Проектирование продукционной модели ЭС, и разработка ее компонентов

Размещено на http://www.allbest.ru/

Министерство науки и образования Республики Казахстан

Алматинский университет энергетики и связи

Кафедра Компьютерных Технологий

Дисциплина «системы искусственного интеллекта»

Лабораторная работа

Проектирование продукционной модели ЭС, и разработка ее компонентов

Выполнили: ст. гр. БВТ-09-4

Альжанова А.

Утебалиева Б.

Проверил: Абдрахманов Т.Е.

Алматы 2013

Цель работы: Разработка основных требований для проектирования ЭС. Проектирование продукционной модели ЭС и структуры ЭС и ее компонент.

В общем случае экспертные системы предназначены для так называемых неформализованных задач, т. е. экспертные системы не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач, но дополняют их, тем самым значительно расширяя возможности. Именно этого и не может сделать простой человек-эксперт.

Такие сложные неформализованные задачи характеризуются:

1) ошибочностью, неточностью, неоднозначностью, а также неполнотой и противоречивостью исходных данных;

2) ошибочностью, неоднозначностью, неточностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;

3) большой размерностью пространства решений конкретной задачи;

4) динамической изменчивостью данных и знаний непосредственно в процессе решения такой неформализованной задачи.

Экспертные системы главным образом основаны на эвристическом поиске решения, а не на исполнении известного алгоритма. В этом одно из главных преимуществ технологии экспертных систем перед традиционным подходом к разработке программ. Именно это и позволяет им так хорошо справляться с поставленными перед ними задачами.

Структура экспертных систем

Разработка экспертных систем имеет ряд существенных отличий от разработки обычного программного продукта. Опыт создания экспертных систем показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программировании, либо сильно увеличивает количество времени, затраченного на создание экспертных систем, либо вовсе приводит к отрицательному результату.

Экспертные системы в общем случае подразделяются на статические и динамические.

Для начала рассмотрим статическую экспертную систему.

Стандартная статическая экспертная система состоит из следующих основных компонентов:

1) рабочей памяти, называемой также базой данных;

2) базы знаний;

3) решателя, называемого также интерпретатором;

4) компонентов приобретения знаний;

5) объяснительного компонента;

6) диалогового компонента.

Рабочая память (по абсолютной аналогии с рабочей, т. е. оперативной памятью компьютера) предназначена для получения и хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи.

База знаний предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих конкретную предметную область, и правил, описывающих рациональное преобразование данных этой области решаемой задачи.

Решатель, называемый также интерпретатором, функционирует следующим образом: используя исходные данные из рабочей памяти и долгосрочные данные из базы знаний, он формирует правила, применение которых к исходным данным приводит к решению задачи. Одним словом, он действительно «решает» поставленную перед ним задачу;

Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс заполнения экспертной системы знаниями эксперта, т. е. именно этот компонент обеспечивает базу знаний всей необходимой информацией из данной конкретной предметной области.

Компонент объяснений разъясняет, как система получила решение данной задачи, или почему она это решение не получила и какие знания она при этом использовала. Иначе говоря, компонент объяснений создает отчет о проделанной работе.

Данный компонент является очень важным во всей экспертной системе, поскольку он значительно облегчает тестирование системы экспертом, а также повышает доверие пользователя к полученному результату и, следовательно, ускоряет процесс разработок.

Диалоговый компонент служит для обеспечения дружественного интерфейса пользователя как в ходе решения задачи, так и в процессе приобретения знаний и объявления результатов работы.

Теперь, когда мы знаем, из каких компонент в общем состоит статистическая экспертная система, построим диаграмму, отражающую структуру такой экспертной системы. Она имеет следующий вид:

Статические экспертные системы чаще всего используются в технических приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего среды, происходящие во время решения задачи. Любопытно знать, что первые экспертные системы, получившие практическое применение, были именно статическими.

Итак, на этом закончим пока рассмотрение статистической экспертной системы, перейдем к анализу экспертной системы динамической.

В отличие от статической экспертной системы в структуру динамической экспертной системы дополнительно вводятся два следующих компонента:

1) подсистема моделирования внешнего мира;

2) подсистема связей с внешним окружением.

Подсистема связей с внешним окружением как раз и осуществляет связи с внешним миром. Делает она это посредством системы специальных датчиков и контроллеров.

Помимо этого, некоторые традиционные компоненты статической экспертной системы подвергаются существенным изменениям, для того чтобы отобразить временную логику событий, происходящих в данный момент в окружающей среде.

Это главное различие между статической и динамической экспертными системами.

Пример динамической экспертной системы - управление производством различных медикаментов в фармацевтической промышленности.

Контрольные вопросы:

1. Что означает компонента БД для ЭС продукционной модели?

Компонента БД для ЭС продукционной модели играет следующую роль:

· используется для обработки данных об операциях фирмы системой управления базой данных, входящую в состав системы поддержки принятия решений;

· сделать обработку за пределами системы поддержки принятия решений, создав для этого специальную базу данных. Этот вариант более предпочтителен для фирм, производящих большое количество коммерческих операций. Обработанные данные об операциях фирмы образуют файлы, которые для повышения надежности и быстроты доступа хранятся за пределами системы поддержки принятия решений.

2. Критерий для проектирования ЭС продукционного типа.

Простота создания и понимания отдельных правил; простота пополнения и модификации знаний; простота и наглядность механизма вывода, обеспечивающая простоту объяснения действий системы.

3. Что означает компонента Диалог для ЭС продукционной модели?

Компонент, играющий роль интерфейса экспертной системы.

4. В чем преимущество продукционной модели перед другими?

Продукционная модель чаще всего применяется в промышленных экспертных системах. Она привлекает разработчиков своей наглядностью, высокой модульностью, легкостью внесения дополнений и изменений и простотой механизма логического вывода.

5. В чем заключается цель разработки экспертных систем?

Замена живого человека-эксперта машиной. Причем данная замена при существующем уровне развития технологии совершенна равная, и зачастую даже более выгодна.

6. Назовите модели представления знаний?

· продукционные модели - модели основанные на правилах, позволяют представить знание в виде предложений типа: «ЕСЛИ условие, ТО действие». Продукционные модели обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа правил, они начинают противоречить друг другу;

· сетевые модели или семантические сети - как правило, это граф, отображающий смысл целостного образа. Узлы графа соответствуют понятиям и объектам, а дуги - отношениям между объектами;

· фреймовые модели - основывается на таком понятии как фрейм (англ. frame - рамка, каркас). Фрейм - структура данных для представления некоторого концептуального объекта. Информация, относящаяся к фрейму, содержится в составляющих его слотах. Слоты могут быть терминальными либо являться сами фреймами, т.о. образуя целую иерархическую сеть.

7. Какие имеются режимы функционирования ЭС?

ЭС может функционировать в 2-х режимах.

Режим ввода знаний -- в этом режиме эксперт с помощью инженера по знаниям посредством редактора базы знаний вводит известные ему сведения о предметной области в базу знаний ЭС.

Режим консультации -- пользователь ведет диалог с ЭС, сообщая ей сведения о текущей задаче и получая рекомендации ЭС. Например, на основе сведений о физическом состоянии больного ЭС ставит диагноз в виде перечня заболеваний, наиболее вероятных при данных симптомах.

8. Какая стратегия отвечает на вопрос «Почему?»

9. Какая стратегия отвечает на вопрос «Как?»

проектирование семантический модель сеть

Размещено на Allbest.ru