



Существом искусственно интеллекта можно считать научный анализ и автоматизацию интеллектуальных функций человека.

Направления развития ИИ:

Первое направление связано с попытками разработки интеллектуальных машин путем моделирования их биологического прототипа - человеческого мозга. Сейчас это направление возрождается на основе развития современных аппаратных и программных средств (микрочипы на основе нечеткой логики, распределенные многопроцессорные системы, многоагентные системы, мягкие вычисления, генетические алгоритмы и нейронные сети и т.д.).

Второе направление связано с разработками методов, приемов, специализированных устройств и программ для компьютеров, обеспечивающих решение сложных математических и логических задач, позволяющих автоматизировать отдельные интеллектуальные действия человека (системы, основанные на знаниях, экспертные системы, прикладные интеллектуальные системы).