Ознайомлення з експертними системами. Створення власної простої бази знань для вирішення задачі класифікації
Контрольная работа - Компьютеры, программирование
Другие контрольные работы по предмету Компьютеры, программирование
Лабораторні роботи
Ознайомлення з експертними системами
Створення власної простої бази знань для вирішення задачі класифікації
Поняття експертної системи
Експертна система (ЕС) це прикладна система штучного інтелекту, що використовує формалізовані емпіричні знання фахівців з деякої вузько спеціалізованої предметної області та здатна в межах цієї області приймати рішення на рівні експерта-професіонала.
Експертними системами зазвичай заміняють експертів у небезпечних чи шкідливих умовах (наприклад, в умовах радіоактивного зараження) або для оперативної оцінки ситуації та ухвалення рішень, коли особиста участь експерта утруднена або неможлива (наприклад, на кораблях далекого плавання).
Приклади сфер застосування ЕС:
- інтерпретація даних експериментів,
- виявлення хімічних і біологічних структур,
- прогнозування подій після природних або техногенних катастроф,
- діагностика несправностей техніки або захворювань людини,
- планування цільових експериментів,
- пошук корисних копалин,
- керування наземним транспортом,
- тощо.
Метою досліджень в області експертних систем є розробка таких програм (пристроїв), що при вирішенні важких для експерта-людини завдань одержують не гірші за якістю та ефективністю результати, в порівнянні з експертними результатами. У більшості випадків ЕС вирішують важкоформалізовувані завдання або такі, що не мають алгоритмічного рішення.
Класифікація експертних систем:
Основні задачі, що ставляться для ЕС, описані нижче:
- Інтерпретація аналіз спостережуваних даних чи ситуацій з метою визначення їх змісту чи опису. Прикладом ЕС такого типу є SIAP, що використовується для виявлення та ідентифікації різних типів океанських суден.
- Діагностика класифікація та пошук несправностей у живих чи неживих системах, що базуються на результатах інтерпретації. Прикладом діагностичної ЕС є ANGY, що допомагає здійснювати діагностику та терапію звуження коронарних судин. Для діагностики помилок в апаратурі та математичному забезпеченні ЕОМ використовується ЕС GRIP.
- Моніторинг порівняння спостережуваних величин чи ситуацій з опорними (критичними) точками плану та видача повідомлень при відхиленні від плану; інший вид моніторингу неперервний процес інтерпретації сигналів і видача повідомлень у ситуаціях, що вимагають втручання системи вищого рівня або людини. Приклади: допомогу диспетчерам атомного реактора забезпечує ЕС REACTOR; контроль аварійних датчиків на хімічному заводі FALCON.
- Проектування знаходження такої конфігурації компонентів системи, що задовольняє цільовим умовам та множині проектних обмежень. Прикладом є ЕС SYN для синтезу електричних ланцюжків.
- Прогнозування проектування можливих наслідків даної ситуації. Прикладами таких ЕС є: WILLARD для передбачення погоди, ECON для здійснення прогнозів в економіці, тощо.
- Планування розробка послідовності дій для досягнення множини поставлених цілей при заданих початкових умовах і часових обмеженнях. Прикладами ЕС цього типу є система ISIS для планування промислових замовлень, MOLGEN для планування експериментів, тощо.
- Інструктування (навчання) допомога в освітньому процесі для вивчення певної дисципліни. Системи навчання за допомогою ЕОМ діагностують помилки при вивченні певного предмету та підказують правильні рішення, а також планують процес спілкування учителя з учнем, в залежності від успіхів учня з метою передачі знань. Приклад: система PROUST для вивчення мови програмування Паскаль.
- Керування керування поведінкою складного середовища або системи.
- Тестування перевірка якості роботи за допомогою спеціальних тестів.
- Ремонт виконання плану організації виправлення деякого виявленого дефекту.
Класифікація ЕС за звязком з реальним часом:
- Квазідинамічні ЕС інтерпретують ситуацію, що змінюється з деяким фіксованим інтервалом часу. Приклад: мікробіологічні ЕС, що знімають лабораторні виміри та покази щодо певного процесу раз в 45 годин (например, при виробництві лізину) та аналізують динаміку одержаних показників по відношенню до попередніх результатів.
- Статичні ЕС розробляються для предметних областей, для яких база знань та інтерпретовані дані не змінюються в часі, а є повністю стабільними. Приклади: діагностика несправностей в автомобілях.
- Динамічні ЕС працюють разом із датчиками обєктів у режимі реального часу з неперервною інтерпретацією даних, що надходять. Прикладами є керування гнучкими промисловими комплексами, моніторинг в палатах реанімації, тощо.
Згідно класифікації за типом ЕОМ, нині існують:
- ЕС для унікальних стратегічно важливих задач на суперкомпютерах (таких, як Ельбрус, CRAY, CONVEX та інші);
- ЕС на ЕОМ середньої потужності;
- ЕС на символьных процесорах та робочих станціях (SUN, APOLLO);
- ЕС на міні- та суперміні- ЕОМ (VAX, micro- VAX і т.д.);
- ЕС на персональних компютерах (IBM PC, MAC II та ініш).
Класифікація за ступенем інтеграції з іншими програмами: