- •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]:
2.2 Интерфейс пользователя.
Интерфейс пользователя - это система программных и аппаратных средств, обеспечивающих для конечного пользователя использование компьютера для решения задач, которые возникают в среде его профессиональной деятельности либо без посредников либо с незначительной их помощью. Это совокупность средств интеллектуального интерфейса, имеющих гибкую структуру, которая обеспечивает возможность адаптации в широком спектре интересов конечных пользователей.
2.3 Подсистема приобретения знаний
Подсистема приобретения знаний предназначена для добавления в базу знаний новых правил и модификации имеющихся. В ее задачу входит приведение правила к виду, позволяющему подсистеме вывода применять это правило в процессе работы. В более сложных системах предусмотрены еще и средства для проверки вводимых или модифицируемых правил на непротиворечивость с имеющимися правилами.
2.4 База знаний
База знаний - важная компонента экспертной системы, она предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую предметную область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области. В качестве предметной области выбирается узкая (специальная) прикладная область. Далее доя создания ЭС в выбранной области собираются факты и правила, которые помещаются в базу знаний вместе с механизмами вывода и упрощения. В отличие от всех остальных компонент ЭС, база знаний - "переменная " часть системы, которая может пополняться и модифицироваться инженерами знаний и опыта использование ЭС, между консультациями (а в некоторых системах и в процессе консультации). Существует несколько способов представления знаний в ЭС, однако общим для всех них является то, что знания представлены в символьной форме (элементарными компонентами представления знаний являются тексты, списки и другие символьные структуры). Тем самым, в ЭС реализуется принцип символьной природы рассуждений, который заключается в том, что процесс рассуждения представляется как последовательность символьных преобразований. Существуют динамические и статические базы знаний. Динамическая база знаний изменяется со временем. Ее содержимое зависит и от состояния окружающей. Новые факты, добавляемые в базу знаний, являются результатом вывода, который состоит в применении правил к имеющимся фактам. В системах с монотонным выводом факты, хранимые в базе знаний, статичны, то есть не изменяются в процессе решения задачи. В системах с немонотонным выводом допускается изменение или удаление фактов из базы знаний. В качестве примера системы с немонотонным выводом можно привести ЭС, предназначенную для составления перспективного плана капиталовложения компании. В такой системе по вашему желанию могут быть изменены даже те данные, которые после вывода уже вызвали срабатывание каких-либо правил. Иными словами имеется возможность модифицировать значения атрибутов в составе фактов, находящихся в рабочей памяти. Изменение фактов в свою очередь приводит к необходимости удаления из базы знаний заключений, полученных с помощью упомянутых правил. Тем самым вывод выполняется повторно для того, чтобы пересмотреть те решения, которые были получены на основе подвергшихся изменению фактов. [3]
