Экспертные системы тестирования
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
уть, что неформализованные задачи представляют большой и очень важный класс задач. Многие специалисты iитают, что эти задачи являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ.
Экспертные системы и системы искусственного интеллекта отличаются от систем обработки данных тем, что в них в основном используются символьный (а не числовой) способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решения (а не исполнение известного алгоритма).
Экспертные системы применяются для решения только трудных практических (не игрушечных) задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом.
Экспертные системы имеют две категории пользователей и два отдельных входа, соответствующих различным целям взаимодействия пользователей с ЭС:
) обычный пользователь, специалист предметной области, для которого предназначена система, которому требуется консультация ЭС - диалоговый сеанс работы с ней, в процессе которой она решает некоторую экспертную задачу. Диалог с ЭС осуществляется через диалоговый процессор - специальную компоненту ЭС. Существуют две основные формы диалога с ЭС - диалог на ограниченном подмножестве естественного языка (с использованием словаря - меню (при котором на каждом шаге диалога система предлагает выбор профессионального лексикона экспертов) и диалог на основе из нескольких возможных действий);
) экспертная группа инженерии знаний, состоящая из экспертов в предметной области и инженеров знаний. В функции этой группы входит заполнение базы знаний, осуществляемое с помощью специализированной диалоговой компоненты ЭС - подсистемы приобретения знаний, которая позволяет частично автоматизировать этот процесс. Эксперт - высококвалифицированный специалист по конкретной проблеме, которому известны специфические стороны изучаемого явления. В повседневной жизни мы постоянно сталкиваемся с экспертами в самых различных областях человеческой деятельности - это врачи, преподаватели, адвокаты, переводчики, секретари, программисты и т.п. Имея огромный багаж знаний, касающихся конкретной предметной области, а также довольно большой опыт в этой области, они умеют точно сформулировать и правильно решить задачу. Инженер по знаниям - специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. (Синонимы: когнитолог, инженер - интерпретатор, аналитик.)
Архитектура экспертной системы включает в себя два основных компонента: базу знаний (хранилище единиц знаний) и программный инструмент доступа и обработки знаний, состоящий из механизмов вывода заключений (решения), приобретения знаний, объяснения получаемых результатов и интеллектуального интерфейса. Причем центральным компонентом экспертной системы является база знаний, которая выступает по отношению к другим компонентам как содержательная подсистема, составляющая основную ценность. Know-how" базы знаний хорошей экспертной системы оценивается в сотни тысяч долларов, в то время как программный инструментарий - в тысячи или десятки тысяч долларов.
Обобщённо структуру экспертной системы можно представить в следующем виде (рисунок 1):
Примечание - [составлено автором]
Рисунок 1 - Структура экспертной системы
Интерфейс пользователя - комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и на стадии вывода результатов.
База знаний (БЗ) - является ядром ЭС, это совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю. БЗ предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.
БЗ - это совокупность единиц знаний, которые представляют собой формализованное с помощью некоторого метода представления знаний отражение объектов проблемной области и их взаимосвязей, действий над объектами и, возможно, неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются.
В качестве методов представления знаний чаще всего используются либо правила, либо объекты (фреймы), либо их комбинация. Так, правила представляют собой конструкции:
Если
В качестве факторов определенности (CF), как правило, выступают либо условные вероятности байесовского подхода (от 0 до 1), либо коэффициенты уверенности нечеткой логики (от 0 до 100). Примеры правил имеют следующий вид:
Правило 1: Если Коэффициент рентабельности > 0.2
То Рентабельность = "удовл." CF 100
Правило 2: Если Задолженность = "нет" и Рентабельность = "удовл. "
То Финансовое_сост. = "удовл." CF 80
Правило 3: Если Финансовое_сост. = "удовл." и Репутация ="удовл. "
То Надежность предприятия = "удовл." CF 90
В любой момент времени в системе существуют три типа знаний:
Структурированные знания - статические знания о предметной области. После того как эти знания выявлены, они уже не изменяются.
Структурированны