Управление роботами и РТС (1089005), страница 10

Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 10)

Формапредставления знаний для их использования определяется внутри системы, поэтому форма информации,которую она может принимать, зависит от того, какие способности имеет система для формализации информации до уровня знаний. Если обучающаяся система совсем лишена такой способности, то человек должен заранее подготовить все, вплоть до формализации информации, т. е. чем выше способности машины клогическим выводам, тем меньше нагрузка на человека.Рисунок 2. Методы приобретения знанийЭкспертная система – это интеллектуальная компьютерная программа, в которой используются знания и процедуры логического вывода для решения достаточно трудных задач и требующая для своего решения значительного объема экспертных знаний человека.

Таким образом, экспертная система - это компьютерная система, которая эмулирует способности эксперта к принятию решений. Термин эмулирует означает,что экспертная система обязана действовать во всех отношениях как эксперт-человек. Понятие эмуляцииявляется гораздо более строгим, чем моделирование, поскольку моделирующая система обязана действоватьподобно реальному объекту лишь в определенных отношениях.Термином эксперт обозначается личность, обладающая экспертными знаниями в определенной области.

После того как были впервые разработаны экспертные системы, они содержали исключительно только экспертные знания. Однако в наши дни термин экспертная система часто применяется по отношению клюбой системе, в которой используется технология экспертных системВ качестве знаний в экспертных системах могут применяться либо экспертные знания, либо обычные общедоступные знания, которые могут быть получены из книг, журналов и от хорошо осведомленныхлюдей. По своей структуре экспертная система подразделяется на два основных компонента - базу знаний имашину логического вывода. База знаний содержит знания, на основании которых машина логического вывода формирует заключения.Знания эксперта относятся только к одной предметной области, и в этом состоит отличие методов,основанных на использовании экспертных систем, от общих методов решения задач.

Предметная область это специальная проблемная область, такая как медицина, финансы, наука и техника, в которой может оченьхорошо решать задачи лишь определенный эксперт. Экспертные системы, как и эксперты-люди, в целомпредназначены для использования в качестве экспертов в одной предметной областиЗнания эксперта, касающиеся решения конкретных задач, называются областью знаний эксперта.В области знаний экспертная система проводит рассуждения или делает логические формируетсялогичное, оправданное заключениеКак описано ниже, экспертные системы обладают многими привлекательными особенностями. Повышенная доступность. Уменьшенные издержки. Уменьшенная опасность.30 Постоянство. знания экспертной системы сохраняются в течение неопределенно долгого времени. Возможность получения экспертных знаний из многих источников.

С помощью экспертных систем могут быть собраны знания многих экспертов Повышенная надежность Объяснение. Экспертная система способна подробно объяснить свои рассуждения, которые привели к определенному заключению. Быстрый отклик. Для некоторых приложений может потребоваться быстрый отклик или отклик вреальном времени. Неизменноправильный,лишенныйэмоцийиполныйответприлюбых обстоятельствах.  Возможность применения в качестве интеллектуальной обучающей программы. Возможность применения в качестве интеллектуальной базы данных.Экспертные системы могут использоваться для доступа к базам данных с помощью интеллектуального способа доступа.Знания могут быть представлены в экспертной системе многими способамиИнженерией знаний называют получение знаний от эксперта-человека или из других источников ипоследующее представление знаний в экспертной системе.Вообще говоря, процесс создания экспертных систем намного отличается от процесса разработкиобычных программ, ведь в экспертных системах рассматриваются задачи, не имеющие удовлетворительногоалгоритмического решения, поэтому для достижения приемлемого решения используется логический вывод.В cистеме, основанной на правилах, знания в проблемной области, необходимые для решения задач,закодированы в форме правил и содержатся в базе знаний.

Безусловно, для представления знаний наиболеешироко применяются правила.Экспертная система состоит из описанных ниже компонентов.Пользовательский интерфейс. Механизм, с помощью которого происходит общение пользователя иэкспертной системы.• Средство объяснения. Компонент, позволяющий объяснить пользователю ход рассуждений системы.• Рабочая память. Глобальная база фактов, используемых в правилах.• Машина логического вывода. Программный компонент, который обеспечивает формирование логического вывода (принимая решение о том, какимправилам удовлетворяют факты или объекты), располагает выполняемые правила по приоритетам и выполняет правило с наивысшим приоритетом.• Рабочий список правил. Созданный машиной логического вывода и расположенный по приоритетам список правил, шаблоны которых удовлетворяютфактам или объектам, находящимся в рабочей памяти.• Средство приобретения знаний.

Автоматизированный способ, позволяющий пользователю вводитьзнания в систему, а не привлекать к решениюзадачи явного кодирования знаний инженера по знаниям.для создания деревьев решений лучше всего подходят примеры, представленные в виде простых таблиц.В экспертной системе, основанной на правилах, базу знаний называют также продукционной памятью.В системе, основанной на правилах, машина логического вывода определяет, какие антецедентыправил (если таковые вообще имеются) выполняютсясогласно фактам. В качестве стратегий решения задачв экспертных системах обычно используются два общих метода логического вывода: прямой логическийвывод иобратный логический вывод.

В число других методов, применяемых для выполнения более конкретных методов, могут входить анализ целей и средств, упрощение задачи, перебор с возвратами, метод"запланировать-выработать-проверить", иерархическое планирование и принцип наименьшего вклада, атакже обработка ограничений.Прямой логический вывод представляет собой метод формирования рассуждений от фактов к заключениям, которые следуют из этих фактов. Например, если перед выходом из дома вы обнаружите, чтоидет дождь (факт), то должны взять с собой зонтик (заключение).Обратный логический вывод предусматривает формирование рассуждений в обратном направлении- от гипотезы (потенциального заключения, котороедолжно быть доказано) к фактам, которые подтверждают гипотезу. гипотеза может интерпретироваться как цель, которая должна быть доказана.язык CLIPS спроектирован в расчете на применение прямого логического вывода, в языке PROLOG осуществляется обратный логический вывод, а в версииCLIPS, называемой Eclipse, разработанной Полом Хэйли (Paul Haley), осуществляется и прямой, и обратный логический выводы.Правило,всешаблоныкоторогоудовлетворены,называется активизированным, или реализованным.

В рабочем списке правил может одновременно присутствовать31несколько активизированных правил. В этом случае машина логического вывода должна выбрать одно изправил для запуска.действия, которые должны быть выполнены после запуска правила называются консеквентомГлавной особенностью экспертной системы является предусмотренное в ней средство объяснения,которое дает возможность пользователю задавать вопросы о том, как система пришла к определенному заключению и для чего ей требуется определенная информация. Система, основанная на правилах, способна легко ответить на вопрос о том, как было получено определенное заключение, поскольку хронология активизации правил и содержимое рабочей памяти можно сохранять в стеке.

Но такая возможность не стольлегко достижима при использовании искусственных нейронных сетей, генетических алгоритмов или другихсистем, разработка которых еще продолжается.Системы поддержки принятия решения (СППР или DSS) возникли как естественное развитие иобобщение управленческих информационных систем и систем управления базами данных (СУБД) в направлении их большей пригодности и приспособленности к задачам повседневной управленческой деятельности.

Термин "система поддержки принятия решения" появился в начале 70-х годов, однако, до сегодняшнихдней не нашел общепризнанного определения ни у ученых ни у разработчиков.Использованию СППР и определению их функционального предназначения, посвящено достаточное число трудов отечественных и зарубежных специалистов в различных предметных областях. Гдето СППР описывается как средство для "вычисления решений", основанное "на использовании моделей рядапроцедур по обработке данных и суждений, помогающих ЛПР в принятии решения". В других работах былопредложено рассматривать СППР в качестве "интерактивных автоматизированных систем, которые помогают ЛПР использовать данные и модели, чтобы решать неструктурированные проблемы".СППР определяется как "компьютерная информационная система, использующаяся для поддержки различных видов деятельности при принятии решения в ситуациях, где невозможно или нежелательно иметь автоматические системы, которые полностью выполняют весь процесс принятия решения".

Характеристики

Список файлов учебной работы