'

Експе?ртна систе?ма

Понравилась презентация – покажи это...





Слайд 0

Експе?ртна систе?ма


Слайд 1

Експе?ртна систе?ма — це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням компютерних технологій це тотожна (подібна, основана на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). Також визначається як система, яка використовує базу знань для вирішення завдань (видачі рекомендацій) в деякій предметній галузі.


Слайд 2


Слайд 3

Цей клас програмного забезпечення спочатку розроблявся дослідниками штучного інтелекту в 1960-ті та 1970-ті та здобув комерційне застосування, починаючи з 1980-их. Часто термін систе?ма, засно?вана на знання?х використовується в якості синоніма експертної системи, однак, можливості експертних систем ширші за можливості систем, заснованих на детермінованих (обмежених, реалізованих на поточний час) знаннях.


Слайд 4


Слайд 5

Однак, узгодженого визначення експертних систем не існує. Натомість, автори дають визначення залежно від застосування, структури таких систем. Ранні визначення експертних систем припускали застосування виведення нових знань на основі правил. Схожі дії виконує програма-майстер (wizard) . Як правило, майстри застосовують в системних програмах для інтерактивного спілкування з користувачем (наприклад, при інсталяції ПЗ). Головна відмінність майстрів від ЕС — відсутність бази знань; всі дії жорстко запрограмовані. Це просто набір форм для заповнення користувачем.


Слайд 6


Слайд 7

Інші подібні програми — пошукові або довідкові системи. За запитом користувача вони надають найвідповідніші (релевантні) розділи бази статей, альтернативність вибору котрих визначає суб`єкт формування запиту. Тож ми бачимо обмеження методології експертних систем, при наявності корисних якостей в корректних межах застосування.


Слайд 8


Слайд 9

Характеристики ЕС Експертна система відрізняється від інших прикладних програм наявністю таких ознак: Моделює механізм мислення людини при застосуванні для розв'язання задач в цій предметній області. Це істотно відрізняє експертні системи від систем математичного моделювання або комп'ютерної анімації. Однак, ЕС не повинні повністю відтворювати психологічну модель фахівця в цій області, а повинні лише відтворювати за допомогою комп'ютера деякі методики розв'язання проблем, що використовуються експертом. Система, окрім виконання обчислювальних операцій, формує певні висновки, базуючись на тих знаннях, якими вона володіє. Знання в системі, зазвичай, описані деякою спеціалізованою мовою і зберігаються окремо від програмного коду, що формує висновки. Компонент збереження знань прийнято називати базою знань. Під час розв'язання задач основну роль відіграють евристичні і наближені методи, що, на відміну від алгоритмічних, не завжди гарантують успіх. Евристика, в принципі, є правилом впливу (англ. rule of thumb), що в машинному вигляді відображає деяке знання, набуте людиною разом із накопичуванням практичного досвіду розв'язання аналогічних проблем. Такі методи є наближеними в тому сенсі, що, по-перше, вони не потребують вичерпної вихідної інформації, а, по-друге, існує певний ступінь впевненості (або невпевненості) в тому, що запропонований розв'язок є правильним.


Слайд 10


Слайд 11

Експертні системи відрізняються і від інших видів програм із галузі штучного інтелекту. Експертні системи застосовуються для предметів реального світу, операції з якими зазвичай вимагають великого досвіду, накопиченого людиною. Експертні системи мають яскраво виражену практичну направленість для застосування в науковій або комерційній сфері. Однією з основних характеристик експертної системи є її швидкодія, тобто швидкість отримання результату та його достовірність (надійність). Дослідницькі програми штучного інтелекту можуть бути і не дуже швидкими, натомість, експертна система повинна за прийнятний час знайти розв'язок, що був би не гіршим за розв'язок, що може запропонувати фахівець в цій предметній області. Експертна система повинна мати можливість пояснити, чому запропоновано саме цей розв'язок і довести його обґрунтованість. Користувач повинен отримати всю інформацію, необхідну йому для того, аби переконатись в обґрунтованості запропонованого розв'язку.


Слайд 12


Слайд 13

Відомі експертні системи CLIPS — мова програмування, використовується для створення експертних систем Dendral — аналіз даних мас-спектрометрії Dipmeter Advisor — аналіз даних, отриманих під час пошуку нафти Jess — від англ. Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем MQL 4 — MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії Mycin — діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків Prolog — мова програмування, використовується для створення експертних систем R1 (експертна система)/XCon — обробка замовлень SHINE Real-time Expert System — від англ. Spacecraft Health INference Engine, рушій для отримання даних про стан і безпеку космічного корабля STD Wizard — експертна система для рекомендації та вибору медичних аналізів (діагностики)


Слайд 14


Слайд 15

Структура ЕС Типові експертні системи можуть мати таку структуру: База даних (не обов'язкова) База знань Машина виведення (розв'язувач) Підсистема пояснень Інтерфейс користувача База знань складається з правил аналізу інформації від користувача з конкретної проблеми. ЕС аналізує ситуацію і, залежно від спрямованості ЕС, дає рекомендації з розв'язання проблеми. ЕС створюється за допомогою двох груп людей: інженерів, які розробляють ядро ЕС і, знаючи організацію бази знань, заповнюють її за допомогою: експертів (експерта) за фахом.


Слайд 16


Слайд 17

Класифікація ЕС Класифікація ЕС за завданням, що вирішується Інтерпретація даних Діагностика Моніторинг Проектування Прогнозування Звідне Планування Навчання Керування Підтримка ухвалення рішень Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом Статичні ЕС Квазідинамічні ЕС Динамічні ЕС


Слайд 18


×

HTML:





Ссылка: