- •Информационные технологии на транспорте
- •190700 «Организация перевозок и управление на транспорте»
- •Введение. Предмет и задачи курса.
- •Глава 1. Понятия информационной технологии.
- •1.1. Определение информационной технологии
- •1.2. Этапы развития информационных технологий
- •Особенности новых информационных технологий
- •1.4. Методология использования информационной технологии
- •Глава 2. Виды информационных технологий.
- •Классификация видов информационных технологий
- •1.5. Проблемы использования информационных технологий
- •Информационная технология обработки данных
- •Информационная технология управления
- •Автоматизация офисной деятельности
- •Информационная технология поддержки принятия решений
- •Информационная технология экспертных систем
- •Типы экспертных систем
- •Виды знаний
- •Области применения эс
- •Глава 3. Организация информационных процессов
- •Модели информационных процессов передачи, обработки, накопления данных
- •Обобщенная схема технологического процесса обработки информации
- •Сбор и регистрация информации
- •Передача информации
- •Обработка информации
- •Хранение и накопление информации
- •Системный подход к решению функциональных задач и к организации информационных процессов
- •Глава 4. Информационные технологии в различных областях деятельности
- •Информационные технологии в системах организационного управления
- •Эвм при выборе решений в области технологии, организации, планирования и управления производством
- •Возможности использования новых информационных технологий в системах организационного управления
- •Информационные технологии в обучении
- •Автоматизированные системы научных исследований
- •Системы автоматизированного проектирования
- •Геоинформационные системы и технологии
- •Глава 5. Информационные технологии в распределенных системах
- •Технологии распределенных вычислений (рв)
- •Распределенные базы данных
- •Технологии и модели "Клиент-сервер"
- •Модель файлового сервера
- •Модель удаленного доступа к данным
- •Модель сервера базы данных
- •Модель сервера приложений
- •Технологии объектного связывания данных
- •Технологии реплицирования данных
- •Глава 6. Технологии создания программного обеспечения
- •Общая характеристика технологии создания программного обеспечения
- •Современные методы и средства разработки программного обеспечения
- •Современные методы разработки по
- •Инструментарий технологии программирования
- •Средства для создания приложений
- •Case-технологии
- •Языки и системы программирования
- •Развитие языков программирования
- •Современные системы программирования
- •Архитектура программных систем
- •Глава 7. Информационные системы на транспорте
- •7.1 Источники и методы получения информации
- •7.2 Структура информационных систем управления производством
- •7.3 Безбумажные технологии и средства идентификации
- •7.4 Развитие новых информационных технологий
- •7.5 Автоматизация учета данных путевых листов малого атп
- •7.6 Определение экономичных режимов вождения автомобилей с помощью ms Excel
- •Глава 8. Проектирование информационных управляющих систем.
- •8.1 Проблемы проектирования информационных систем
- •8.2 Жизненный цикл информационной системы
- •8.3 Разработка технического задания
- •8.4 Проектирование базы данных информационной системы
- •8.5 Внедрение информационной системы
- •Глава 9. Безопасность информации в лвс.
- •9.1 Общая характеристика угроз и служб безопасности
- •9.2 Программные вирусы и их нейтрализация
- •9.3 Практические рекомендации по обеспечению безопасности информации в коммерческих каналах телекоммуникаций
- •9.4 Экономико-правовые основы рынка программного обеспечения
Информационная технология экспертных систем
Наибольший прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем (ЭС), основанных на использовании элементов искусственного интеллекта. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, на основе которых этими системами накоплены знания.
Под искусственным интеллектом (ИИ) обычно понимают способности компьютерных систем к таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Чаще всего здесь имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением. Работы в области искусственного интеллекта не ограничиваются экспертными системами. Они также включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению.
Решение специальных задач требует специальных знаний. Главная идея использования технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил. На практике ЭС используются прежде всего как системы-советчики в тех ситуациях, где специалист сомневается в выборе правильного решения. Экспертные знания, хранящиеся в памяти системы, более глубокие и полные, чем соответствующие знания пользователя.
Основными компонентами информационной технологии, используемой в экспертной системе, являются (рис. 2.4): интерфейс пользователя, база знаний, интерпретатор, модуль создания системы.
Интерфейс пользователя используется для ввода информации и команд в экспертную систему и получения выходной информации из нее. Команды включают в себя параметры, направляющие процесс обработки знаний. Информация обычно выдается в форме значений, присваиваемых определенным переменным. Менеджер может использовать четыре метода ввода информации: меню, команды, естественный язык и собственный интерфейс. Технология экспертных систем предусматривает возможность получать в качестве выходной информации не только решение, но и необходимые объяснения.
База знаний. Она содержит факты, описывающие проблемную область, а также логическую взаимосвязь этих фактов. Центральное место в базе знаний принадлежит правилам. Правило определяет, что следует делать в данной конкретной ситуации, и состоит из двух частей: условия, которое может выполняться или нет, и действия, которое следует произвести, если условие выполняется. Все используемые в экспертной системе правила образуют систему правил, которая даже для сравнительно простой системы может содержать несколько тысяч правил. Все виды знаний в зависимости от специфики предметной области и квалификации проектировщика (инженера по знаниям) с той или иной степенью адекватности могут быть представлены с помощью одной либо нескольких семантических моделей. К наиболее распространенным моделям относятся логические, продукционные, фреймовые и семантические сети.
Интерпретатор. Это часть экспертной системы, производящая в определенном порядке обработку знаний (мышление), находящихся в базе знаний. Технология работы интерпретатора сводится к последовательному рассмотрению совокупности правил (правило за правилом). Если условие, содержащееся в правиле, соблюдается, выполняется определенное действие, и пользователю предоставляется вариант решения его проблемы.
Кроме того, во многих экспертных системах вводятся дополнительные блоки: база данных, блок расчета, блок ввода и корректировки данных. Блок расчета необходим в ситуациях, связанных с принятием управленческих решений. При этом важную роль играет база данных, где содержатся плановые, физические, расчетные, отчетные и другие постоянные или оперативные показатели. Блок ввода и корректировки данных используется для оперативного и своевременного отражения текущих изменений в базе данных.
Модуль создания системы служит для создания набора (иерархии) правил. Существуют два подхода, которые могут быть положены в основу модуля создания системы — использование алгоритмических языков программирования и использование оболочек экспертных систем. Для представления базы знаний специально разработаны языки Лисп и Пролог, хотя можно использовать и любой известный алгоритмический язык.
Оболочка экспертных систем представляет собой готовую программную среду, которая может быть приспособлена к решению определенной проблемы путем создания соответствующей базы знаний. В большинстве случаев использование оболочек позволяет создавать экспертные системы быстрее и легче в сравнении с программированием.
ЭС находят распространение при решении задач с принятием решений в условиях неопределенности (неполноты) для распознавания образов, в прогнозировании, диагностике, планировании, управлении, конструировании и т.д.
Типичная экспертная система состоит из решателя (интерпретатора), БД (базы данных), БЗ (базы знаний), компонентов приобретения знаний, объяснительного и диалогового компонентов.
БД предназначена для хранения исходных и промежуточных данных, используемых для решения задач, фактографических данных.
Решатель, используя исходные данные из БД и знания из Б3, обеспечивает решение задач для конкретных ситуаций.
Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения Б3.
Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему не получила) и какие знания она при этом использовала. Диалоговый компонент обеспечивает диалог между экспертной системой и пользователем в процессе решения задачи и приобретения знаний.
Экспертные системы создаются для решения разного рода задач профессиональной деятельности человека, и в зависимости от этого выполняют разные функции.
