Файл: Частное профессиональное образовательное учереждение.pptx
ВУЗ: Не указан
Категория: Не указан
Дисциплина: Не указана
Добавлен: 22.11.2023
Просмотров: 22
Скачиваний: 1
ВНИМАНИЕ! Если данный файл нарушает Ваши авторские права, то обязательно сообщите нам.
ЧАСТНОЕ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧЕРЕЖДЕНИЕ «ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКИЙ КОЛЛЕДЖ»
Экспертные системы, их применение для решения задач различных областей
Автор:
Жилин Алексей Алексеевич
Индивидуальный номер:
2009-0100-30
Обобщенная структурная схема экспертной системы
База знаний
Подсистема общения
Машина логического вывода
Подсистема объяснений
Подсистема приобретения знания
База данных (рабочая память)
Внешняя среда
Понятие экспертной системы
Экспертная система – это сложный программный комплекс, способный частично заменить специалиста эксперта в решении проблемной ситуации
Пользователь
Интерпретатор
Интерфейс пользователя
Модуль создания системы
База знаний
Проблемная область
Эксперт и специалист по знаниям
Основными отличиями ЭС от других программных продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. В ЭС известен алгоритм обработки знаний, а не алгоритм решения задачи.
Характерные черты экспертных систем
Четкая ограниченность предметной области;
Способность принимать решения в условиях неопределенности;
Способность объяснять ход и результат решения понятным для пользователя способом;
Четкое разделение декларативных и процедурных знаний (фактов и механизмов вывода);
Способность пополнять базу знаний, возможность наращивания системы;
Результат выдается в виде конкретных рекомендаций для действий в сложившейся ситуации, не уступающих решениям лучших специалистов;
Ориентация на решение неформализованных (способ формализации пока неизвестен) задач;
Алгоритм решения не описывается заранее, а строится самой экспертной системой;
Отсутствие гарантии нахождения оптимального решения с возможностью учиться на ошибках.
Медицинская диагностика
Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях. Ее первая версия была разработана в Стенфордском университете в середине 70-х годов. В настоящее время эта система ставит диагноз на уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины.
Экспертные системы в медицине
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. Система выдает карту, содержащую все желаемые условные обозначения и подписи, размещенные без взаимного наложения. ACES применяет объектно-ориентированную схему представления знаний и реализована на языке Loops для работы на АРМ Xerox Dolphin. Система разработана компанией ESL и доведена до уровня исследовательского прототипа.
Экспертные системы в военном деле
Shyster предоставляет консультации в области прецедентного права, которые были указаны юристами-экспертами. Данная юридическая экспертная система реализует простой, прагматичный подход, при котором полезность системы оценивается не в той степени, в которой она имитирует подход адвоката к правовой проблеме, а по качеству ее предсказаний и ее аргументов. Shyster тестировалась в четырех различных областях прецедентного права, и в специальном исследовании делаются выводы о преимуществах и недостатках такого подхода к устройству юридической экспертной системы
Пример экспертных систем в сфере право
Экспертная система прогнозирования
JDA Demand Management (Прогнозирование спроса) Расчет прогноза спроса основанного на фактической информации и статистических данных с использованием методов математического моделирования. Точность прогноза, которую обеспечивают 7 статистических моделей, применяемых для разных ситуаций. Гибкость прогноза, позволяющая прогнозировать продажи, отгрузки, заказы. Одни и те же данные могут прогнозироваться с разным горизонтом.
Автоматический расчет страхового запаса на основании колебаний спроса и SL поставщика