Размещено на http://www.allbest.ru/

Федеральное агентство связи

Федеральное государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Санкт-Петербургский государственный университет телекоммуникаций им. проф. М.А. Бонч-Бруевича

Курсовая работа

по дисциплине «Технологии искусственного интеллекта в дизайне»

на тему: «Разработка базы знаний выбора авиабилета»

Выполнила: студентка

гр. ИСТ-431, Голик Т.П.

Приняла: Мусаева Т.В.

Санкт-Петербург 2016

Оглавление

программа модель авиабилет критерий

1. Анализ предметной области

1.1 Постановка задачи

1.2 Классы и подслоты

2. Выбор программ

3. Разработка

Оценка экспертной системы

Заключение

Список использованных источников

1. Анализ предметной области

В последнее время на территории Российской Федерации, остро стоит вопрос цен на авиаперелеты. После кризиса, начавшегося в 2014 году, многие компании разорились, а оставшиеся на рынке авиаперелетов, непомерно завышают цены на билеты, а так же понижают уровень комфортности полета. Поэтому в нынешнее время, стоит заранее выбирать и покупать билеты на самолет.

Выбор и покупка билета - достаточно затруднительный процесс. Большинство людей в данной ситуации, анализируют информацию, по данному вопросу, в интернете, кто-то же обращается напрямую в фирму предоставляющую билеты. К сожалению, первая категория граждан рискует не получить все интересующую их информацию, так как не все интернет ресурсы содержат в себе все интересующие покупателей, сведения о полётах. Чтобы доказать приведенные выше факты, в поисковой системе «Google» был введен запрос «Покупка авиабилетов», результаты данного запроса отображены на рисунке 1.

Рисунок 1 запрос в поисковой системе

Для анализа содержимого, были выбраны сайты 3-х самых крупных авиакомпаний. За основные критерии сравнения были взяты наиболее важные критерии покупки билета, на которые обращает внимание человек, приобретающий билет. Результаты сравнения приведены в таблице 1.

Таблица 1

Сравнение услуг нескольких авиакомпаний

Исходя из данных таблицы, можно сделать вывод: нет такой системы поиска билетов, которая учитывает наиболее важные параметры при выборе и покупки авиабилета.

Для решения данной проблемы, предлагается создать модель системы подбора авиабилетов, содержащую данные в соответствии с таблицей 1 и дополнительный классификатор услуг, позволяющий объединить и расширить все возможные варианты, произвести требуемы выбор.

1.1 Постановка задачи

После проведенного анализа в области авиакомпаний, была поставлена задача на разработку модели системы подбора авиабилетов.

· Построить модель системы по выбору авиабилетов.

Для решения, предлагается построить онтологию. Постройка будет осуществляться путем построения по блокам:

o Классы и их свойства;

o Свойства каждого критерия, с описанием функциональных возможностей и атрибутов концепции (слоты);

o Ограничения по слотам.

1.2 Классы и подслоты

В данной курсовой работе предлагается взять следующие классы:

o CBR_INDEX;

o CBR_DESCRIPTION;

o CBR_CASE.

Для каждого класса, предполагаются подклассы (с их последующим заполнением)

o Стоимость билета (много/средне/мало);

o Класс обслуживания (эконом /бизнес);

o Возможность полета с животными (С_животными/Без_животных);

o Наличие вегетарианского/постного меню (общее/вегетарианское/ постное);

o Время полета (долго,быстро);

o Расположение аэропорта взлета/пребывания (в городе/за городом);

o Комфортная зона ожидания полета (Присутствует/Отсутствует);

o Кормление животных (Кормление/Без кормления);

o Комната матери и ребенка (Есть/Нет);

o Льготные билеты (Студенческие/Для_пожелых_Акционнные);

o Услуги для инвалидов (Пандус/Помощник/Артибуты);

o Возможность онлайн регистрации (Онлайн/У_кассы);

o Место для багажа (С_багажем/Без_багажа);

o Доставка билетов курьером (Доставка_есть/Доставки_нет).

Разработанная модель, позволяет выбрать билет по заданным критериям.

2. Выбор программ

модель авиабилет программа система

Для выполнения поставленной задачи были выбраны программы: Protйgй и jColibri.

Protйgй это свободный, открытый редактор онтологий и фреймворк для построения баз знаний.

Платформа Protйgй поддерживает два основных способа моделирования онтологий посредством редакторов Protйgй-Frames и Protйgй-OWL. Онтологии, построенные в Protйgй, могут быть экспортированы во множество форматов, включая RDF (RDF Schema), OWL и XML Schema.

Protйgй имеет открытую, легко расширяемую архитектуру за счёт поддержки модулей расширения функциональности.

Protйgй поддерживается значительным сообществом, состоящим из разработчиков и учёных, правительственных и корпоративных пользователей, использующих его для решения задач, связанных со знаниями, в таких разнообразных областях, как биомедицина, сбор знаний и корпоративное моделирование.

Protйgй и jColibri были выбраны по 2 причинам:

-обе программы доступны для свободного скачивания с официальных сайтов вместе с плагинами и онтологиями;

-программы легки в использовании.

3. Разработка

Для проектирования модели онтологии, используется программа Protege.

Создаем классы CBR_CASE, CBR_DESCRIPTION, CBR_INDEX, в классе CBR_INDEX создаем подклассы критерии (стоимость, комфортная зона ожидания полета и т.д.), в классах CBR_CASE и CBR_DESCRIPTION, создаем подкласс «Билет от авиакомпании» (рисунок 3).

Рисунок 3 Создание модели

На вкладке "Properties" добавляем свойства. Свойств столько же, сколько и классов в CBR_INDEX. И называются они похожим образом (рисунок 4).

Рисунок 4 создание свойств

Далее, переходим во вкладку OWL Classes, выделяем подкласс "Билеты_авиакомпания" и связываем свойства с классами в CBR_INDEX.

Рисунок 5 Создание подклассов

Создание списка возможных значений для каждого класса/свойства.

Рисунок 6 Создание списка возможных значений

Далее онтология заполняется прецедентами

Рисунок 7 Онтология заполняется прецедентами

Далее в программном пакете jColibri была создана CBR-система. Теперь необходимо настроить каждый параметр прецедента для всех подклассов и свойств из подготовленного файла онтологии.

Рисунок 8 Входные параметры запроса

Рисунок 9 Результат выполнения запроса

В результате выполнения запроса, программа проанализировала введенную нами информацию и предложила наиболее подходящий вариант - Ural Airlines.

Оценка экспертной системы

В данной работе, экспертная система должна быть оценена экспертами. В ходе этого были выбраны критерии оценки эффективности.

В таблице ниже, приводятся критерии, по которым можно определить эффективность системы.

Средняя оценка показателя, будет высчитана по формуле:

Обобщенная экспертная оценка эффективности по всем параметрам:

Характеристика системы

Оценка экспертной системы

Итоговая оценка - 74% - «Хорошо»

Шкала оценки программы:

o 75-100% - «Отлично»

o 50-74% - «Хорошо»

o 49-52% - «Удовлетворительно»

o 24/0% - «Неудовлетворительно»

Заключение

В данном курсовом проекте предложен вариант решения проблем оптимального выбора билета на самолет. Для решения данной задачи, была создана экспертная модель для покупки авиабилетов, дополнительный классификатор услуг, на основе чего была создана онтология, содержащая базу знаний. С помощью созданной базы знаний, существенно облегчается процедура выбора и покупки авиабилетов.

Список использованных источников

1. Нальчюк, Ю.А. База знаний [Текст] / Ю.А. Нальчюк. Москва: Книжный мир, 2014. 107 с.

2. Иванов, Проектирование базы знаний [Текст] / С.А. Иванов // С чего начать. Москва, 2011. С. 12-24.

Размещено на Allbest.ru