Файл: Курсовая работа по дисциплине Основы искусственного интеллекта.docx
Добавлен: 25.10.2023
Просмотров: 50
Скачиваний: 4
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ
«ОРЕНБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ»
Факультет математики и информационных технологий
Кафедра программного обеспечения вычислительной техники и
автоматизированных систем
КУРСОВАЯ РАБОТА
по дисциплине «Основы искусственного интеллекта»
Разработка компонентов информационных систем с элементами искусственного интеллекта
Пояснительная записка
ОГУ 09.03.04. 4023 748 О
| Руководитель старший преподаватель А.М. Семенов «»2023 г. Студент группы З-20ПИнж(б)РПиС А.С. Нечаев «»2023 г. |
Оренбург 2023
Утверждаю
заведующий кафедрой программного
обеспечения вычислительной техники
и автоматизированных систем
_____________________Д.В. Горбачев
подпись
«____»______________________2023 г.
ЗАДАНИЕ
на выполнение курсовой работы
студенту Нечаеву Александру Сергеевичу у
(фамилия имя отчество)
по направлению подготовки 09.03.04 Программная инженерия у код, наименование
по дисциплине «Основы искусственного интеллекта»
наименование дисциплины, модуля
1 Тема работы Экспертная система «Принятие решения об увольнении работника»
2 Срок сдачи студентом работы «»2023 г.
3 Цель и задачи работы разработка и программная реализация экспертной системы по принятию решения об увольнении работника.
Задачи: изучение теоретических сведений; анализ предметной области; анализ существующих аналогов программных средств; выбор метода и инструментальных средств разработки программной системы; проектирование и разработка приложения.
4 Исходные данные к работе
Набор данных для классификации
5 Перечень вопросов, подлежащих разработкеразработать архитектуру экспертной системы, базу знаний, функциональную схему и алгоритм приложения; руководство администрированию приложения и пользования ПС. Обоснование выбора средств разработки программной системы.
6 Перечень графического материалаАрхитектура, функциональная схема, схема алгоритма программного средства, структурная схема нейронной сети и листинг программы
Дата выдачи и получения задания
Руководитель «____»______________20__ г. ______________А.М. Семенов
Студент «____»______________20__ г. ______________А.С. Нечаев
Аннотация
Данная курсовая работа посвящена теме «Экспертные системы». Работа содержит описание предметной области, описание работы алгоритма экспертной системы и построения дерева решений.
Работа содержит 28 листов, 11 рисунков, 3 приложения.
КР
Содержание
Введение 5
1 Краткие теоретические сведения 6
1.1 Особенности экспертных систем 6
1.2 Байесовская стратегия логического вывода 10
2 Анализ аналогов 12
3 Обоснование выбора программных средств разработки 13
4 Руководство по эксплуатации программного средства 15
4.1 Требования к системным ресурсам 19
4.2 Руководство пользователя 19
Заключение 21
Список использованных источников 22
Приложение А (обязательное) Архитектура программного средства 23
Приложение Б (обязательное) Укрупненная схема алгоритма 27
Приложение В (обязательное) Листинг программы 28
-
Введение
Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ. В начале 80-х годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название "экспертные системы" (ЭС). Основным назначением ЭС является разработка программных средств, которые при решении задач, трудных для человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решения, решениям получаемым человеком-экспертом.
Экспертная система - это программа, которая ведёт себя подобно эксперту в некоторой проблемной области. Она должна иметь способность к объяснению своих решений и тех рассуждений, на основе которых эти решения были приняты. Часто от экспертной системы требуют, чтобы она могла работать с неточной и неполной информацией.
Чтобы проводить экспертизу, компьютерная программа должна быть способна решать задачи посредством логического вывода и получать при этом достаточно надежные результаты. Программа должна иметь доступ к системе фактов, называемой базой знаний.
Программа также должна во время консультации выводить заключения из информации, имеющейся в базе знаний. Некоторые экспертные системы могут также использовать новую информацию, добавляемую во время консультации. Экспертную систему, таким образом, можно представлять состоящей из трех частей:
-
База знаний (БЗ). -
Механизм вывода (МВ). -
Система пользовательского интерфейса (СПИ).
База знаний - центральная часть экспертной системы. Она содержит правила, описывающие отношения или явления, методы и знания для решения задач из области применения системы. Можно представлять базу знаний состоящей из фактических знаний и знаний, которые используются для вывода других знаний. Утверждение "Джон Ф. Кеннеди был 35-м президентом Соединенных Штатов" - пример фактического знания. "Если у вас болит голова, то примите две таблетки цитрамона" - пример знания для вывода. Сама база знаний обычно располагается на диске или другом носителе.
Целью данной курсовой работы является разработка экспертной системы диагностики неисправности компьютера.
В процессе написания данной курсовой работы были использованы учебные пособия по искусственному интеллекту, открытые публикации и интернет-источники.
1 Краткие теоретические сведения
1.1 Особенности экспертных систем.
Понятие системы поддержки принятия решений (СППР) долгое время в нашей стране отождествлялось с понятием экспертной системы (ЭС).
Существует множество определений СППР отражающих точки зрения представителей различных дисциплин и научных школ.
СППР определяется как "основанная на использовании моделей совокупность процедур по обработке данных и суждений, помогающих руководителю в принятии решений".
Иногда предлагается рассматривать СППР в качестве "интерактивных автоматизированных систем, которые помогают лицам, принимающим решения, использовать данные и модели, чтобы решать неструктурированные проблемы".
СППР определяется и "как компьютерная информационная система, используемая для поддержки различных видов деятельности при принятии решений в ситуациях, где невозможно или нежелательно иметь автоматическую систему, которая полностью выполняет весь процесс решения". Акцент в этом определении делается на то, что система не заменяет человека, автоматизируя процедуру решения, а обеспечивает его различного рода помощью в ходе решения проблемы.
Большинство исследователей согласны, что СППР предназначены для решения слабоструктурированных проблем.
К слабоструктурированным относятся проблемы, которые содержат как количественные, так и качественные переменные, причем качественные аспекты проблемы имеют тенденцию доминировать. Неструктурированные проблемы имеют лишь качественное описание.
Судя по примерам практического использования чаще всего под СППР понимаются системы, позволяющие пользователю обрабатывать и анализировать массивы данных с помощью совокупности моделей объективного характера (финансовые расчеты, сбыт, управление запасами и т. п.).
Вместе с тем в последние годы выявились новые классы задач принятия решений, требующих привлечения СППР.
В процессе принятия решений возникла необходимость в субъективных, экспертных моделях (прогнозы продаж продукции, реакции конкурентов и т. д.). Возникла также необходимость в учете знаний многих экспертов, в анализе принятых ранее решений. В структуре СППР появился блок "база знаний", и такие системы получили название "интеллектуальных".
Развитие технических и программных средств, позволяющие "индустриализировать" технологию создания новых систем, привело к формированию еще одной точки зрения на СППР, которая получила название "адаптивного проектирования". Сторонники этого подхода считают, что термин СППР имеет право на существование только в тех случаях, когда "конечная система" возникает в ходе адаптивного процесса проектирования и внедрения.
Опыт использования СППР показал, что поддержка, оказываемая этими системами, далеко не всегда бывает достаточной. Очень часто возникают информационная перегруженность, сложная проблема учета противоречивых оценок по многим критериям, выявления предпочтений лиц, принимающих решения (ЛПР). Для разрешения этих проблем необходимы использование современных методов принятия решений и разработка специальных средств общения человека и ЭВМ. Наличие "дружественного" человеко-машинного интерфейса, обеспечивающего удобную связь пользователя с системой, стало одной из отличительных черт СППР.
Таким образом, в СППР объединяются на общей основе подходы, характерные для следующих направлений исследований:
1) принятие решений;
2) извлечение и представление знаний;
3) построение человеко-машинных (диалоговых) систем.
4) СППР как качественно новое средство для принятия решений.
Исходя из вышесказанного, можно дать следующее определение: системы поддержки принятия решений являются человеко - машинными системами, которые позволяют лицам, принимающим решения, использовать данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабоструктурированных проблем.
Блоки анализа проблем и принятия решений включают процедуры и методы, позволяющие сформулировать поставленную проблему, с помощью баз данных (БД), баз знаний (БЗ) и моделей проанализировать возможности ее решения и получить результат. В СППР включаются также средства для извлечения данных и знаний, построения моделей и манипулирования ими.
Для систематизации представлений о СППР рассмотрим подходы к их классификации. Анализ существующих точек зрения на разработку и применение систем, на способы получения, представления и структуризации информации, на возможности интерфейса "пользователь-система", на специфические отличия СППР от других типов автоматизированных систем позволяет выделить в качестве оснований классификации СППР следующие наиболее существенные признаки:
-
концептуальные модели;
2) пользователи системы;
3) решаемые задачи;
4) обеспечивающие средства;
5) области применения.
Рассматривая существующие концептуальные модели СППР, можно выделить подходы, основанные на использовании идеологии информационных систем, искусственного интеллекта и инструментальный подход.
В рамках информационного подхода СППР относят к классу автоматизированных информационных систем, основное назначение которых— "улучшить деятельность работников умственного труда (knowledge workers) в организациях путем применения информационной технологии".
Особенности информационного подхода отражает концептуальная СППР R-Spraglle. Основными компонентами этой модели являются интерфейс "пользователь-система", БД и блок моделирования (БМ).
Интерфейс "пользователь-система" обеспечивает связь пользователя с каждой из баз и включает программные средства для управления БД и БМ, а также средства генерации диалога. Интерфейс "пользователь-система" должен обладать характеристиками, позволяющими управлять разнообразными стилями ведения диалога, изменять стиль диалога по выбору пользователя, представлять данные в различных формах и видах, обеспечивать гибкую поддержку пользователя. Эффективность СППР связана с широтой спектра используемых данных. Поэтому БД СППР включает как количественную, так и качественную информацию из различных источников. В этой связи особую актуальность приобретают вопросы разработки процедур "извлечения" данных из этих источников.