|
|
Применение экспертных систем. СР_5. Применение экспертных систем Работу выполнил студент группы ис211
Применение экспертных систем Работу выполнил студент группы ИС-21-1: Мухаметдинов Дмитрий Содержание - Определение экспертных систем (ЭС)
- Назначение ЭС
- Классификация ЭС
- Типы знаний ЭС
- Модели представления данных
- Задачи интерпретации данных
- Область применения ЭС
- Примеры ЭС
Экспертная система Экспертная система – это компьютерная специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации Назначение ЭС Назначение экспертных систем состоит в решении сложных задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в данной предметной области. Главная отличительная черта и основное преимущество экспертных систем: способность принятия решений в ситуациях, для которых алгоритм решения задачи заранее не известен. Классификация ЭС По задаче: - Интерпретация данных;
- Диагностика;
- Проектирование;
- Прогнозирование;
- Мониторинг;
- Планирование;
- Обучение;
- Управление;
- Поддержка принятия решений.
Классификация ЭС По связи с реальным временем: - Статические;
- Квазидинамические;
- Динамические.
Классификация ЭС По типу ЭВМ: - На супер-ЭВМ;
- На ЭВМ средней;
- На символьных процессорах;
- На рабочих станциях;
- На ПК.
Классификация ЭС По степени интеграции: Типы знаний ЭС - 1. Понятийные знания - набор понятий данной проблемной области, вместе с описанием их свойств и взаимосвязей.
- 2. Абстрактные знания - сведения об общих закономерностях, действующих как во внешнем мире, так и во внутреннем мире ЭС.
- 3. Эвристические знания - знания, накапливающиеся в ЭС в процессе ее функционирования, а также заложенные в нее априорно, но не являющиеся абсолютно истинными в данной проблемной области.
Типы знаний ЭС - 4. Знания о глобальных целях ЭС и способах их декомпозиции, о методах решения задач, о текущем состоянии предметной области, о среде, в которой функционирует ЭС (модель внешнего мира).
- 5. Метазнания - знания о знаниях, т.е. знания ЭС о себе (о своей работе, структуре, БЗ и механизме вывода).
Типы знаний ЭС По форме представления различают декларативные и процедурные знания. - ДЕКЛАРАТИВНЫЕ ЗНАНИЯ - это информация о свойствах предметной области и фактах, имеющих в ней место, т.е. о качественных и количественных характеристиках конкретных объектов, явлений и их элементов, представленных в виде фактов и правил. Декларативные знания не содержат в явном виде описания процедур обработки данных. Их называют также фактографическими, фактуальными, предметными знаниями или базой фактов.
Типы знаний ЭС - ПРОЦЕДУРНЫЕ ЗНАНИЯ - образуются в результате осуществления определенных процедур над фактами, как исходными данными, и представлены в БЗ в виде описаний этих процедур. К таким процедурам относятся методы, алгоритмы и программы решения различных задач, аналитические преобразования, инструкции, методики, процедуры организации и выполнения производственных процессов и другие последовательности действий в данной ПРО. Эти знания составляют ядро базы знаний и поступают в ЭС от экспертов.
Модели знаний ЭС К типичным моделям представления знаний относятся следующие: - Логическая модель;
- Продукционная модель;
- Семантическая сеть;
- Фреймовая модель.
Логическая модель Логическая модель представляет собой систему логических утверждений, набор аксиом, выражающих закономерности некоторой предметной области и составляющих логические знания. Процедурная модель Продукционная модель содержит в себе: - Рабочую память (хранилище данных),
- Базу правил (программу),
- Механизм вывода (управление).
Семантическая сеть Семантическая сеть представляет собой ориентированный граф, в котором вершины соответствуют понятиям, объектам, отношениям, а дуги - свойствам и элементарным отношениям. Семантические сети способны отображать структуру знаний во всей сложности их взаимосвязей, увязать в единое целое объекты и их свойства. Фреймовая модель Формально фреймовая модель является частным случаем семантической сети, в которой вместо вершин используются фреймы. Слово «фрейм» в переводе с английского языка означает «рамка». Фрейм является единицей представления знаний об объекте, которую можно описать некоторой совокупностью понятий и сущностей. В отличие от вершины фрейм не описывает элементарный объект, а типового объекта или ситуации. Задачи интерпретации данных Задачи интерпретации данных. Это одна из традиционных задач для экспертных систем. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается многовариантный анализ данных. Область применения Области применения существующих на сегодняшний день ЭС охватывают: медицину, геологию, научные исследования в области химии и биологии, военное дело, инженерное дело, космическую технику, метеорологию, экологию, производство, управление процессами, юриспруденцию, маркетинг, финансы, банковское дело и др. Примеры ЭС Примеры экспертных систем в военном деле: ACES. Экспертная система выполняет картографические работы по нанесению обстановки на карты. Система получает в качестве исходных данных карту без обстановки и информацию, описывающую расположение объектов на местности. Системавыдает карту, содержащую все желаемые условные обозначения и подписи, размещенные без взаимного наложения. Примеры ЭС определить тип радара, пославшего перехваченный сигнал, а также обеспечивает ему доступ к соответствующим базам данных и давая объяснения своим заключениям. Знания в системе представлены в виде правил. Эта система разработана компанией Advanced Information & Decision Systems и доведена до уровня исследовательского прототипа. Примеры ЭС DART. Экспертная система помогает обрабатывать разведданные о центрах командования, управления и связи противника. Она дает советы аналитикам по идентификации критических узлов сети командования, управления и связи и помогает обрабатывать сообщения о боевой обстановке. Примеры ЭС Пример экспертной системы в информатике: разработчику базы данных, желающему использовать подход IDEF1 для определения концептуальной схемы базы данных. Примеры ЭС Пример экспертной системы в электронике: ACE. Экспертная система определяет неисправности в телефонной сети и дает рекомендации по необходимому ремонту и восстановительным мероприятиям. Система работает без вмешательства пользователя, анализируя сводки-отчеты о состоянии, получаемые ежедневно с помощью CRAS, программы, следящей за ходом ремонтных работ в кабельной сети. Спасибо за внимание! |
|
|
Скачать 103.46 Kb.