- •1.1 Основные понятия искусственного интеллекта.
- •1.4 Экспертные системы - направление исследований по искусственному интеллекту
- •1.5 Классификация и виды экспертных систем
- •1.6 Область применения экспертных систем
- •Медицинская диагностика.
- •Прогнозирование.
- •Интерпретация.
- •Контроль и управление.
- •Обучение.
- •Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах.
- •Системы am (Artifical Mathematician- искусственный математик) и eurisco.
- •2.1 Типовая структура экспертных систем
- •2.2 Интерфейс пользователя.
- •2.3 Подсистема приобретения знаний
- •2.4 База знаний
- •2.5 База данных
- •2.6 Механизм логического вывода
- •2.7 Объяснение решений
- •2.8 Функционирование эс
- •Внутренняя интерпретируемость.
- •Структурированность.
- •Связность.
- •Семантическая метрика.
- •Активность.
- •3.2 Модели представления знаний.
- •3.3 Представление нечетких знаний.[11]
- •4. Методы поиска решений.
- •4.1 Поиск решений в одном пространстве.
- •4.2. Поиск решений в иерархии пространств.
- •4.3. Поиск решений в альтернативных пространствах.
- •4.4. Поиск решений с использованием нескольких моделей.
- •4.5. Выбор метода решения задач.
- •5.1 Классификация инструментальных средств.
- •5.2 Языки программирования.[18]
- •5.3 Языки инженерии знаний.
- •5.4 Средства автоматизации разработки экспертных систем.
- •5.5 Оболочки экспертных систем.
- •6.1 Стадии создания экспертных систем.[21]:
- •6.2 Этапы разработки экспертных систем.
- •6.3 Разработка прототипа экспертной системы[18]:
1.5 Классификация и виды экспертных систем
Для классификации ЭС [4] используют следующие признаки:
Способ формирования решения;
Способ учета временного признака;
Вид используемых данных;
Число используемых источников решения знаний;
По способу формирования решения ЭС можно разделить на анализирующие и синтезирующие. В системах первого типа осуществляется выбор решения из множества известных решений на основе анализа знаний, в системах второго типа решение синтезируется из отдельных фрагментов знаний. В зависимости от способа учета временного признака ЭС делят на статические и динамические. Статические ЭС предназначены для решения задач с неизменяемыми в процессе решения данными и знаниями, а динамические ЭС допускают такие изменения. По видам используемых данных и знаний различают ЭС с детерминированными и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний и данных понимаются их неполнота, ненадежность, нечеткость. ЭС могут создаваться с использованием одного или нескольких источников знаний.
1.6 Область применения экспертных систем
Критерий использования ЭС для решения задач.[1] Существует ряд прикладных задач, которые решаются с помощью систем, основанных на знаниях, более успешно, чем любыми другими средcтвами. При определении целесообразности применения таких систем нужно руководствоваться следующими критериями.
Данные и знания надежны и не меняются со временем.
Пространство возможных решений относительно невелико.
В процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения. Существуют системы, основанные на знаниях, пока еще не пригодные для решения задач методами проведения аналогий или абстрагирования (человеческий мозг справляется с этим лучше). В свою очередь традиционные компьютерные программы оказываются эффективнее систем, основанных на знаниях, в тех случаях, когда решение задачи связано с применением процедурного анализа. Системы, основанные на знаниях, более подходят для решения задач, где требуются формальные рассуждения.
Должен быть по крайней мере один эксперт, который способен явно сформулировать свои знания и объяснить свои методы применения этих знаний для решения задач.
В таблице один приведены сравнительные свойства прикладных задач, по наличию которых можно судить о целесообразности использования для их решения ЭС.
Критерий применимости ЭС.
Применимы |
Неприменимы |
Не могут быть построены строгие алгоритмы или процедуры, но существуют эвристические методы решения. |
Имеются эффективные алгоритмические методы. |
Есть эксперты, которые способны решить задачу. |
Отсутствуют эксперты или их число недостаточно. |
По своему характеру задачи относятся к области диагностики, интерпретации или прогнозирования. |
Задачи носят вычислительный характер. |
Доступные данные "зашумлены". |
Известны точные факты и строгие процедуры. |
Задачи решаются методом формальных рассуждений. |
Задачи решаются процедурными методами, с помощью аналогии или интуитивно. |
Знания статичны (неизменны). |
Знания динамичны (со временем изменяются). |
В целом ЭС не рекомендуется применять для решения следующих типов задач:
математических, решаемых обычным путем формальных преобразований и процедурного анализа;
задач распознавания, поскольку в общем случае они решаются численными методами;
задач, знания о методах решения которых отсутствуют (невозможно строить базу знаний).
Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.
