Программная система формирования баз знаний в формате CLIPS
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
Оглавление
Введение
1. Общая часть
1.1 Описание предметной области
1.2 Постановки задачи
1.3 Система PolyAnalyst
2. Специальная часть
2.1 Техническое задание
2.2 Программные средства и технологии разработки дипломного проекта
2.2.1 BPwin
2.2.2 Rational Rose
2.2.3 CLIPS
2.2.4 Borland Delphi
2.2.5 СУБД Cache
2.3 Функциональная модель задачи
2.4 Объектная модель задачи
2.5 Информационная модель
2.6 Описание программной системы
3. Организационно-экономическая часть
4. Безопасность жизнедеятельности
4.1 Краткая характеристика помещения и оборудования
4.1.1 Характеристика помещения
4.1.2 Характеристика оборудования
4.2 Общая характеристика опасных и вредных производственных факторов
4.3 Нормирование санитарно-гигиенических условий труда
4.3.1 Микроклимат рабочих помещений
4.3.2 Определение комфортности среды
4.4 Освещение производственных (рабочих) помещений
4.5 Электромагнитные излучения
4.6 Оценка напряженности трудового процесса программиста
4.7 Электробезопасность
4.8 Пожарная безопасность
Заключение
Список литературы
Введение
В рамках данного дипломного проекта осуществляется разработка "Программной системы формирования баз знаний в формате CLIPS", обеспечивающей автоматизированное формирование баз знаний в формате CLIPS на основе анализа баз данных СУБД Cache, постреляционной СУБД, которая позволяет хранить данные как в виде таблиц (реляционное представление), так и в виде объектов (объектное представление).
Актуальность разрабатываемой системы определяется необходимостью предоставить пользователю (эксперту) инструмент для анализа баз данных и формирования баз знаний в определенном формате (формат CLIPS). База знаний (БЗ) - это особого рода база данных, разработанная для управления знаниями (метаданными), то есть сбором, хранением, поиском и выдачей знаний. Раздел искусственного интеллекта, изучающий базы знаний и методы работы со знаниями, называется инженерией знаний.
Разрабатываемая программа должна автоматизировать деятельность экспертов, сокращая их время работы при анализе баз данных, извлечении знаний из СУБД Cache и записи их в формате CLIPS.
1. Общая часть
1.1 Описание предметной области
Искусственный интеллект, как особый раздел информатики, посвященный разработки методов и систем, эмулирующих мыслительные способности человека, остается перспективной и актуальной областью исследований.
Программные системы искусственного интеллекта называются интеллектуальными.
Одним из видов интеллектуальных систем являются экспертные системы (далее ЭС).
Интеллектуальная система, в частности экспертная система (далее ЭС), анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы. Как правило, база знаний ЭС содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила - набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.
Экспертная система - это интеллектуальная программа, способная делать логические выводы на основании знаний в конкретной предметной области и обеспечивающая решение специфических задач. Для этого ее необходимо наделить функциями, позволяющими решать задачи, которые в отсутствие эксперта (специалиста в данной конкретной предметной области) невозможно правильно решить. Поэтому необходимым этапом в ее разработке является приобретение соответствующих знаний от эксперта. К экспертным системам предъявляются следующие требования:
Использование знаний, связанных с конкретной предметной областью;
Приобретение знаний от эксперта;
Определение реальной и достаточно сложной задачи;
Наделение системы способностями эксперта.
Знания о предметной области, необходимые для работы ЭС, определенным образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы. Главное достоинство ЭС - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.
В отличие от традиционных программ, предназначенных для решения математически строго определенных задач по точным разрешающим алгоритмам, с помощью экспертных систем решаются задачи, относящиеся к классу неформализованных или слабоформализованных, слабоструктурированных задач. Алгоритмические решения таких задач или не существуют в силу неполноты, неопределенности, неточности, расплывчатости рассматриваемых ситуаций и знаний в них или же такие решения неприемлемы на практике в силу сложности разрешающих алгоритмов. Поэтому экспертные системы используют логический вывод и эвристический поиск решения.
От систем поддержки принятия решений (которые не используют экспертных методов) экспертные системы отличаются тем, что первые опираются больше на математические методы и модели, а экспертные системы в основном базируются на эвристических, эмпирических знаниях, оценках, методах, которые получены от экспер