Файл: Применение экспертных систем Работу выполнил студент группы ис211.pptx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 23.11.2023
Просмотров: 32
Скачиваний: 2
СОДЕРЖАНИЕ
Работу выполнил студент группы ИС-21-1:
Экспертная система – это компьютерная
система, способная частично заменить
специалиста-эксперта в разрешении
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
По форме представления различают декларативные и
К типичным моделям представления знаний
Логическая модель представляет собой
систему логических утверждений, набор
аксиом, выражающих закономерности
некоторой предметной области и
составляющих логические знания.
Продукционная модель содержит в себе:
Семантическая сеть представляет собой
ориентированный граф, в котором вершины
соответствуют понятиям, объектам,
действиям, ситуациям и сложным
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.
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
является фрагментом знаний о свойствах
типового объекта или ситуации.
Задачи интерпретации данных. Это одна из
традиционных задач для экспертных систем.
определение смысла данных, результаты
которого должны быть согласованными и
корректными. Обычно предусматривается
многовариантный анализ данных.
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 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.
ASTA. Экспертная система помогает аналитику
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
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.
Пример экспертной системы в информатике:
CODES. Экспертная система помогает
разработчику базы данных, желающему
использовать подход IDEF1 для определения
концептуальной схемы базы данных.
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,
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
система, способная частично заменить
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:
- Автономные;
- Гибридные.
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).