Застосування в інформаційній діяльності організації або установи експертних систем
Курсовой проект - Компьютеры, программирование
Другие курсовые по предмету Компьютеры, программирование
?ило індустріальне суспільство, культуру, організацію діяльності.
Третя (кінець XIX в.) обумовлена винаходом електрики, завдяки якій зявилися телеграф, телефон, радіо, дозволяючи оперативно передавати і накопичувати інформацію в будь-якому обємі.
Четверта (70-ті рр. XX в.) повязана з винаходом мікропроцесорної технології і появою персонального компютера. На мікропроцесорах і інтегральних схемах створюються компютери, компютерні мережі, системи передачі даних (інформаційні комунікації). Цей період характеризують три фундаментальні інновації:
перехід від механічних і електричних засобів перетворення інформації до електронних;
мініатюризація всіх вузлів, пристроїв, приладів, машин;
створення програмно-керованих пристроїв і процесів.
Остання інформаційна революція висуває на передній план нову галузь інформаційну індустрію, повязану з виробництвом технічних засобів, методів, технологій для виробництва нових знань. Найважливіша складова інформаційної індустрії інформаційна технологія.
Інформаційна технологія процес, використовуючий сукупність засобів і методів збору, обробки і передачі даних (первинної інформації) для отримання інформації нової якості про стан обєкту, процесу або явища. Сучасна ІТ спирається на досягнення в області компютерної техніки і засобів звязку [15].
Таким чином можна сказати, що інформаційна діяльність це невідємна частина людської діяльності, бо отримання і обробка інформації є необхідною умовою життєдіяльності будь-якого організму.
1.3 Сутність та аналіз експертних систем
В середині сімдесятих років в дослідженнях по штучному інтелекту сформувався самостійний напрям, що отримав назву експертні системи (ЕС). Ціль досліджень в експертних системах полягає в розробці програм (пристроїв), які при рішенні задач, важких для експерта-людини, одержують результати, не поступливі за якістю і ефективностю рішенням, одержуваними експертом. В більшості випадків експертні системи вирішують важкоформалізуючі задачі або задачі, що не мають алгоритмічного рішення. В даний час експертні системи знайшли застосування в різноманітних наочних областях (медицина, обчислювальна техніка, геологія, математика, сільське господарство, управління, електроніка, юриспруденція і ін.).
Дослідники в області експертних систем для назви своєї дисципліни використовують термін knowledge engineering (буквально "інженерія знань"), включаючи в круг вивчення власне наукові, технологічні і методологічні питання. Цей термін був введений Фейгенбаумом. Задачу даної дисципліни Фейгенбаум визначив як "привнесення принципів і інструментарію досліджень з області штучного інтелекту в рішення важких прикладних проблем, вимагаючих знань експертів".
Причини успішного практичного використовування експертних систем полягають в том, що при їх побудові були враховані попередні дослідження в області штучного інтелекту [6, c.7].
У звязку з тим, що основним джерелом потужності ЕС є знання, ЕС повинні мати здатність придбавати знання. Процес отримання знань можна розділити на: отримання знань від експерта; організацію знань, забезпечуючи ефективну роботу системи; представлення знань в зрозумілому системі вигляді. Процес отримання знань здійснюється на основі аналізу діяльності експерта, так званого "інженера по знаннях" (knowledge engineer). Евристичний характер знань робить їх придбання вельми трудомістким процесом. Трудомісткість цього процесу призводять до того, що він є найбільш узким місцем при створенні експертних систем і взагалі систем штучного інтелекту.
Експертні системи і системи штучного інтелекту відрізняються від систем обробки даних тим, що в них використовується символьний (а не числовий) спосіб уявлення, символьне виведення і еврестичний пошук рішення (а не готове рішення) [6, c.8].
Специфіка додатків експертних систем в порівнянні з іншими системами штучного інтелекту полягає в наступному. По-перше, експертні системи застосовуються для вирішення тільки важких практичних (не "іграшкових") задач. По-друге, за якістю і ефективністю рішення експертних систем. не поступаються рішенням експерта-людини. По-третє, рішення експертних систем володіють "прозорістю", тобто можуть бути пояснені користувачу на якісному рівні (на відміну від рішень, отриманих за допомогою числових алгоритмів, і особливо від рішень, отриманих статистичними методами) . Ця якість експертних систем забезпечується їх здатністю міркувати про свої знання і висновки. По-четверте, експертні системи здатні поповнювати свої знання в ході діалогу з експертом. Практичні успіхи експертних систем підтверджують той факт, що дана область досліджень досягла зрілого стану. Проте необхідно мати на увазі, що наукова база цієї області знань знаходиться на початковому рівні розвитку. До цих пір, не дивлячись на наявність базових принципів, створення кожного нового додатку вимагає серйозних трудовитрат (порядку декількох человеко-років) і не завжди приводить до успіху, Проте вже зараз існують методики і інструментарії, які можуть бути передані (і передаються) від одного додатку до іншого [6, c.9].
Будь-яка експертна система складається з трьох основних частин бази даних, бази знань і програм логічного виведення. База даних містить інформацію про поняття і обєкти наочної області. База знань інформацію про їх поведінку і способи взаємодії. Аналіз конкретної ситуації, логічні виведення і скл?/p>