Глава 12 Системы автоматизированного проектирования электрических машин (Копылов И.П., Клоков Б.К., Морозкин В.П., Токарев Б.Ф. Проектирование электрических машин), страница 3
Описание файла
Файл "Глава 12 Системы автоматизированного проектирования электрических машин" внутри архива находится в папке "Копылов И.П., Клоков Б.К., Морозкин В.П., Токарев Б.Ф. Проектирование электрических машин". Документ из архива "Копылов И.П., Клоков Б.К., Морозкин В.П., Токарев Б.Ф. Проектирование электрических машин", который расположен в категории "". Всё это находится в предмете "электротехника (элтех)" из 6 семестр, которые можно найти в файловом архиве МГТУ им. Н.Э.Баумана. Не смотря на прямую связь этого архива с МГТУ им. Н.Э.Баумана, его также можно найти и в других разделах. Архив можно найти в разделе "книги и методические указания", в предмете "электротехника (элтех)" в общих файлах.
Онлайн просмотр документа "Глава 12 Системы автоматизированного проектирования электрических машин"
Текст 3 страницы из документа "Глава 12 Системы автоматизированного проектирования электрических машин"
Технологию построения ЭС часто называют инженерией знаний. Как правило, этот процесс требует специфической формы взаимодействия создателя ЭС, которого называют инженером знаний, и одного или нескольких экспертов в некоторой предметной области. Инженер знаний «извлекает» из экспертов процедуры, стратегии, эмпирические правила, которые они используют при решении задач, и встраивают эта знания в экспертную систему, как показано на рис. 12.4.
Рис. 12.4. Структурная схема экспертной системы
Основой ЭС является совокупность знаний, структурированная в целях упрощения процесса принятия решений ЭС. Выделенные знания о предметной области называются базой знаний, тогда как общие знания о нахождении решений задач называются механизмом вывода. Программа, которая работает со знаниями, организованная подобным образом, называется системой, основанной на знаниях.
База знаний ЭС содержит факты (данные) и правила (или другие представления знаний), использующие эти факты как основы для принятия решений. Механизм вывода содержит интерпретатор, определяющий, каким образом применять правила для вывода новых знаний, и диспетчер, устанавливающий порядок применения этих правил.
В современных ЭС чаще всего используют три самых важных метода представления знаний: правила, семантические сети и фреймы.
Правила обеспечивают формальный способ представления рекомендаций, указаний или стратегий. Они часто подходят в тех случаях, когда предметные знания возникают из эмпирических ассоциаций, накопленных за годы работы по решению задач в данной области. Существуют два важных способа использования правил в системе. Один называется прямой цепочкой рассуждений, а другой — обратной цепочкой рассуждений.
Термин «семантическая сеть» применяют для описания метода представления знаний, основанного на сетевой структуре. Семантические сети состоят из точек, называемых узлами, и связывающих их дуг, описывающих отношения между узлами. Узлы в семантической сети соответствуют объектам, концепциям или событиям. Дуги могут быть определены разными методами, зависящими от вида представления знаний.
Фрейм относится к специальному методу представления общих концепций и ситуаций. По своей организации он очень похож на семантическую сеть. Фрейм является сетью узлов и отношений, организованных иерархически, где верхние узлы представляют общие понятия, а нижние узлы — более частные случаи этих
Рис. 12.5. Схема семантической сети
Рис. 12.6. Основные компоненты экспертной системы
понятий. В системе, основанной на фреймах, понятие в каждом узле определяется набором атрибутов и значениями этих атрибутов, которые называют слотами. Каждый слот может быть связан с процедурами (произвольными машинными программами), которые выполняются, когда информация в слотах (значения атрибутов) меняется.
Типичная ЭС состоит из следующих основных компонентов (рис. 12.6): решателя (интерпретатора), рабочей памяти (РП), называемой также базой данных (БД), базы знаний (БЗ), компонентов
База данных предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи.
База знаний в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.
Решатель, используя исходные данные из РП и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи применимыми к исходным данным, приводят к решению задачи.
Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом.
Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решения) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.
Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружелюбного общения со всеми категориями пользователей как в ходе решения задач, так и приобретения знаний, объяснения результатов работы.
ЭС, достигая промышленной стадии, обеспечивает высокое качество решений всех задач при минимуме времени и памяти. Обычно процесс преобразования действующего прототипа в промышленную систему состоит в расширении БЗ и переписывании программ с использованием более эффективных инструментальных средств, например, в перепрограммировании на языках низкого уровня.
Обобщение задач, решаемых ЭС на стадии промышленной системы, позволяет перейти к стадии коммерческой системы — к системе, пригодной не только для собственного использования, но и для продажи различным потребителям.
Проектирование и конструирование электрических машин переживают революционные изменения и будущие книги по проектированию электрических машин должны будут воплотить все успехи в электромашиностроении и новейшие достижения в вычислительной техники.