• Гідрологія і Гідрометрія
• Господарське право
• Економіка будівництва
• Економіка природокористування
• Економічна теорія
• Земельне право
• Історія України
• Кримінально виконавче право
• Медична радіологія
• Методи аналізу
• Міжнародне приватне право
• Міжнародний маркетинг
• Основи екології
• Предмет Політологія
• Соціальне страхування
• Технічні засоби організації дорожнього руху
• Товарознавство продовольчих товарів

Тлумачний словник
Авто
Автоматизація
Архітектура
Астрономія
Аудит
Біологія
Будівництво
Бухгалтерія
Винахідництво
Виробництво
Військова справа
Генетика
Географія
Геологія
Господарство
Держава
Дім
Екологія
Економетрика
Економіка
Електроніка
Журналістика та ЗМІ
Зв'язок
Іноземні мови
Інформатика
Історія
Комп'ютери
Креслення
Кулінарія
Культура
Лексикологія
Література
Логіка
Маркетинг
Математика
Машинобудування
Медицина
Менеджмент
Метали і Зварювання
Механіка
Мистецтво
Музика
Населення
Освіта
Охорона безпеки життя
Охорона Праці
Педагогіка
Політика
Право
Програмування
Промисловість
Психологія
Радіо
Регилия
Соціологія
Спорт
Стандартизація
Технології
Торгівля
Туризм
Фізика
Фізіологія
Філософія
Фінанси
Хімія
Юриспунденкция

Основні відмінності СППР та ЕС

Основні компоненти ЕС наводяться на рис. 11.1.

Рис. 11.1. Структура експертної системи

Основні компоненти ЕС:

1. База даних (робоча пам'ять) – призначена для зберігання вихідних і проміжних даних задачі, що вирішується в даний момент (мають великий об’єм і відносно невелику питому вартість).

Дані – окремі факти, що характеризують об’єкти, процеси і явища предметної області, а також їх властивості.

2. База знань – призначена для зберігання довгострокових даних, що описують предметну область, та правил, що описують послідовність перетворення даних цієї області (невеликого об’єму, але дуже дорогі).

Знання – закономірності предметної області (принципи, зв’язки, закони), що отримуються в результаті практичної діяльності і професійного досвіду та дозволяють спеціалістам ставити і вирішувати задачі в ній.

Приклади знань:

1. Поверхневі – якщо болить голова, то слід прийняти аспірин.

2. Глибинні – знання лікарів про причини, види головних болей і методах їх лікування.

Моделі представлення знань (логіко-лінгвістичні моделі):

- модель "об'єкт-атрибут-значення" (найбільш рання форма) – визначає атрибути (властивості) об'єкту, які можуть приймати значення з відомого набору (авіаквиток-вартість-дорогий, дешевий);

- продукційна модель (модель, що заснована на правилах) (найбільш поширена форма) – дозволяє представити знання у вигляді речень „ЯКЩО (умова), ТО (висновок)” (якщо тиск падає, то погода погіршується);

- семантична мережа – орієнтований граф, вершини якого є об’єктами (події, дії, узагальнені поняття або властивості об’єктів), а дуги – відношеннями між ними (БУТИ, МАТИ, БУТИ НАСЛІДКОМ і т.д.) (Іванов є курсантом, курсанти носять форму, форма синього кольору і т.д.) (рис. 11.2);

Рис. 11.2. Приклад семантичної мережі

- фрейм – структура для опису стереотипної ситуації, яка складається з характеристик цієї ситуації (слотів) та їх значень (заповнювачів слотів) (фрейм – рейс, слоти – незаповнені значення деяких атрибутів: час відправлення, тип літака, швидкість, висота тощо).

3. Вирішувач (блок логічного висновку) – використовуючи вихідні дані з бази даних та знання з бази знань, формує послідовність правил, що приводить до вирішення задачі.

4. Компонент придбання знань – автоматизує процес наповнення ЕС знаннями.

5. Пояснювальний компонент – пояснює, як система отримала рішення задачі або чому вона не отримала рішення, і які знання вона при цьому використовувала (це полегшує експерту тестування системи і підвищує довіру користувача до отриманого результату).

6. Інтерфейс користувача – орієнтований на організацію дружнього спілкування користувача з системою як на стадії введення інформації, так і при отриманні результатів.

Спеціалісти, які взаємодіють з ЕС:

1. Експерт в предметній області, задачі якої буде вирішувати ЕС. Він визначає знання, що характеризують предметну область, а також забезпечує повноту і правильність введених в ЕС знань.

2. Когнітолог (інженер зі знань) – спеціаліст з розробки ЕС. Він допомагає експерту виявити і структурувати знання, необхідні для роботи ЕС, обирає інструментальний засіб, що найбільше підходить для даної предметної області, та визначає спосіб представлення знань в ньому.

3. Програміст – спеціаліст з розробки інструментального засобу (мови програмування). Він розробляє інструментальний засіб і виконує сполучення його з середовищем, в якому він буде використовуватись.

4. Користувач – спеціаліст предметної області, для якого призначена ЕС.

Режими роботи ЕС:

1. Режим придбання знань – спілкування з ЕС здійснює експерт через посередництво інженера зі знань.

2. Режим вирішення задач (консультацій) – спілкування з ЕС здійснює кінцевий користувач, якого цікавить результат та/або спосіб отримання рішення.

Класифікація експертних систем:

1. За задачами, що вирішуються:

- інтерпретація даних – опис ситуації за інформацією, що надходить від датчиків (виявлення та ідентифікація різних типів океанських судів за результатами аерокосмічного сканування – система SIAP, визначення основних властивостей особистості за результатами психодіагностичного тестування в системі АВТАНТЕСТ);

- діагностика – виявлення причин неправильного функціонування системи за результатами спостережень шляхом співвіднесення об’єкта з деяким класом об’єктів (діагностика і терапія звуження коронарних судин – система ANGY, діагностика помилок в апаратурі і математичному забезпеченні ЕОМ – система CRIB);

- моніторинг – безперервне порівняння результатів спостережень з очікуваними результатами (контроль за роботою електростанцій – система СПРИНТ, допомога диспетчерам атомного реактора – система REACTOR, контроль аварійних датчиків на хімічному заводі – система FALCON);

- проектування – побудова конфігурації об'єктів при заданих обмеженнях (проектування конфігурацій ЕОМ – система XCON, синтез електричних кіл – система SYN);

- налагодження – складання рецептів виправлення неправильного функціонування системи;

- ремонт – виконання послідовності запропонованих виправлень;

- навчання – діагностика, налагодження і виправлення поводження того, кого навчають (навчання мові програмування ЛИСП в системі „Вчитель ЛИСПу”, навчання мові Паскаль – система PROUST);

- прогнозування – визначення ймовірних наслідків ситуацій (передбачення погоди – система WILLARD, оцінки майбутнього урожаю – система PLANT, прогнози в економіці – система ECON; прогнозування прибутку - інтелектуальний пакет Ргеdісtоr);

- планування – визначення послідовності дій (планування поведінки робота – система STRIPS, планування промислових замовлень – система ISIS, планування експерименту – система MOLGEN);

- підтримка прийняття рішень – забезпечення особи, що приймає рішення, необхідною інформацією і рекомендаціями, які полегшують процес прийняття рішень (вибір стратегії виходу фірми з кризової ситуації – система CRYSIS, допомога у виборі страхової компанії або інвестора – система CHOICE; поради про надання або відмовлення в кредиті – „Помічник того, що видає кредит");

- управління – управління поведінкою системи як єдиного цілого (управління системою календарного планування Project Assistant).

2. За зв’язком з реальним часом:

- статичні ЕС – розробляються в предметних областях, в яких бази знань та дані, що інтерпретуються, не змінюються з часом (діагностика несправностей в автомобілі);

- квазідинамічні ЕС – інтерпретують ситуацію, яка змінюється з деяким фіксованим інтервалом часу (мікробіологічні ЕС);

- динамічні ЕС – працюють у сполученні з датчиками об’єктів в режимі реального часу з безперервною інтерпретацією даних, що поступають у систему (управління гнучкими виробничими комплексами, моніторинг в реанімаційних палатах, програмний інструментарій для розробки динамічних систем).

3. За типом ЕОМ:

- ЕС для унікальних стратегічно важливих задач на суперЕОМ (Ельбрус, CRAY, CONVEX);

- ЕС на ЕОМ середньої продуктивності (типу ЄС ЕОМ);

- ЕС на символьних процесорах і робочих станціях (SUN, Silicon Grafics, APOLLO);

- ЕС на міні- і мікроЕОМ (VAX, microVAX);

- ЕС на персональних комп’ютерах (IBM PC, MAC II).

4. За ступенем інтеграції з іншими програмами:

- автономні ЕС – працюють безпосередньо в режимі консультацій з користувачем для специфічно „експертних” задач, для вирішення яких не потребується залучати традиційні методи обробки даних (розрахунки, моделювання і т.д.);

- гібридні ЕС – представляють собою програмний комплекс, що агрегує стандартні пакети прикладних програм (наприклад, математичну статистику, лінійне програмування або системи управління базами даних) і засоби маніпулювання знаннями.

Читайте також:

1. II. Основні закономірності ходу і розгалуження судин великого і малого кіл кровообігу
2. Адвокатура в Україні: основні завдання і функції
3. Амортизація основних засобів, основні методи амортизації
4. Артеріальний пульс, основні параметри
5. Банківська система та її основні функції
6. Біржові товари і основні види товарних бірж. Принципи товарних бірж.
7. Бренд. Рекламний образ бренду. Визначення та відмінності від функціональних та споживчих якостей.
8. Будова й основні елементи машини
9. Будова оптоволокна та основні фізичні явища в оптоволокні.
10. Бюджетування (основні поняття, механізм).
11. Валютний ринок, основи його функціонування. Основні види валютних операцій
12. Варіатори та їхні основні параметри

Переглядів: 1639