МІНІСТЕРСТВО НАУКИ Й УТВОРЕННЯ УКРАЇНИ

НАЦІОНАЛЬНИЙ ТЕХНІЧНИЙ УНІВЕРСИТЕТ УКРАЇНИ “КПИ”

Реферат за фахом: Технологія приладобудування

по темі: Експертні системи в дослідженнях умов і методів обробки нових матеріалів

ПЛАН

ВСТУП

1. ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ – ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

1. Будівля і функції експертної системи

2. Порівняння експертних систем – звичайна обробка інформації

1. ПРИДБАННЯ ЗНАНЬ

   1. Організація і підготовка

   2. Збирання знань

2. СПОСІБ ОДЕРЖАННЯ ЗНАНЬ

   1. Загальні зауваження

   2. Спосіб самостійного прийому

   3. Спосіб звичайного прийому

ВИСНОВКИ

ЛІТЕРАТУРА

ВСТУП

Все чіткіше виявляється, що головний шлях для великого підвищення продуктивності робіт у майбутньому складається в широкому використанні і розширеному застосуванні ключових технологій на виробництві.[1]

Автоматизація, тобто передача робочих функцій людей машинам, виконується в двох основних формах. Автоматизація речовинна й енергетично перетвореної людської діяльності веде до нових форм виробництва і збільшує можливості людини.

Масове впровадження техніки розумової діяльності збільшує вже в неоціненному розмірі розумову потужність людей, при цьому ставати усе ясніше, що машини людей приймають не тільки розумову досвідчену роботу, але також скоряють творчі функції в усі кращій якості. Системи штучного інтелекту збагачують і формують крок за кроком наш робочий світ. експертних систем у чималому ступені залежить від кв.

Успіх у практичному застосуванні кваліфікованої підготовки. Розвиток систем штучного інтелекту – це об'єктивна необхідність, примус до їхнього розвитку і подальшого удосконалення визначається, в основному, суспільною необхідністю розвитку виробничих сил.

1 ЕКСПЕРТНІ СИСТЕМИ – ЗАСТОСУВАННЯ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ

1.1 Будівля і функції експертної системи

Початком усіх міркувань про будівлю і спосіб дії експертних систем є проектований вступ для рішення завдань, обробка яких вимагає спеціальних чи знань, іншими словами, експертних знань.[2]

Варто помітити: експертна система в стані представити великі бази знань (також з невизначеними чи неоднорідними знаннями), обробити і представити результати користувачу як рішення проблеми, ґрунтуватися на вимогах і оцінювати.

У літературі знаходять зараз велике число спроб застосування експертних систем. Але вони не відповідають усім вимогам формально задовільного визначення. Так, пропонується наступне:

“Експертні системи – це базуються на знаннях системи, що призначені для обробки проблем у спеціальних точно визначених областях і здатності яких повинні відповідати при цьому їх людським експертам у своїй спеціальності.

Такі системи повинні могти представити велику кількість знань, неоднорідних і невизначених знань, вузько обмеженої області в проблемно придатному способі, а також виводити з таких знань призначеними методами основні наслідки і робити в такий спосіб нові знання, як і видавати в зрозумілій формі на запит користувача, пояснювати й оцінювати.”

Для дуже сильно формализированных досліджень експертну систему варто визначати як:

“Експертні системи – це базуються на знаннях системи, що:

1. (найбільш велика група) намагаються представити велике число знань (у залежності від обставин неоднорідні і невизначені) вузько обмеженого використання в проблемно придатному способі,

2. допомагають активізувати ці знання (здобувати і змінювати);

3. роблять з таких знань (більше евристичними методами) ключові висновки, разом з тим роблять нові знання і надають, пояснюючи (і, якщо необхідно, оцінюючи) на запити користувача нові знання”.

Якщо оцінювати багато спроб опису, що зараз пропонує література, то можна скласти наступні вимоги, пропоновані до експертних систем:

• здатність до рішення проблем / виконання инференции, як ядро надання знань, тобто до одержання нових знань із уже зроблених чи виразно зібраних знань,

• здатність до пояснення й оцінки,

• зручні для користувача, комфортабельні діалогові можливості із системою,

• відношення застосувань (застосування для спеціальних, досить складних завдань, до рішення яких вимагаються спеціальні знання),

• здатність до придбання знань.

Саме собою розуміється кожний з цих ознак не повинний бути в чи наявності бути цілком яскраво вираженим. Вирішальним для судження, чи йде мова про експертну чи систему тільки про програму користувача з місцем вставки діалогу, не повинний бути інтелект, з яким система розроблялася, але із самостійно зазначеними системою роботами. Необхідна основна вимога – це база знань, у якій знання в елементарній єдності залишається модульно розділеним і мається в розпорядженні для цілеспрямованої обробки.[3]

З вище сказаного можна зробити тільки основну структуру.

При практичному перетворенні теоретичних принципів базірующихся на знаннях і обробні знання системи в експертних системах з'являються різні шляхи; експертні системи мають у залежності від конкретної області застосування також різноманітні форми виконання. Разом це, тем, визначені функції, що, прежде, складені на малюнку 1.1.

Рис. 1.1. показує найважливіші компоненти з їхніми зв'язками.

Розглядається як відбувається модульне конструювання. Показано п'ять найважливіших базисних модулів:

• база знань, вона містить усі необхідні змісти знань спеціальності і представляє основу для роботи модулів, що залишилися,

• модуль пояснення, він служить для документування реалізованих кроків рішень і обґрунтовує модулем рішення проблем розроблювальні рішення,

• модуль рішення проблем, він служить для обробки поставлених користувачем завдань,

• модель придбання знань, він служить для допомоги при побудові бази знань (придбання знань),

• діалоговий модуль, він реалізує діалог з користувачем.

За допомогою цих моделей проводяться основні функції представлення, маніпулювання, одержання знань, документування і діалогу.[4]

Для кращого розуміння потрібно коротко роз'яснити функції базисного модуля:

1. База знань.

База знань складається з бази фактів, правил і процедур. У базі знань кодується експертне знання формальне у визначених придатних комп'ютеру формах. Це може бути: опис, визначення, числа, співвідношення, правила рішень, обмеження, характеристики, гіпотези, сумнівні факти, невизначені знання.

2. Модуль рішення проблем.

Модуль рішення проблем повинний обробити поставлені користувачем запити. Крім алгоритмів для інтерпретації запиту, він складається з алгоритмів, що представляють автоматизацію людського способу рішень проблем. Ці алгоритми застосовують для бази знань. Є: спосіб рішень, спосіб пошуку, спосіб опису. Модуль рішення проблем і база знань утворюють разом стрижень експертної системи.

3. Модуль діалогу.

Цей модуль реалізує ефективну людину-комп'ютер комунікацію в оптимально придатній для спеціальної області застосування у формі (наприклад, графіка, зв'язок сенсорів, естественноязычный інтерфейс). Щоб могло бути задовольняючим різним вимогам цього модуля, повинні бути гнучко, комфортабельно і просто використані його можливості.

4. Модуль одержання.

Цей модуль має завдання ефективне підтримувати структуру і модифікацію бази знань, щоб зберігати постійну актуальність знань.

5. Модуль пояснення.

Модуль пояснення повинний фіксувати хід процесів рішень проблем і роз'ясняти при вимозі користувача знайдене рішення. При цьому використовуються наступні можливості:

• протоколювання знань, це було використано для рішення,

• роз'яснення алгоритмів, використовуваних при рішенні проблем,

• роз'яснення понять.

З цими домовленостями і роз'ясненнями приводилося у виконання перетворення теоретичних підходів базування знань і обробки знань моделі експертної системи.

1.2 Порівняння експертних систем – звичайна обробка інформації

У цій частині потрібно досліджувати, привести якого нового роботи з порівняння з колишніми CAD/CAM-способами роботи застосовуються експертними системами.[5]

Експертні системи по виду інформації є виробами програмного забезпечення. З цього погляду визнають їхні важливі якості. Вони підривають тепер рамки, що поміщають класичні технології програмного забезпечення. Застосування обчислювальної техніки почалося, як відомо, з людського подолання різних чисельних розрахунків. На кожнім наступному кроці йдеться додатково про ефективне використання великої кількості документів (даних). Обробка масових даних привела до того, що дані власної обробної програми, розділені спеціальними рішеннями програмного забезпечення як дані, банки даних і системи банків даних керувалися. Обробні програми випливали, проте, твердим алгоритмічним послідовностям. Експертні системи продовжують лінію розвитку і перевершують з їх кращою програмуючою технікою ці бар'єри, завдяки тому, що знання і правила вже окремо зберігаються і даються в розпорядження. У результаті може разом з тим використовуватися евристичне знання, воно не може бути надане строго алгоритмічно. Отже можливе рішення погане структурованої проблеми (експертна робота).

Якщо порівнюють систематично експертні системи з колишньою інформаційною обробкою, то встановлюють, як видно з таблиці 1.1., що в багатьох областях підтверджуються що доповнюють чи співіснують зв'язки, підкреслюють, проте, чіткі розходження при банках даних і методичних областях (спроба рішення, відкриття рішення). Це області, у яких експертні системи з їхніми можливостями перевищують колишню популярність.[6]

Таблиця 1.1

	конкуруючий	що заміняє	Що доповнює	що совмется
Технічні засоби		Х	Х
Центральний комп'ютер			Х
Периферія		Х	Х
Система програмного забезпечення			Х	Х
Банк даних	Х			Х
Комунікації				Х
Методика, виробництво рішень	Х		Х
Утворення рішень	Х		Х
Застосування			Х	Х

Якщо переслідують далі порівняння, представлене в таблиці 1.1, то можна далі спеціалізувати розходження експертних систем до звичайної інформаційної обробки, як це відбувається в таблиці 1.2.

Таблиця 1.2

Критерії	Звичайно	При базуванні знань
Структура	монолітно - статична	гранулярно- динамічна
Можливості рішень	вищезгадана комбінація	будь-яка комбінація
Хід програми	твердий зв'язок у програмі (включно)	дан-зв'язок у ході програми (виразно)
Перебування рішень	вибір фахівцем	вибір, запропонований системою
Пояснення, контроль прогресу	програмні знання програміста	модуль пояснення
Збільшення гнучкості	багато вартісне	можливе

Як далі видно з таблиці 1.2, даються в порівнянні зі звичайним програмним забезпеченням значно більш гнучкі робітники можливості. Строге детерминированне виконання правил, приміром, не потрібно.

Границі продуктивності колишніх CAD/CAP/CAM-систем значно зрушилися завдяки тому, що системи переробляють якість можливості виносити самостійно пропозиції рішення.

Поряд з цією перевагою повинні звертати увагу, що достаток без бази знань експертних систем середньої продуктивної здатності дуже затратна і все ще були потрібні високі абстрактні здібності.

Якщо дотримується наступне, що база знань має потребу у великій робочій пам'яті і, обумовлюючи стратегією рішень експертних систем, дуже інтенсивно накопичуючи, працюють.

2 ПРИДБАННЯ ЗНАНЬ

2.1 Організація і підготовка

Домінуюча роль знань в експертних системах уже досить підкреслена, завдяки принциповому підходу. Велике неоднорідне знання – це основа для дійсно інтелектуального способу дії в реалістичних ситуаціях. Реальні проблеми раптово з'являються завжди у великому контексті знань. Продуктивна здатність експертних систем залежить від цього в дуже сильному ступені, як удається реєструвати релевантний стан знань, його формулювати й у наслідку алгоритмировать. З виду організації робіт даються наступні завдання:

1. Стану знань і способи способу дії одного чи більш експертів переносяться на систему. До того ж потрібно придбання знань.

2. Для використання й обробки комп'ютером необхідна точна формалізація знань. Це полягає в зрозумілому розмежуванні областей проблем і стратегій рішень.

3. Для прямого використання комп'ютером потрібно додати потім алгоритмізацію. Можна легко визнати, що це велике робоче завдання переборюється колективом. У таблиці 2.1. представлена пропозиція для поділу робіт.[7]

Таблиця 2.1

Процес	Виконавець
Придбання знань спеціально отримане структурно отримане	Фахівець Інженер знань
Формалізація основна спеціальна	Розроблювач інструментів Інженер знань
Алгоритмізація груба точна	Інженер знань Програміст

У рамках поділу робіт, запропонованого в таблиці 2.1., даються наступні вимоги:

• фахівець повинний вносити свою частку спеціальних знань і здатність пояснення.

• Інженером по знаннях переводитися, що він як теоретичні основи і формальні методи володіє, наприклад, мовами інструментами системи. Спеціально повинна бути в наявності здатність можливості реалізації структурних пристосувань.

• Розроблювач інструмента працює на основі досвіду з процесів загального розвитку експертних систем і загальних технологічних по програмному забезпеченню знань.

• Для програміста упевнені знання про обчислювальні системи, інструменти системи і мови обробки знань вимагаються.

На малюнку 2.1. представлені ще області, що беруть участь у розвитку експертної системи, і для їхнього успіху необхідні взаємодії їх. Також тут показана дуже яскраво центральна роль інженера знань.