50 (Вопросы по разным темам с ответами (программирование))

50. Экспертные системы. Архитектура. Основные компоненты. Классификация.

Экспертные системы – семейство программ, предназначенных для оказания помощи в конкретных областях знаний. Программы, способные в данной предметной области конкурировать с решением эксперта.

Свойства задач, которые целесообразно решать с помощью экспертных систем:

1. невозможность алгоритмизации решения в силу плохой нормализуемости или ограничений на затраты машинного времени;

2. противоречивость, неполнота, возможность ошибочности исходных данных и знаний в предметной области;

3. очень большая размерность данных, плохо представимых в наглядной форме;

4. динамически изменяющийся состав данных и знаний из-за постоянного развития;

5. необходимость широкого использования в процессе решения эвристических и имперических процедур, сформулированных экспертом;

6. необходимость участия в процессе решения человека, который путем ответов на доп. вопросы привносит доп. информацию и выбирает альтернативные пути принятия решений.

Роль ЭС:

1. консультант для неопытных пользователей;

2. ассистент, если надо анализировать данные из смежных областей;

3. партнер.

Архитектура ЭС

База знаний – ядро ЭС – совокупность знаний, записанная на магнитный носитель в форме понятной эксперту и пользователю.

Содержание БЗ – образы объектов предметной области, их взаимосвязи, действия над объектами, значения неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются.

Структура правила:

ЕСЛИ <условие>, ТО <действие> <F(фактор уверенности)> <значение фактора уверенности>

Пример.

ЕСЛИ Задолженность = «нет» и Рентабельность = «удовл.» ТО Финансовое состояние = «удовл.» CF 100.

Машина логического вывода (решатель) – позволяет выдвигать различные гипотезы, вырабатывать новые знания, формировать запросы на ввод новых знаний, формировать решение.

Механизм вывода определяет использование концепций и структур БД, общие подходы к организации логического вывода (от данных к цели или обратно).

Неполноту, неточность, недостоверность, субъективность учитывает метод оценки неопределенности.

Монотонный вывод – в процессе вывода результаты не пересматриваются. Немонотонный – пересматриваются.

Подсистема объяснений.

Для выделения информации, объясняющей получение вывода информации по запросу пользователя. Позволяет убедиться в правильности решения.

Должна:

- в любой момент остановить ЭС;

- сообщить информацию о пройденном пути;

- предоставить возможность возврата на любой участок;

- формировать ответы на вопросы: «Почему?», «Как?», «Зачем?»;

- выбирать только ключевые моменты в зависимости от их важности и уровня подготовки пользователя.

Редактор БЗ.

Для добавления новых и редактирования существующих знаний.

Приведение знаний к виду, позволяющему применять их в процессе разработки.

Интеллектуальный интерфейс.

Для восприятия сообщений пользователя, перевода внутреннего представления данных в формат пользователя, выдачи сообщения на требуемый носитель.

Классы экспертных систем. По степени сложности решаемых задач экспертные системы можно классифицировать следующим образом:

• По способу формирования решения экспертные системы разделяются на два класса: аналитические и синтетические.

Аналитические системы предполагают выбор решений из множества известных альтернатив (определение характеристик объектов).

Синтетические системы - генерацию неизвестных решений (формирование объектов).

• По способу учета временного признака экспертные системы могут быть статическими или динамическими.

Статические системы решают задачи при неизменяемых в процессе решения данных и знаниях, динамические системы допускают такие изменения. Статические системы осуществляют монотонное непрерываемое решение задачи от ввода исходных данных до конечного результата, динамические системы предусматривают возможность пересмотра в процессе решения полученных ранее результатов и данных.

• По видам используемых данных и знаний экспертные системы классифицируются на системы с детерминированными (четко определенными) знаниями и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний (данных) понимается их неполнота (отсутствие), недостоверность (неточность измерения), двусмысленность (многозначность понятий), нечеткость (качественная оценка вместо количественной).

• По числу используемых источников знаний экспертные системы могут быть построены с использованием одного или множества источников знаний. Источники знаний могут быть альтернативными (множество миров) или дополняющими друг друга (кооперирующими).

Классификация ЭС:

1. Классифицирующие.

Решение задач распознавания различных ситуаций. Определение принадлежности анализируемой ситуации некоторому классу.

Формирование решения осуществляется с помощью метода логического вывода от общего к частному путем подстановки исходных данных в некоторую совокупность общих утверждений для получения частного заключения.

1. Доопределяющие.

Предназначены для решения на основе неопределенных данных и применяемых знаний более сложного типа аналитических задач.

Формирование решения осуществляется с помощью доопределения недостающих знаний и получения в пространстве решений нескольких решений с различными вероятностями или уверенностями в необходимости их выполнения.

1. Трансформирующие.

В отличие от аналитических статических экспертных систем синтезирующие динамические экспертные системы предполагают повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач, что связано с характером результата, который нельзя заранее предопределить, а также с динамичностью самой проблемной области. В качестве методов решения задач в трансформирующих экспертных системах используются разновидности гипотетического вывода

1. Многоагентные системы.

Агент может взаимодействовать с окружением без прямого вмешательства других агентов. Агенты могут обучаться на своем опыте с целью улучшения дальнейшей работы.

Для таких динамических систем характерна интеграция в базе знаний нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе, например, через "доску объявлений"