Файл: Экспертные системы Оглавление.pptx

Скачать файл
Заказать решение

ВУЗ: Не указан

Категория: Не указан

Дисциплина: Не указана

Добавлен: 06.11.2023

Просмотров: 76

Скачиваний: 3

ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
Экспертные системы
Оглавление

4

Вступление. Сл.3

1

2

3

5

История создания экспертных систем. Сл.5

Что такое экспертная система. Сл.7

Виды экспертных систем. Сл.11

Применение экспертных систем в различных областях. Сл.14

6

Примеры экспертных систем, используемых в настоящее время. Сл.17

7

Заключение. Сл.20
1. Вступление. - Что такое экспертные системы?
  • Экспертные системы - это компьютерные программы, которые используют знания экспертов в определенной области для принятия решений или предоставления рекомендаций. Они могут быть использованы в различных областях, таких как медицина, финансы, наука и технологии. Экспертные системы используют алгоритмы и методы искусственного интеллекта для обработки данных и принятия решений на основе опыта экспертов.
1. Вступление. - Зачем нужны экспертные системы и как они могут помочь в решении сложных задач?
  • Экспертные системы могут помочь в решении сложных задач, таких как медицинская диагностика, финансовый анализ, прогноз погоды и т.д. Они используют алгоритмы и методы искусственного интеллекта для обработки больших объемов данных и принятия решений на основе опыта экспертов.
  • Одной из главных причин использования экспертных систем является то, что они могут обрабатывать большие объемы данных быстрее, чем люди, и давать более точные результаты. Кроме того, экспертные системы могут быть использованы для обучения новых экспертов и улучшения существующих решений.
  • Например, в медицинской диагностике экспертная система может использовать данные о пациентах, историю болезни и результаты анализов для определения диагноза. В финансовом анализе экспертная система может анализировать данные о финансовых операциях и принимать решения о кредитовании или инвестировании.
  • В целом, экспертные системы являются мощным инструментом для решения сложных задач и могут значительно улучшить качество принимаемых решений в различных областях.
2. История создания экспертных систем. - Кем были созданы первые экспертные системы в 60-х годах прошлого века?

  • Первые экспертные системы были созданы в 60-х годах прошлого века. Одним из первых примеров экспертной системы является AI-GUIDER, разработанная в Массачусетском технологическом институте. AI-GUIDER была создана для помощи инженерам в проектировании и анализе электронных схем. Она использовала алгоритмы машинного обучения для анализа данных и принятия решений.
  • Другим примером является система MYCIN, разработанная в Стэнфордском университете. MYCIN была создана для диагностики и лечения инфекционных заболеваний. Она использовала правила и алгоритмы для анализа медицинских данных и принятия диагностических решений.
  • Эти системы были первыми примерами использования искусственного интеллекта для решения сложных задач. Они показали, что машины могут обучаться и принимать решения на основе данных, что делает их полезными инструментами для решения многих задач в различных областях.
2. История создания экспертных систем. - Какие задачи они решали?
  • Экспертные системы могут решать множество задач, включая:
  • - Диагностика заболеваний: экспертные системы могут использоваться для диагностики заболеваний на основе симптомов и результатов анализов.
  • - Финансовый анализ: экспертные системы помогают финансовым аналитикам принимать решения о покупке или продаже акций, облигаций или других финансовых инструментов.
  • - Автоматизация процессов: экспертные системы используются для автоматизации рутинных задач, таких как обработка заказов, управление складом или управление производственными процессами.
  • - Рекомендательные системы: экспертные системы позволяют рекомендовать товары или услуги на основе предпочтений пользователя.
  • - Обучение: экспертные системы используются в обучении для создания персонализированных учебных программ на основе знаний и опыта преподавателя.
  • Экспертные системы также могут использоваться для решения других задач, связанных с обработкой больших объемов данных и принятием решений на основе экспертных знаний.
3. Что такое экспертная система? - Определение экспертной системы.

  • Экспертная система (ЭС) - это компьютерная система, которая использует знания экспертов или специалистов в определенной области и применяет их для решения задач в этой области. ЭС может быть использована для решения различных задач, таких как диагностика заболеваний, финансовый анализ, автоматизация процессов и т.д. Экспертные системы часто используются в промышленности, медицине, науке и других областях для повышения эффективности работы и улучшения качества принимаемых решений.
3. Что такое экспертная система? - Основные компоненты экспертной системы.
  • 1. База знаний - содержит знания и информацию, которые используются для принятия решений. База знаний может быть представлена в виде правил, фактов, таблиц, графиков и других форм представления информации.
  • 2. Интерфейс пользователя - позволяет пользователю взаимодействовать с экспертной системой и задавать ей вопросы или вводить данные.
  • 3. Модуль логического вывода - отвечает за обработку информации и принятие решений на основе правил и знаний, хранящихся в базе знаний.
  • 4. Модуль обучения - позволяет экспертной системе обучаться на основе новых данных и знаний, полученных от пользователей или других источников.
  • 5. Модуль визуализации - отображает результаты работы экспертной системы в понятной для пользователя форме, например, в виде графиков, таблиц или диаграмм.
  • 6. Модуль управления базами данных - обеспечивает хранение и доступ к данным, используемым экспертной системой.
  • 7. Модуль управления знаниями - отвечает за организацию и управление знаниями, хранящимися в базе знаний, а также за обновление и пополнение этой базы новыми знаниями.
3. Что такое экспертная система? - Как работают экспертные системы?
  • Экспертные системы работают на основе правил, которые были определены экспертами в конкретной области. Эти правила используются для анализа данных и принятия решений. Например, если экспертная система используется для диагностики заболеваний, то правила могут определять, какие симптомы указывают на определенный тип заболевания.
  • Когда пользователь задает вопрос или вводит данные, экспертная система анализирует эти данные и ищет соответствующие правила в базе знаний. Затем система выводит ответ на основе найденных правил.
  • Экспертные системы могут быть использованы для решения различных задач, включая диагностику заболеваний, финансовое планирование, автоматизацию процессов и многое другое. Они помогают улучшить качество принимаемых решений и повысить эффективность работы в различных областях.
3. Что такое экспертная система? - Этапы разработки экспертной системы.
  • 1. Определение целей и задач экспертной системы.
  • 2. Сбор и анализ данных.
  • 3. Разработка правил и процедур обработки данных.
  • 4. Создание базы знаний.
  • 5. Тестирование и отладка экспертной системы.
  • 6. Обучение экспертной системы на основе данных и правил.
  • 7. Использование экспертной системы для решения задач.
4. Виды экспертных систем - Классификация экспертных систем по типу решаемых задач.
  • 1. Диагностические экспертные системы – используются для диагностики заболеваний и определения причин их возникновения.
  • 2. Системы финансового анализа – помогают принимать решения в области финансов, например, при инвестировании или выборе акций для покупки.
  • 3. Системы автоматизации процессов – используются для оптимизации производственных процессов, управления складом и т.д.
  • 4. Рекомендательные экспертные системы – помогают выбрать товары или услуги, исходя из предпочтений пользователя.
  • 5. Системы обучения – используются для создания персонализированных учебных программ, основанных на знаниях и опыте преподавателя.
4. Виды экспертных систем - Классификация экспертных систем по способу приобретения знаний.
  • 1. Системы, основанные на знаниях экспертов – знания для экспертной системы собираются от экспертов в данной области.
  • 2. Обучаемые экспертные системы – знания собираются путем обучения на основе примеров.
  • 3. Самообучаемые экспертные системы – система может обучаться на основе своих собственных ошибок и улучшаться со временем.
4. Виды экспертных систем - Какие типы экспертных систем существуют и какие задачи они решают?
  • Существует несколько типов экспертных систем, каждый из которых решает определенную задачу. Вот некоторые из них:
  • 1. Диалоговые экспертные системы - эти системы позволяют пользователю задавать вопросы эксперту в определенной области знаний, а затем система отвечает на эти вопросы на основе знаний, полученных от эксперта.
  • 2. Продукционные экспертные системы - такие системы обычно используются для решения задач, связанных с диагностикой заболеваний или принятием решений в определенных областях. Правила, используемые в продукционных экспертных системах, определяются экспертом в данной области и позволяют системе принимать решения на основе конкретных условий.
  • 3. Фонемы - экспертные системы этого типа используются для автоматического распознавания речи и используются, например, для распознавания команд на голосовых помощниках.
  • 4. Нейронные сети - эти системы основаны на искусственном интеллекте и используются для решения сложных задач, таких как распознавание образов, обработка естественного языка и другие.
  • Каждый из этих типов экспертных систем имеет свои преимущества и недостатки, и выбор конкретного типа зависит от конкретной задачи и доступных ресурсов.
5. Применение экспертных систем в различных областях. - Применение экспертных систем в медицине.
  • В сфере медицины экспертные системы позволяют автоматизировать процесс принятия решения при освидетельствовании пациентов, повышая уровень квалификации пользователя до уровня опытных экспертов. Поэтому необходимо, чтобы экспертные системы обладали возможностью гибкой постановки задач, были применимы ко всем областям биологии и медицины, обладали большой информационной емкостью и помехоустойчивостью, не нуждались в длительном времени для разработки.
5. Применение экспертных систем в различных областях. - Экспертные системы для диагностики и лечения заболеваний.
  • Для того чтобы понять, как происходит постановка диагноза с помощью экспертной системы, попробуем разобрать принцип ее проектирования. Возьмем программу, задача которой состоит в определении риска развития заболевания.
  • Сначала выполняется сбор вводной информации об известных факторах, которые могут влиять на появление болезни, и их значимости. Это можно сделать, например, при помощи анкетирования пациентов с подтвержденным диагнозом, а также группы людей, у которых точно отсутствует рассматриваемая патология – в качестве контрольной группы. Далее методами многомерного анализа процедуру принятия решения по имеющимся исходным данным раскладывают на составляющие, воспроизводя аналитический процесс врача-эксперта. На выходе получают некий набор признаков болезни (и ее отсутствия) и правил распределения пациентов между группами «риск» и «норма». Алгоритм тестируется на новой выборке и корректируется при выявлении ошибок. Итоговый набор правил вносится в базу знаний ЭС.
  • На приеме врач собирает анамнез (исходные данные) и вводит его в систему, используя персональный компьютер. Это может происходить в режиме диалога с программой (вопрос-ответ) или выглядеть как заполнение определенной формы-опросника, которая структурирует информацию для ЭС. Эти сведения попадают в рабочую память. Далее ЭС «прогоняет» их через логические правила, которые заложены в ее базу знаний, выдает ответ, с пояснением, как программа пришла к такому заключению. Пояснение может быть представлено как в графической, так и в письменной форме. Достоверность суждения экспертной системы выражается коэффициентом уверенности (K) – числовой характеристикой ложности или справедливости вывода. «K» находится в диапазоне от 1 до 0. Заключение ЭС может выглядеть следующим образом: «Пациент с низкой степенью уверенности (К=0,344) отнесен к группе риска по развитию атеросклероза». Или: «Пациент с высокой степенью увер
  • По результатам назначенного исследования база знаний ЭС может быть дополнена новыми данными, которые будут использованы при диагностике следующих пациентов. Это происходит за счет компонента обучения. Чем объемнее база знаний системы, тем статистически более точными будут ее прогнозы, при условии достаточного технического обеспечения для обработки информационного массива.

Смотрите также файлы