Реферат: Экспертные системы

Содержание

Введение

1. Моделирование знаний

2. Некоторые известные ЭС

3. Особые черты ЭC

3.1 Основные компоненты

3.2 Преимущества ЭС

3.3 Отличие от системпринятия решений

3.4 Информационная модель ЭС

4. Типы ЭС

4.1 По назначению

4.2 По объему базы знаний

4.3 Поисковые ЭС

4.4 Гибридные ЭС

5. Возможности некоторых ЭС

Вывод

Список использованных электронныхресурсов

Введение

Тема реферата «Экспертныесистемы».

Усложнениеинформации, структурное изменение и увеличение ее объемов порождают новыетребования к обработке, и, как следствие, скорости решения некоторых задач,которые неразрешимы без специальных знаний. Однако не каждая компания можетсебе позволить держать в своем штате экспертов по всем связанным с еедеятельностью проблемам или даже приглашать их каждый раз, когда возникаютпроблемы.

Одно из решений — применение экспертных систем (ЭС).

1. Моделированиезнаний

Главнаяидея технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от экспертаего знания и при необходимости извлекать их из памяти компьютера. Являясь однимиз основных приложений искусственного интеллекта, ЭС представляют собойкомпьютерные программы, преобразующие опыт экспертов в какой-либо областизнаний в форму эвристических правил (эвристик).

Затронувтему экспертных систем, через их определение сразу стоит очертить тот спектрвопросов, которые будут рассмотрены в этой главе. Из множества определений ЭСостановимся на определении практической направленности: «экспертная система — это программное обеспечение, которое заменяет эксперта в той или иной области».ЭС предназначены для моделирования, или имитации поведения экспертов прирешении задач по узко специализированной тематике. Они призваны оказыватьпомощь специалистам, когда их собственных знаний, опыта и интуиции не хватаетдля самостоятельного решения возникающих проблем.

Принципдействия ЭС состоит в моделировании знания и опыта человека-эксперта, которымимогут воспользоваться другие люди после компьютерной обработки этих знаний иопыта. ЭС должна уметь «рассуждать» при неполных и противоречивых данных,объяснять последовательность и логику рассуждений, а механизм вывода советов ирекомендаций должен быть четко определен. При этом структура ЭС должнаобеспечивать возможность наращивания базы знаний.

Основу ЭС составляет базазнаний, хранящая множество фактов и набор правил, полученных от экспертов ивведенных из специальной и справочной литературы.

Базазнаний — этоформализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов(экспертов) в какой-либо предметной области. Знания представлены в описательнойформе и для этого не используются четкие математические модели.

Чемотличается база знаний от базы данных? В базе данных элементы представляютсобой не связанные друг с другом сведения, а в базе знаний те же элементысвязаны определенными отношениями как между собой, так и с понятиями внешнегомира, и сами содержат в себе эти отношения. Можно выделить следующие основныеклассы задач, для решения которых создаются ЭС:

— интерпретация данных;

— диагностика;

— контроль;

— прогнозирование;

— планирование;

— проектирование.

2. Некоторыеизвестные ЭС

DENDRAL.

Распознаванияструктуры сложных органических молекул по результатам их спектрального анализа(первая в мире ЭС).

MOLGEN.

Генерированиегипотез о структуре ДНК на основе экспериментов с ферментами.

XCON.

Проектированиевычислительных комплексов VAX-11в корпорации DEC в соответствии с заказом покупателя MICIN. Комплексная медицинская диагностикаPUFF. Диагностика легочных заболеваний DART. Диагностика больших жестких дисковкорпорации IBM PROSPECTOR. Консультации при поиске залежейполезных ископаемых РОММЕ. Рекомендации по уходу за яблоневым садом.

ЭСПЛАН.

Планированиепроизводства на нефтеперерабатывающем заводе.

МОДИС.

Диагностикаразличных форм гипертонии.

МИДАС.

Оказаниепомощи диспетчеру в оперативном управлении энергосистемой.

GPRS Консультант.

Анализ сеансов связи вреальном масштабе времени и оценка параметров качества сервиса сетей GPRS (General Packet Radio Services)

CARE.

Диагностикакритического состояния больного с выделением более 30 синдромов.

«Маньяк».

Поддержкапринятия решений при раскрытии серийных убийств, совершенных на сексуальнойпочве.

3. Особые черты ЭC

3.1 Основные компоненты

Вотличие от систем традиционного программирования, в ЭС можно выделить триосновных компонента систем обработки знаний:

— база знаний (описание объекта);

— блок общения (постановка цели (запроса), выдача и объяснение результата(совета));

— блок обработки знаний (алгоритмы решения). При этом нужно помнить о следующем:

— экспертиза может проводиться только в одной конкретной области;

— задачи решаются дедуктивным методом;

— ходрешения задачи осуществляется понятным пользователю способом;

— модульный принцип позволяет наращивать базы знаний.

ЭСимеют определенные преимущества перед человеком-экспертом:

— уних нет предубеждений.

— онине делают поспешных выводов.

— онивыбирают наилучшую альтернативу (оптимальное решение) из всех возможных.

— ониустойчивы к «помехам», так как не «обременены» знаниями из других областей.

— ихбаза знаний может быть очень большой и никогда не потеряется.

3.2 Преимущества ЭС

ЭСпозволяют:

— неспециалистам и специалистам широкого профиля заменить собой экспертов,уменьшая тем самым количество людей, занятых в бизнес-процессе;

— сократить штатсотрудников, сэкономить время, снизить уровень бюрократии;

— данные, а также правила их вывода, касающиеся той или иной предметной области,хранятся в памяти компьютера и застрахованы от чьего-либо влияния, их нельзяпотерять или «забыть»;

— сэкономить финансовые ресурсы проектов и эксплутационные расходы. Вот несколькопримеров. American Express сократила свои потери на $27 млн. в год благодаря ЭС,определяющей целесообразность выдачи или отказа в кредите той или иной фирме.Компания DEC ежегодно экономит $70 млн.,используя систему XCON/XSEL, которая по заказу покупателясоставляет конфигурацию вычислительной системы VAX. Компания Sira сократила затраты на строительство трубопровода в Австралии на $40 млн.за счет ЭС, управляющей трубопроводом. Бортовая ЭС на транспортном самолете позволяетснизить эксплутационные расходы до $150 млн. за весь срок его эксплуатации.

3.3 Отличие от систем принятия решений

Сходствотехнологий, используемых в ЭС и системах поддержки принятия решений (СППР),состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятиярешений. Но в то же время имеются и существенные различия.

Во-первых,решение проблемы в СППР отражает уровень ее понимания пользователем и еговозможности получить и осмыслить решение (рассчитаны на пользователя-эксперта),а ЭС предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности(рассчитаны на пользователя-неэксперта).

Во-вторых,ЭС могут пояснять свои рассуждения в процессе получения решения, причем частоэти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение.

В-третьих,ЭС менее гибки, так как состав базы знаний и принятый механизм логическоговывода накладывают определенные ограничения на круг решаемых задач.

В-четвертых,разработка ЭС с учетом неполноты и нечеткости знаний требует очень большихзатрат высоко интеллектуального труда и времени.

3.4 Информационная модель ЭС

С точки зрения обработкии представления информации, основными компонентами в ЭС являются: интерфейспользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.

Специалистиспользует интерфейс для ввода информации и команд в ЭС и получения выходнойинформации из нее. Ввод информации можно выполнять с помощью меню, команд,естественного языка и собственного интерфейса, а в качестве выходной информациивыступает не только решение, но и необходимые объяснения. Система должнапояснить каждый шаг своих рассуждений, ведущих к решению задачи.

Базазнаний содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическуювзаимосвязь этих фактов и их обработку по правилам. Правило определяет, чтоследует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условия,которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, еслиусловие выполняется.

Обработкузнаний в определенном порядке выполняет интерпретатор, технология работыкоторого сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил. Еслиусловие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенноедействие, и пользователю предоставляется вариант решения проблемы.

Модульсоздания системы служит для создания набора (иерархии) правил. При этомсуществует два подхода, которые могут быть положены в основу модуля созданиясистемы: использование алгоритмических языков программирования (специально дляЭС языки ПРОЛОГ и ЛИСП, а также языки высокого-уровня) или оболочек ЭС (RT Works от Talarian (США), COMDALE/C от Comdale Techn., (Канада), COGSYS от SC (США), ILOG Rules от ILOG (Франция). Но наибольшеераспространение получила система G2, спомощью которой разработаны известные ЭС. Для тех, кто решил самостоятельносоздать свою ЭС, можно порекомендовать ПО Expert System Creator 1.7.

4. Типы ЭС

4.1 По назначению

Посвоему назначению ЭС условно подразделяют на:

— консультационные (получение пользователем квалифицированных советов);

— исследовательские (решение научных задач);

— управляющие(автоматизация управления процессами в реальном масштабе времени).

4.2 По объему базы знаний

Пообъему базы знаний ЭС делят на простые (неглубокие) и сложные (глубокие).Первые создаются очень быстро и имеют относительно малые базы знаний и данных(несколько сотен правил и фактов, причем фактов значительно больше правил).Доказательства заключений обычно коротки, а большинство выводов являютсяпрямыми следствиями информации, хранимой в базе знаний.

ГлубокиеЭС делают свои выводы обязательно из моделей процессов. Сама модель процессапредставляет собой набор правил, предназначенных для объяснения большогоколичества эмпирических данных. В глубоких ЭС доказательства выводовосновываются на знаниях, полученных из моделей.

4.3 Поисковые ЭС

Какизвестно, для поиска информации применяются поисковые средства по каталогам,индексам, контексту и ссылкам. Достаточно сложные поисковые программы содержатмаксимальный набор функций, каждая из которых дополнительно имеет своипараметры настройки.

Значительнопривлекательнее выглядит поисковая ЭС, которая в вопросно-ответном режиме наестественном языке выясняет у пользователя цель поиска, уточняет известные емуданные (одновременно анализируя их), дополняет данные с помощью словарей. Затемсамостоятельно по правилам определяет вид поиска и его параметры, а такжеобласть поиска. И, наконец, находит информацию и оценивает степень еесоответствия полученному запросу.

4.4 Гибридные ЭС

Втрадиционных ЭС имеется лишь один механизм поддержки принятия решений — логическийвывод, и лишь одно средство представления знаний — правила. В последнее времяпоявились гибридные экспертные системы (ГЭС), в которых в качестве средстваподдержки принятия решений необходимо предусмотреть возможность учетахарактеристик лица, принимающего решения (ЛПР).

5. Возможности некоторых ЭС

РоссийскаяЛаборатория экспертных систем для энергетики разработала МИДАС (МодельИнтеллектуальная Диспетчерского Анализа Ситуации) — программный комплекс дляинформационной помощи диспетчеру в оперативном управлении энергосистемой. Вэтой ЭС в качестве оперативной информации используются только телесигнализации(или вводимая вручную информация о положении выключателей). МИДАС обеспечиваетконтроль состояния оборудования, анализирует ситуации в электросети и обнаруживаетповреждения, формирует советы по ликвидации аварий и поставарийномувосстановлению, а также позволяет выполнять тренировки диспетчеров.

КомпанияТелеИнКом-ПК, являющаяся официальным дистрибьютором оборудования RADCOM, предлагает ЭС для сетей GPRS, которая называется GPRS Консультант. Она обеспечивает анализсеансов связи в реальном масштабе времени и оценивает параметры качествасервиса сетей GPRS (General Packet Radio Services).

ЭС GPRS Консультант предназначена длярешения основных проблем по совместимости протоколов сигнализации, качествупредоставляемого сервиса и пропускной способности сети. Анализируя сообщенияпротоколов сигнализации, она отображает статистику всех сеансов связи, котораясодержит параметры качества сервиса и фактическую пропускную способность.

Онатакже способна обрабатывать уже сохраненный трафик, позволяя проводить болеерасширенный анализ, как, например, тестирование функционирования биллинговойсистемы сети GPRS.

Дляавтоматизации проведения подрядных торгов на дорожно-строительные,проектно-изыскательские и научно-исследовательские работы можно порекомендоватьсистему «ТЕНДЕР». Она обеспечивает ведение справочной информации опредприятиях-претендентах, формирование комплекта заявки (оферты) в бумажном иэлектронном виде, автоматизированную обработку оферт, расчет балльных оценок иопределение победителя торгов, формирование аналитических отчетов. Для ееработы используется информация о финансовом положении предприятия, об опытевыполнения претендентами аналогичных проектов за последние 3 года, о срокахреализации и цене, наличии и состоянии дорожной техники. Также учитываютсяформализуемые и неформализуемые (экспертные оценки).

Геоинформационнаясистема «Эксперт-Агро» — интегрированная система, которая содержит опыт коммерческихи производственных систем и предоставляет картографическую информацию. В еесостав входит ЭС, позволяющая на основе математических модулей проводитьуглубленный анализ данных и оперативное управление агропромышленным комплексом.

Для быстрого иэффективного поиска нормативно-правовых документов в системе «Нормативныедокументы Украины» (см. главу 20) применяется специально разработаннаяпоисковая ЭС.

Вывод

В процессе написанияреферата мы ознакомились с экспертными системами (ЭС), а именно:

— типами ЭС;

— характеристиками ЭС;

— возможностями некоторыхэкспертных систем,

а также смогли выяснитьотличие экспертных систем от систем поддержки принятия решений (СППР) и др.

Списокиспользованных электронных ресурсов

www.aup.ru

www.iis.ru

www.infocity.kiev.ua

www.ccc.ru

www. internetbook. ru