Инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат

25.09.2019 Серафима DEFAULT 2 comments

В таком случае, пожалуйста, повторите заявку. Хотя некоторые из рассматриваемых в этой главе программ и упоминались ранее, здесь мы старались систематизировать имеющиеся о них сведения, обращая основное внимание на использованную методику и способы практического применения. Может создаться впечатление, что отличить задачу классификации от задачи конструирования можно и "невооруженным глазом", но это впечатление обманчиво. Без сомнения, это полезный совет, однако открытым остается вопрос о том, как определить степень совершенства инструмента по результатам испытаний. Пример иерархической модели представления данных в бд вуза.

Оболочка дополнена специальным языком, улучшающим читабельность программ, и средствами поддержки библиотеки типовых случаев и заключений, выполненных по ним экспертной системой.

Инструментальные средства этой категории избавляют разработчика от необходимости углубляться в детали реализации системы -- способы эффективного распределения памяти, низкоуровневые процедуры доступа и манипулирования данными.

Одним из наиболее известных представителей таких языков является OPS5, о котором уже шла речь в главах 5, Этот язык прост в изучении и предоставляет программисту гораздо более широкие возможности, чем типичные специализированные оболочки.

Следует отметить, что большинство подобных языков так и не было доведено до уровня коммерческого продукта и представляет собой скорее инструмент для исследователей. Средства этой категории включают несколько программных модулей, что позволяет пользователю комбинировать в процессе разработки экспертной системы разные стили программирования.

Среди первых проектов такого рода была исследовательская программа LOOP, которая допускала использование двух типов представления знаний: базирующегося на системе правил и объектно-ориентированного см. На основе этой архитектуры во второй половине х годов было разработано несколько коммерческих программных продуктов, из которых наибольшую известность получили KEE, KnowledgeCraft и ART.

Инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат 5406204

Однако освоить эти языки программистам далеко не так просто, как языки, отнесенные нами к предыдущей категории. Средства этой категории представляют собой автономные программные модули, предназначенные для выполнения специфических задач в рамках выбранной архитектуры системы решения проблем. Хорошим примером здесь может служить упоминавшийся в главе 15 модуль работы с семантической сетью, использованный в системе VT.

Этот модуль позволяет отслеживать связи между значениями ранее установленных и новых параметров проектирования в процессе работы над проектом.

Подобные модули управления семантической сетью можно использовать для распространения внесенных изменений на все компоненты системы. Класс программ, которые мы называем оболочкой экспертной системы, создавался с целью позволить непрограммистам воспользоваться результатами работы программистов, решавших аналогичные проблемы. Совершенно очевидно, что оболочки являются программами, ориентированными на достаточно узкий класс задач, хотя и более широкий, чем та программа, на основе которой была создана та или иная оболочка.

Разработанная им система EMYCIN ориентирована на те проблемы диагностирования с большими объемами данных, которые поддаются решению с помощью дедуктивного подхода в предположении, что пространство диагностических категорий стационарно. Кленси Clancey назвал класс подобных проблем "проблемами эвристической классификации" см. Однако этот подход значительно меньше подходит для решения проблем конструирования, то есть объединения отдельных элементов в единый комплекс с учетом заданных ограничений см.

К сожалению, нельзя инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат доверять рекомендациям о возможности использования оболочки для решения конкретных проблем. Дело в том, что мы еще не имеем настолько четкого представления о классификации задач, решаемых экспертными системами, инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат можно было точно представить, к какому именно классу следует отнести конкретную систему.

Классификации задач, пригодных для решения экспертными системами, посвящено довольно много работ, из которых следует отметить сборник [Hayes-Roth et al, ] и статью [Chandrasekaran, ]. Может создаться впечатление, что отличить задачу классификации от задачи конструирования можно и "невооруженным глазом", но это впечатление обманчиво. Множество проблем допускает решение разными способами. Например, в том подходе к задаче диагностирования, который использован в системе INTRN1ST, применяются методы, свойственные решению задач конструирования см.

Сложные проблемы зачастую требуют применения комбинированных методов, в которых просматриваются черты, свойственные обоим подходам. Мы еще остановимся на общем подходе к выбору инструментальных средств для построения конкретных экспертных систем ниже, в разделе Но если речь идет конкретно об оболочках, то уже сейчас нужно отметить, что большинство коммерческих продуктов этого типа подходит только для тех проблем, в которых пространство поиска невелико.

Как правило, в них применяется метод исчерпывающего поиска с построением обратной цепочки вывода и ограниченными возможностями управления процессом. Но некоторые современные оболочки, например М. Простота языков представления знаний, применяемых в большинстве оболочек, является, с одной стороны, достоинством, а с другой -- недостатком такого рода систем.

Мы уже отмечали в главе Например, нужно вносить изменения в таблицы знаний, содержащие информацию о медицинских параметрах. При этом используется множество правил мета- и объектного уровня. В результате очень сложно формировать исчерпывающее и понятное для пользователя пояснение. Как отмечал Кленси [Clancey, ] те решения, которые принимаются на этапе программирования правил, в частности касающиеся порядка и количества выражений в антецедентной части, могут разительным образом повлиять на путь поиска в пространстве решений в процессе функционирования системы см.

Другое критическое замечание Эйкинс касается не столько конкретной системы PUFF или EMYCIN, сколько функциональных возможностей систем, базирующихся на правилах, в общем, а следовательно, и всех оболочек, в которых порождающие правила используются в качестве основного языка представления знаний.

Значительная часть экс-пертности -- это знания о типовых случаях, то есть довольно часто встречающихся в предметной области. Эксперты легко распознают известные типовые случаи и способны без особого труда классифицировать их в терминах идеальных прототипов даже при наличии определенных "помех" или неполных данных.

Они интуитивно различают инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат случаю или необычные значения исходных данных и принимают адекватное решение о том, как поступить в дальнейшем при решении проблемы.

Такие знания практически невозможно представить в экспертной системе, если пользоваться только правилами в форме "условие-действие".

Инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат 4066655

Для этого потребуется значительно более сложный формализм, который сведет на нет одно из главных достоинств использования порождающих правил в качестве основного средства принятия решений. Последнее замечание по поводу использования оболочек касается механизма обработки неопределенности.

Такие оболочки, как М. Однако большинство, если не все использованные в оболочках механизмы такого рода, не согласуются с выводами теории вероятностей и обладают свойствами, которые с трудом поддаются анализу.

Конечно, конкретному методу обработки неопределенности при решении конкретной задачи в данной предметной области можно дать прагматическое обоснование, как поступил, например, Шортлифф Shortliffe по отношению к схеме обработки коэффициентов уверенности в системе MYCIN.

Сколько стоит написать твою работу?

Но вряд ли оправданно распространять этот аппарат на другие области применения, встроив его в оболочку. По сравнению с первыми разработками современные оболочки более гибкие, по крайней мере, в том, что без особого труда могут быть интегрированы в большинство операционных сред, доступных на рынке программного обеспечения, и оснащены достаточно развитыми средствами пользовательского интерфейса.

Оболочка поддерживает индивидуальную настройку пользовательского интерфейса и возможность формирования пояснений при ответах на вопрос "почему" в том же стиле, что и система-прародитель MYCIN. Языки высокого уровня являются в руках опытного программиста прекрасным средством быстрого создания прототипа экспертной системы, позволяют обеспечить гибкость процесса разработки при одновременном снижении материальных затрат и сокращении сроков выполнения проекта.

Как правило, среда разработки таких языков обеспечивает совмещение интерфейса разработки и времени выполнения, что позволяет совместить вставку, редактирование и тестирование фрагментов программного кода. Но пользовательский интерфейс такой среды уступает интерфейсу оболочек по части "дружественности", что, правда, не мешает инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат программисту быстро ее освоить.

Языки описания порождающих правил, объектно-ориентированные языки и процедурные дедуктивные системы предоставляют проектировщику экспертных систем значительно большую свободу действий, чем оболочки. Особенно это касается программирования процедур управления и обработки неопределенности. Как отмечалось выше, обычно оболочка имеет встроенный режим управления и сплин 25 кадр обработки неопределенности, которые не могут быть затем изменены в процессе построения на ее основе конкретной экспертной системы.

Та гибкость, которую предоставляют программисту языки высокого уровня, особенно важна при создании экспериментальных систем, в которых заранее выбрать оптимальный режим управления вряд ли. Но, естественно, возможности языков высокого уровня также не беспредельны -- каждый из них имеет свои ограничения. Например, в языке OPS5 возможности динамической памяти ограничены размещением векторов в рабочей памяти, что не позволяет строить в ней рекурсивные структуры данных, такие как графы или деревья.

При разработке системы MORE о ней речь шла в главе 12 из-за этого возникли инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат сложности [Kahn, ].

Некоторые типы структур управления ходом выполнения, например рекурсивные и итерационные циклы, также с трудом реализуются в этом языке. В общем, это та цена, которую приходится платить за относительную простоту программного кода на языке OPS5 и эффективность его выполнения.

Но позднее Форджи обратил внимание на возможные источники низкой эффективности такого упрощенного подхода [Forgy, ]. Если одно и то же условие встречалось в N правилах, то при прежнем упрощенном подходе выполнялось N операций сопоставления. Это пример внутрицикловой итерации within-cycle iteration.

Форджи назвал это межцикловой итерацией between-cycle iteration. На сегодняшний день большинство FRL-систем написаны на Лиспе. Пролог все чаще в последнее время стал привлекаться к разработке ЭС. Математической основой этого языка являются. За счет наличия большого набора встроенных предикатов язык Пролог можно отнести к универсальным языкам программирования и даже к языкам системного программирования. Важнейшей особенностью маленькие женщины рецензия на является наличие реляционной базы данных.

Язык относится к числу продукционных. Являясь универсальным языком, он, в первую очередь, предназначен для разработки систем ИИ, и, в частности экспертных систем. Архитектура языка OPS типична для продукционных систем: база правил, рабочая память и механизм вывода. Отличительные черты семейства языков OPS: программное управление стратегией вывода решений, развитая структура данных и принципиальная эффективность реализации. Язык программирования Рефал рекурсивных функций алгоритмический язык.

Программные средства создания систем естественно-языкового общения Рассмотрим наиболее известные и широко применяемые программные средства искусственного интеллекта. Требования к организации-разработчику.

Это машинно-независимый алгоритмический язык, ориентированный на так называемые "символьные преобразования": перевод с одного языка на другой, алгебраические выкладки и т.

Рефал - универсальный метаязык для преобразования объектов языковой природы. Важнейшим приложением Рефала является его использование в качестве метаязыка для построения системных макрокоманд и специализированных языков. В качестве конкретных областей применения Рефала следует отметить, в частности, создание специализированных языков общения с ЭВМ, автоматическую генерацию программ, перенос программ на языки высокого уровня и их адаптацию при переходе от одного типа ЭВМ к другому.

8.3. Инструментальные средства построения экспертных систем. Пример построения эс.

Проблема выбора программных инструментальных средств вызывает бурные дискуссии между сторонниками специализированных языков ИИ и традиционных языков высокого уровня. Над решением данной проблемы работает целый ряд компаний, специализирующихся на ИИ и коммерческих ЭС, а также большинство крупных фирм по производству ЭВМ. В системах ЕЯ-общения обычно предполагается, что в качестве средства общения используется текст или письменная речь. Поэтому в системах ЕЯ-общения под текстом понимается орфографический текст как пишется инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат, а в системах речевого общения СРО используется фонемный текст как слышится.

Синтез речи - это возможность обработки текстовой или числовой информации, согласно установленным правилам произношения для конкретного языка, и преобразование ее в синтезированный голос, по восприятию близкий к человеческому. Анализ речи - это распознавание отдельных слов или слитной человеческой речи, с последующим ее преобразованием в текст либо последовательность команд. В настоящее время появляется много интересных разработок в области СРО. Эти системы синтеза речи ориентированы на применение в качестве голосовых информаторов в онлайновых телефонных информационных и справочных службах, всевозможных программных приложениях, Интернет-сервисах, бытовых и промышленных приборах и т.

Система распознавания речи Sakrament Speech Recognition Engine выделяется хорошим качеством распознавания речи, низкой себестоимостью, а также возможностью дальнейшей модификации и настройки.

Инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат 5308

Основная область применения - создание программ, управляющих действиями компьютера или другого электронного устройства с помощью голосовых команд, а также при организации инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат справочных и информационных служб. Она использует знания, хранящиеся в базе знаний и выводит конечный результат, то есть результат планирования.

Если необходимо объяснение логического вывода, то подсистема объяснения дает развернутый комментарий хода решения задачи. Искусственный интеллект — это одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю — непрограммисту ставить и решать свои традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ. Задачи искусственного интеллекта — это задачи, в которых формализуется не процесс решения, а процесс поиска решения.

Наиболее широкое распространение методы искусственного интеллекта нашли в программах, называемых экспертными системами. Экспертная система представляет собой набор специальных компьютерных программ, базирующих на системном аккумулировании, обобщении и анализе знаний высококвалифицированных специалистов — экспертов в целях использования их в процессе решения задач в различных областях человеческой деятельности.

К особенностям ЭС относятся: способность принятия решений, возможность общения к ней обыкновенного пользователя, объяснение принимаемых решений, наличие в информационных массивах системы практически всей известной в заданной области информации, включая знания и опыт специалистов. Иными словами, сделана попытка заменить высококвалифицированного специалиста компьютером.

Типичная экспертная система состоит из машины логического вывода механизма вывода или решателя, базы данных, базы знаний, компонентов приобретения знаний, объяснительного и диалогового компонентов. Экспертные системы классифицируются по задаче, связи с реальным временем, по типу ЭВМ, по степени интеграции.

Основой экспертной системы является база знаний. База знаний — это совокупность моделей, правил и факторов, порождающих анализ и выводы для нахождения, решений сложных задач в некоторой предметной области. Знания основаны на данных, полученных эмпирическим путем.

Знания — это хорошо структурированные данные или метаданные. Знания имеют свойства: внутреннюю интерпретируемость, рекурсивную структурируемость, взаимосвязь единиц, наличие семантического пространства с метрикой, активность. Представление знаний в экспертной системе является решающим аспектом их разработки. Под представлением знаний подразумевают соглашение о том, как описывать реальную предметную область.

Существуют следующие типы моделей языков представления знаний: логические, семантические сети, фреймы, продукционные модели.

Правило 1. Ниже приведен программный код на языке CLIPS, в котором реализована описанная выше стратегия работы со множеством контекстов. Московский государственный университет природообустройства. Дерево решений представлено диаграммой, прямоугольники которой называются вершинами, линии, соединяющие вершины — дугами.

Каждая из моделей имеет свои преимущества и недостатки. Поэтому в последнее время наметилась тенденция создать комбинированные языки представления знаний. Чаще всего комбинируются фреймовые и продукционные модели. Для построения экспертных систем используются такие инструментальные средства, как традиционные языки программирования, языки искусственного интеллекта, специальный программный инструментарий и оболочки.

Инструментальные средства разработки экспертных систем

Какие модели представления знаний существуют в настоящее время? Каковы их особенности, достоинства и недостатки? Определите рекомендации по прибыли от реализации товарной продукции, услуг и работ. Тип работы промокода - " дипломная работа ".

  • Технология обработки данных в среде арм.
  • Глобальные компьютерные сети.
  • На сегодняшний день большинство FRL-систем написаны на Лиспе.
  • Искусственный интеллект — это одно из направлений информатики, целью которого является разработка аппаратно-программных средств, позволяющих пользователю — непрограммисту ставить и решать свои традиционно считающиеся интеллектуальными задачи, общаясь с ЭВМ.
  • Интеллектуальные информационные системы.
  • Список имен переменных.

Экспертные системы как прикладная область искусственного интеллекта которой она будет работать, и обучение людей, которых она будет обслуживать.

Иногда это означает внесение существенных изменений. Такое изменение требует непременного вмешательства инженера по знаниям или какого-либо другого специалиста, который сможет модифицировать систему. Под стыковкой подразумевается также разработка связей между экспертной системой и средой, в которой она действует.

Этап 6: поддержка системы При перекодировании системы на язык, подобный Си, повышается её быстродействие и увеличивается переносимость, однако гибкость при этом уменьшается. Заключение Экспертные системы являются наиболее известным и распространённым видом интеллектуальных систем. Как и любые другие системы, они имеют ряд своих особенностей: экспертные системы ориентированы на решение широкого круга задач в неформализованных областях, на приложения, которые до недавнего времени считались малодоступными для вычислительной техники.

Экспертные системы строятся для решения широкого круга проблем в инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат областях, как: прогнозирование — проектирование возможных последствий данной ситуации.

Что такое северное сияние рефератОтчет по практике в гостинице официантом
Система экологического мониторинга рефератРоль персонала в организации реферат
Реферат на тему сны и сновиденияДоклад фгос татар теле
Методы изготовления зубчатых колес рефератРеферат теория производства фирмы

Литература Гаскаров, Д. Интеллектуальные информационные системы. Долин, Г. Что такое ЭС. Острейковский, В.

Инструментальные средства создания экспертных систем для задач моделирования

Убейко, В. Экспертные системы. Ясницкий, Л. Введение в искусственный интеллект. Страницы: 1 2 3. Похожие рефераты:. Базы знаний как современные интеллектуальные информационные системы Понятие базы знаний для управления метаданными.

Особенности баз знаний интеллектуальной системы. Языки, используемые для разработки интеллектуальных информационных систем. В настоящее время в области инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат систем уже имеется серьезный теоретический базис, существует большой спектр разнообразных методов, технологий и инструментальных программных средств поддержки разработчиков ИИС.

Данная сфера является весьма перспективной для разработки, в связи с тем, что непрерывно повышается сложность задач, которые ставятся перед ЭВМ, что логично приводит к развитию средств для решения поставленных проблем.

И, кроме того, все большую долю набирают так называемые неформализованные или плохо формализованные задачи, которые не поддаются решению обычными методами, но при этом представляют весьма обширный и очень важный класс задач.

Многие специалисты считают, что эти задачи являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ. Сложно спрогнозировать, к чему именно приведет совершенствование технологий в сфере ИИС.

Создание ИИ на сегодняшний день является основным и, возможно, самым перспективным направлением работ в области интеллектуальных систем. Область возможного применения ИИ чрезвычайно широка: от ведения игровых партий в настольные игры с противником-человеком до автономного планирования и прогнозирования последствий своих действий в условиях, удаленных от человека — например, в космосе; от диагностики заболеваний до дешифровки генетического кода человека.

Инструментальные программные средства для создания экспертных систем реферат 5273

Но, в какой бы области не применялся ИИ, в будущем он однозначно станет сильным подспорьем, тем более что уже сегодня существуют сферы, в которых искусственный разум сравнялся или даже превзошел человеческий. Так, Дэвид Хекерман, программист из Microsoft Research, описал случай, когда ведущий специалист в области патологии лимфатических узлов не согласился с диагнозом программы в особо сложном случае.

Создатели программы предложили, чтобы этот врач запросил у компьютера пояснения по поводу данного диагноза. Машина указала основные факторы, повлиявшие на ее решение, и объяснила нюансы взаимодействия нескольких симптомов, наблюдавшихся в данном случае.