6.Методи обробки даних в інформаційних мережах.

7.Можливість зберігання даних персонального й загального використання на дисках файлового сервера; обмін інформацією між всіма комп'ютерами мережі.

8.Можливість постійного зберігання програмних засобів у єдиному екземплярі на дисках файлового сервера.

9.Основні переваги роботи в локальній мережі.

Розділ 16. Інформаційні системи, засновані на використанні знань (інтелектуальні ІС)

16.1.Основні поняття.

16.2.Експертні системи.

16.3.Побудова експертної системи, що реалізує прямий ланцюжок міркувань.

16.4.Побудова експертної системи, що реалізує зворотний ланцюжок міркувань.

16.1. Основні поняття

Розглянемо базові поняття ІС.

Метою називається кінцевий результат, на який спрямовані дії інтелектуальної ИС (ИИС). Як мети можуть бути: вибір оптимальної стратегії поводження на ринку в конкретній ситуації, визначення цінової стратегії підприємства, вибір варіанта розвитку виробництва й т.д.

Фактами називаються відомості з конкретної області знань, установлені в результаті досвіду або методом експертних оцінок.

Правила - стереотипи поводження в конкретній ситуації. Відомі факти застосовуються до виниклої ситуації відповідно до правил. Наприклад, якщо тіло нагрівається, то його лінійні розміри й обсяг збільшуються; якщо курс національної валюти падає, то процентні ставки по акціях ростуть.

Факти й правила, що ставляться до конкретної предметної області, становлять базу знань.

Для прийняття рішень на основі фактів і правил використається механізм висновку, тобто механізм, що інтерпретує результати обробки інформації й формує логічних висновків.

Таким чином, для ухвалення рішення за допомогою ІС необхідно:

• визначити мети;

• визначити факти, що мають відносини до цим цілям;

• сформувати правила оцінки фактів;

• одержати дані, що відповідають фактам, характерним для заданої ситуації;

• оцінити ситуацію, використовуючи правила й механізм висновку. Процес досягнення цілей зазначеним способом називається прямим ланцюжком міркувань, тобто ланцюжком від даних до логічного висновку.

Для перевірки правильності логічних висновків використається верифікація цілей механізмом висновку. Для розглянутого приклада це може бути наступний ланцюжок міркувань: відомий факт, що двигун заклинило; необхідно визначити, чи спостерігалися ознаки, які визначені як приводять до даного результату - перегріву двигуна й т.д.

Процес, у якому висновок використається для пошуку підтверджуючих його даних, називається зворотним ланцюжком міркувань.

16.2. Експертні системи

ІС найчастіше реалізують у вигляді експертних систем. Експертна система - це комп'ютерна система, у якій у явному виді представлені знання експертів й яка, використовуючи ці знання, здійснює логічний висновок з метою рішення конкретних проблем; це система, взаємодіюча зі своїм користувачем на зрозумілому йому професійній мові, що пояснює й обґрунтовує свої дії, що має засоби нагромадження й зміни знань.

Зростаюча популярність експертних систем пов'язана з тим, що їхнє використання дозволяє виконувати складні аналітичні завдання, які ставляться до класу «розумових».

Експертні системи використаються в багатьох галузях знань: в економіці, геології, медицині, військовому справі, у навчанні, у системах розпізнавання мови, у САПР і т.д.

Нагромадження знань експертною системою виконується такими способами:

• в основному надходять ззовні від експерта (звичайно за посередництвом інженера по знаннях);

• у результаті самонавчання, у ході якого (у процесі роботи) система накопичує факти, а також правила логічного висновку;

• у результаті змін по відхиленнях; виконується в процесі функціонування експертної системи, коли кожна виявлена помилка в діях системи є сигналом до необхідності внесення змін.

Експертна система може відтворити хід своїх міркувань при формуванні конкретного висновку. Це робить його більше зрозумілим користувачеві.

Сильна сторона експертних систем полягає в тім, що вони здатні цілком надійно вирішувати складні проблеми, ґрунтуючись на неповних, неточних і суперечливих даних.

Існує кілька методів роботи експертних систем у таких умовах, з яких найбільше поширення одержали метод коефіцієнтів упевненості й байесовский підхід. В основу їхнього використання покладені методи нечіткої логіки.