Для поиска темы - пользуйтесь СИСТЕМОЙ ПОИСКА


Стоимость дипломной работы


Home Для студента... Экспертная система

Экспертная система
загрузка...
Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 

Экспертная система

ЭС - это совокупность методов и средств организации, накопления и применения знаний для решения сложных задач в некоторой предметной области2. Создание и развитие экспертных систем связано с формированием перспективного направления в развитии информационных технологий - искусственного интеллекта для принятия управленческих решений.
В экспертных системах сохраняется принцип построения базы знаний. Согласно этому принципу в ЭС имеются две основные формы представления знаний: факты и правила. Факты фиксируют количественные показатели явлений и процессов. Правила описывают соотношения между фактами обычно в виде логических условий, связывающих причины и следствия. Основная идея при этом заключается в переходе от строго формализованных алгоритмов, предписывающих, как решать задачу, к логическому программированию с указанием, что нужно решать на базе знаний, накопленных специалистами в экономике. Помимо фактов и правил в состав базы знаний экспертных систем включают также коэффициенты определенности и комментарии.
Накапливать и использовать знания в экспертных системах помогают продукционные модели, обладающие модульностью, легкостью расширения и модификации, психологической восприимчивостью. Продукционной системой называют метод формализации знаний в виде организованного множества правил типа "ЕСЛИ...ТО", раскрывающих наполнение структуры "Условие - Действие", в которой условия отражают состояние некой базы данных, а действия - содержание операций, производимых при наличии установленного состояния. При формировании базы знаний информационная структура (база данных), подлежащая преобразованию, представляет некоторое декларативное знание, а правила-продукции - процедурные знания о предметной области. Продукционные модели могут быть реализованы как процедурно, так и декларативно.

Экспертные системы. Использование эвристических методов и имитационного моделирования на базе информационных технологий позволяет создавать экспертные системы. Программные системы ЭВМ, реализующие алгоритмы, для которых не существует формальной модели решения, называют эвристическими и относят к классу экспертных (интеллектуальных) систем (ЭС). Эти системы используются как средства интеллектуального решения проблем в некоторой предметной области на основе принципа воспроизведения знаний опытных специалистов - экспертов.
Главная особенность экспертных систем - широкое использование в них эвристических (неформализованных) задач типа "что будет, если", основанных на опыте и логике специалистов. Исходя из собственного опыта, каждый эксперт анализирует ситуацию и распознает наиболее полезную информацию, оптимизирует принятие решений, отсекая тупиковые пути. В экспертных системах делается упор на автоматизацию процессов эвристических решений. Экспертная система достигает высокой эффективности за счет перебора большого числа альтернатив при выборе решения, опираясь на высококачественный опыт группы специалистов; анализирует влияние большого объема новых факторов, оценивая их при построении стратегий, добавляя возможности прогноза.

Преимущества экспертных систем по сравнению с использованием опытных специалистов без создания ЭС состоят в следующем:
•    достигнутая компетентность не утрачивается, может документироваться, передаваться, воспроизводиться и наращиваться;
•    в ЭС имеются более устойчивые результаты, отсутствуют эмоциональные и другие субъективные факторы;
•    высокая стоимость разработки уравновешивается низкой стоимостью эксплуатации, возможностью копирования, многократным повышением эффективности использования интеллекта высококвалифицированных специалистов и наращиванием интеллектуальных возможностей менее квалифицированных работников.
Экспертные системы отличаются от обычных компьютерных систем такими свойствами:
•    манипулируют знаниями, а не данными;
•    имеют потенциальную способность "учиться" на своих ошибках;
•    актуализируется создание гибкой сети ответов не только на вопросы "что, если?", но и "почему?".
Как было отмечено, современные экспертные (интеллектуальные) системы принято относить к искусственному интеллекту. Их недостатком в сравнении с естественным интеллектом считается меньшая приспособляемость к обучению новым правилам и концепциям, к творчеству и изобретательству. В случае некорректных данных или неполных правил методы нахождения решений проблем высококвалифицированными специалистами достигаются на основе рассуждений, исходящих из фундаментальных принципов. В компьютерных экспертных системах такие свойства менее разработаны.
Другим недостатком экспертных систем являются значительные трудозатраты, необходимые для пополнения базы знаний. Получение знаний от экспертов и внесение их в базу знаний представляет собой сложный процесс, сопряженный со значительными затратами времени и средств.


 
загрузка...

Добавить комментарий


Защитный код
Обновить