По стадии создания выделяют:
5.1. Исследовательский образец ЭС, разработанный за 1-2 месяца с минимальной БЗ.
5.2. Демонстрационный образец ЭС, разработанный за 2-4 месяца,
например, на языке типа LISP, PROLOG, CLIPS
5.3. Промышленный образец ЭС, разработанный за 4-8 месяцев,
например, на языке типа CLIPS с полной БЗ.
5.4. Коммерческий образец ЭС, разработанный за 1,5-2 года,
например, на языке типа С++, Java с полной БЗ.
3 Составные части экспертной системы и порядок ее функционирования
Обобщенная структурная схема ЭС приведена на рис. 3.
Рисунок 3 - Обобщенная структурная схема ЭС
Основными компонентами ЭС являются ниже перечисленные элементы.
Машина логического вывода – механизм рассуждений, оперирующий
знаниями и данными с целью получения новых данных из знаний и других данных, имеющихся в рабочей памяти. Для этого обычно используется программно реализованный механизм дедуктивного логического вывода (какая-либо его разновидность) или механизм поиска решения в сети фреймов или семантической сети.
Машина логического вывода может реализовывать рассуждения в виде:
дедуктивного вывода (прямого, обратного, смешанного);
нечеткого вывода;
вероятностного вывода;
унификации (подобно тому, как это реализовано в Прологе);
поиска решения с разбиением на последовательность подзадач;
поиска решения с использованием стратегии разбиения пространства поиска с учетом уровней абстрагирования решения или понятий, с ними связанных;
монотонного или немонотонного рассуждения;
рассуждений с использованием механизма аргументации;
ассоциативного поиска с использованием нейронных сетей;
вывода с использованием механизма лингвистической переменной.
Подсистема общения служит для ведения диалога с пользователем, в
ходе которого ЭС запрашивает у пользователя необходимые факты для процесса рассуждения, а также, дающая возможность пользователю в какой-то степени контролировать и корректировать ход рассуждений экспертной системы.
Подсистема объяснений необходима для того, чтобы дать
возможность пользователю контролировать ход рассуждений экспертной системы. Если нет этой подсистемы, экспертная система выглядит для пользователя как «вещь в себе», решениям которой можно либо верить, либо нет. Нормальный пользователь выбирает последнее, и такая ЭС не имеет перспектив для использования.
Подсистема приобретения знаний служит для корректировки и пополнения базы знаний. В простейшем случае это – интеллектуальный редактор базы знаний, в более сложных экспертных системах – средства для извлечения знаний из баз данных, неструктурированного текста, графической информации и т.д.
Порядок взаимодействия составных частей ЭС приведен на функциональной схеме ЭС – рис. 4.
Основу ЭС составляет подсистема логического вывода, которая использует информацию из базы знаний (БЗ), генерирует рекомендации по решению искомой задачи. Чаще всего для представления знаний в ЭС используются системы продукций и семантические сети. Допустим, БЗ состоит из фактов и правил (если <посылка> то <заключение>). Если ЭС определяет, что посылка верна, то правило признается подходящим для данной консультации и оно запускается в действие. Запуск правила означает принятие заключения данного правила в качестве составной части процесса консультации.
Обязательными частями любой ЭС являются также модуль приобретения знаний и модуль отображения и объяснения решений. В
большинстве случаев, реальные ЭС в промышленной эксплуатации работают также на основе баз данных (БД). Только одновременная работа со знаниями и большими объемами информации из БД позволяет ЭС получить неординарные результаты, например, поставить сложный диагноз (медицинский или технический), открыть месторождение полезных ископаемых, управлять ядерным реактором в реальном времени.
Рисунок 4 – Функциональная схема ЭС