Студопедия

КАТЕГОРИИ:

АстрономияБиологияГеографияДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника


Примеры интеллектуальных и экспертных систем




Таблица 1.Примеры систем искусственного интеллекта

Система Область ИИ Назначение
ROBIN Стратегические ¦игры Интеллектуальная программа для игр типа шахмат
ALICE Информационно-поисковая система Проводит поиск в базах данных по аналогии или дедукции.
PEACE Решение задач Решает задачи по синтезу и анализу электросхем
RITA Представление знаний Моделирует способ выработки концепций
MUSCADET Доказательство теорем Доказывает теоремы из области «чистой» математики
ARGOS-II Роботехника Имитация принятия решений роботом

 

Таблица 2.Примеры наиболее распространенных экспертных систем

Система Назначение
MYCIN — система для диагностирования бактериальной инфекции; (MYCIN-EMYCIN-TEIREIAS-PUFF-NEOMYCIN – это семейство медицинских ЭС и сервисных программных средств, для их построения).
PROSPECTOR — система автоматизированной оценки геологической разведки; (PROSPECTOR-KAS – предназначена для поиска (предсказания) месторождений на основе геологических анализов. KAS- система приобретения знаний для PROSPECTOR).
INTERNIST — система-консультант в области общей терапии;
CASNET — система для диагностирования глаукомы; (CASNET-EXPERT. Система CASNET- медицинская ЭС для диагностики выдачи рекомендаций по лечению глазных заболеваний. На ее основе разработан язык инженерии знаний EXPERT, с помощью которой создан ряд других медицинских диагностических систем).
Heuristic DENDRAL и Meta-DENDRAL системы для логического вывода структур химических соединений; (Система DENDRAL позволяет определить наиболее вероятную структуру химического соединения по экспериментальным данным (масс- спектрографии, данным ядерном магнитного резонанса и др.). M-D автоматизирует процесс приобретения знаний для DENDRAL. Она генерирует правила построения фрагментов химических структур.)
R1 — система для определения конфигурации ЭВМ типа VAX;
MOLGEN — система, выступающая в роли ассистента при планировании экспериментов в генетике.
HEARSAY-HEARSAY-2-HEARSAY-3-AGE Первые две системы этого ряда являются развитием интеллектуальной системы распознавания слитной человеческой речи, слова которой берутся из заданного словаря. Эти системы отличаются оригинальной структурой, основанной на использовании доски объявлений - глобальной базы данных, содержащей текущие результаты работы системы. В дальнейшем на основе этих систем были созданы инструментальные системы HEARSAY-3 и AGE (Attempt to Generalize- попытка общения) для построения ЭС.
AM EURISCO Системы AM (Artifical Mathematician- искусственный математик) и EURISCO были разработаны в Станфордском университете доктором Д. Ленатом для исследовательских и учебных целей.

 

Таблица 3.Наиболее известные оболочки экспертных систем.

Система Разработчик Назначение
Advisor Ultimate Media Inc Обучение
Duck Smart System Technology Организационное управление
Expert-Ease Jeffrey Perrone Разработка небольших ЭС
INSIGHT-2 Level 5 Research Обучение
Knowledge Carnegie Group Inc Управление производством
Craft Rule-Master Radian Corporation Диагностика, управление, страхование, военное дело
TIMM General Research Помощь пилоту вертолета во время
DEM ВИНТИ им. Финна Фармакология, экология, техническая диагностика
АРИАДНА НИИ системных исследований Разработка больших ЭС
ПиЭС ВЦ АН СССР Проектирование ЭС
СПЭИС НИИ системных исследований Создание ЭС, обрабатывающих ин формацию разного рода

 

  1. Архитектура и особенности экспертных систем.

Обобщенная структура экспертной системы представлена на рис.. Следует учесть, что реальные ЭС могут иметь более сложную структуру, однако блоки, изображенные на рисунке, непременно присутствуют в любой действительно экспертной системе, поскольку представляют собой стандарт де-факто структуры современной ЭС.

Рис. 8.Структура экспертной системы

В целом процесс функционирования ЭС можно представить следующим образом: пользователь, желающий получить необходимую информацию, через пользовательский интерфейс посылает запрос к ЭС; решатель, пользуясь базой знаний, генерирует и выдает пользователю подходящую рекомендацию, объясняя ход своих рассуждений при помощи подсистемы объяснений.

Так как терминология в области разработки ЭС постоянно модифицируется, определим основные термины в рамках данной книги:

r Пользователь — специалист предметной области, для которого предназначена система. Обычно его квалификация недостаточно высока и поэтому он нуждается в помощи и поддержке своей деятельности со стороны ЭС.

r Инженер по знаниям — специалист в области искусственного интеллекта, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Синонимы: когнитолог, инженер-интерпретатор, аналитик.

r Интерфейс пользователя — комплекс программ, реализующих диалог пользователя с ЭС как на стадии ввода информации, так и при получении результатов.

r База знаний (БЗ) — ядро ЭС, совокупность знаний предметной области, записанная на машинный носитель в форме, понятной эксперту и пользователю (обычно на некотором языке, приближенном к естественному). Параллельно такому "человеческому" представлению существует БЗ во внутреннем "машинном" представлении.

r Решатель — программа, моделирующая ход рассуждений эксперта на основании знаний, имеющихся в БЗ. Синонимы: дедуктивная машина, машина вывода, блок логического вывода.

r Подсистема объяснений — программа, позволяющая пользователю получить ответы на вопросы: "Как была получена та или иная рекомендация?" и "Почему система приняла такое решение?" Ответ на вопрос "как" — это трассировка всего процесса получения решения с указанием использованных фрагментов БЗ, т. е. всех шагов цепи умозаключений. Ответ на вопрос "почему" — ссылка на умозаключение, непосредственно предшествовавшее полученному решению, т. е. отход на один шаг назад. Развитые подсистемы объяснений поддерживают и другие типы вопросов.

r Интеллектуальный редактор БЗ — программа, представляющая инженеру по знаниям возможность создавать БЗ в диалоговом режиме. Включает в себя систему вложенных меню, шаблонов языка представления знаний, подсказок ("help" — режим) и других сервисных средств, облегчающих работу с базой.

Еще раз следует подчеркнуть, что представленная на рис. 12 структура является минимальной, что означает обязательное присутствие указанных на ней блоков. Если система объявлена разработчиками как экспертная, только наличие всех этих блоков гарантирует реальное использование аппарата обработки знаний. Однако промышленные прикладные ЭС могут быть существенно сложнее и дополнительно включать базы данных, интерфейсы обмена данными с различными пакетами прикладных программ, электронными библиотеками и т. д.

 

 

  1. Классификация экспертных систем.

Существуют различные подходы к классификации экспертных систем, т. к. класс ЭС сегодня объединяет несколько тысяч различных программных комплексов, которые можно классифицировать по десятку критериев. Полезными могут оказаться классификации, представленные на рисунке.

Рис. 9.Классификация экспертных систем


Поделиться:

Дата добавления: 2015-04-18; просмотров: 409; Мы поможем в написании вашей работы!; Нарушение авторских прав





lektsii.com - Лекции.Ком - 2014-2024 год. (0.006 сек.) Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав
Главная страница Случайная страница Контакты