лаб 4. Лабораторное занятие 4. Занятие 4 Разработка простой экспертной системы на языке Visual Prolog Общие сведения
 Скачать 45.5 Kb.
|
|
Лабораторное занятие №4 Разработка простой экспертной системы на языке Visual Prolog Общие сведения Экспертные системы (ЭС) – это системы искусственного интеллекта (интеллектуальные системы), предназначенные для решения плохо формализованных и слабо структурированных задач в определенных проблемных областях на основе заложенных в них знаний специалистов-экспертов. В настоящее время ЭС внедряются в различные виды человеческой деятельности, где использование точных математических методов и моделей затруднительно или вообще невозможно. К ним относятся: медицина, обучение, поддержка принятия решений и управление в сложных ситуациях, различные деловые приложения и т.д. Основными компонентами ЭС являются рабочая память, называемая также базой данных (БД), база знаний (БЗ), блоки поиска решения, объяснения, извлечения и накопления знаний, обучения и организации взаимодействия с пользователем. Рабочая память, БЗ и блок поиска решений образуют ядро ЭС. База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе. База знаний в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую предметную область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области. Для конструирования ЭС используются различные инструментальные средства: универсальные языки программирования, языки искусственного интеллекта, инструментальные системы и среды и системы-оболочки. Системы-оболочки являются наиболее простым средством формализации (автоформализации) экспертных знаний, практически не требующие участия посредников в лице инженера по знаниям или программиста при их использовании. Инженер по знаниям только помогает эксперту выбрать наиболее подходящую для его проблемной области оболочку. Рассматриваемая в данной работе экспертная система функционирует следующим образом. Например, при работе с предметной областью «Бытовая техника», определяется предикат technique_is(string), позволяющий идентифицировать бытовую технику, которая более всего удовлетворяет указанным пользователем признакам. При этом БЗ экспертной системы задается перечислением свойств объектов, которые у них имеются или же отсутствуют: technique_is («CD-плейер»):- it_is («аудио»), positive («работает с», «CD-дисками»), negative («имеет», «динамик»). Предикаты positive и negative необходимы для того, чтобы запросить у пользователя ответ о наличии у объекта какого-то свойства и сохранить этот ответ в рабочей памяти: positive(X,Y) :- xpositive(X,Y),!. positive(X,Y) :- not(xnegative(X,Y)), ask(X,Y,Answer), remember(X,Y,Answer), Answer = yes. negative(X,Y) :- xnegative(X,Y),!. negative(X,Y) :- not(xpositive(X,Y)), ask(X,Y,Answer), remember(X,Y,Answer), Answer = no. ask(X,Y,yes) :- write(X,« »,Y,«?»), readln(Reply), frontchar(Reply,'y',_),!. ask(_,_,no). remember(X,Y,yes) :- assertz(xpositive(X,Y)). remember(X,Y,no) :- assertz(xnegative(X,Y)). Два встроенных предиката asserta и assertz позволяют добавлять новые утверждения в базу данных. Оба предиката действуют в точности одинаковым образом, за тем исключением, что asserta добавляет утверждение в начало базы данных, в то время как assertz (или assert) добавляет утверждение в ее конец. Порядок выполненияРазработайте простую ЭС в соответствии с вариантом задания. Произведите отладку ЭС в среде Visual Prolog для различных наборов ответов пользователя на задаваемые экспертной системой вопросы. Варианты заданийЭкспертная система с обратной цепочкой рассуждений для определения заболевания пациента. Количество возможных видов заболеваний – 3. Количество признаков заболеваний – 15. Максимальная глубина дерева определения заболевания по соответствующим признакам – 4. Экспертная система с прямой цепочкой рассуждений для определения заболевания пациента. Количество возможных видов заболеваний – 15. Количество признаков заболеваний – 7. Максимальная глубина дерева определения заболевания по соответствующим признакам – 4. Экспертная система с обратной цепочкой рассуждений для определения причины неработоспособности компьютера. Количество возможных причин неработоспособности – 4. Количество признаков неработоспособности – 15. Максимальная глубина дерева определения причины неработоспособности по соответствующим признакам – 3. Экспертная система с прямой цепочкой рассуждений для определения причины неработоспособности компьютера. Количество возможных причин неработоспособности – 12. Количество признаков неработоспособности – 6. Максимальная глубина дерева определения причины неработоспособности по соответствующим признакам – 4. Экспертная система с обратной цепочкой рассуждений для определения причины, по которой не заводится автомобиль. Количество возможных причин – 4. Количество признаков, позволяющих определить причину – 11. Максимальная глубина дерева определения причины по соответствующим признакам – 3. Экспертная система с прямой цепочкой рассуждений для определения причины, по которой не заводится автомобиль. Количество возможных причин – 6. Количество признаков, позволяющих определить причину – 7. Максимальная глубина дерева определения причины по соответствующим признакам – 5. Экспертная система с обратной цепочкой рассуждений для выработки рекомендаций студенту по планированию его времени для успешной сдачи экзаменов. Количество возможных рекомендаций – 4. Количество факторов, влияющих на выработку рекомендации – 11. Максимальная глубина дерева определения причины по соответствующим факторам – 4. Экспертная система с прямой цепочкой рассуждений для выработки рекомендаций студенту по планированию его времени для успешной сдачи экзаменов. Количество возможных рекомендаций – 10. Количество факторов, влияющих на выработку рекомендации – 4. Максимальная глубина дерева определения причины по соответствующим факторам – 5. Результаты работы и содержание отчетаТекст программы с комментариями. Результаты работы программы для различных исходных ситуаций (копии экрана с результатами работы программы). |