Этапы создания экспертной системы

Размещено на http://allbest.ru

ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ

НОУ ВПО «Липецкий эколого-гуманитарный институт»

КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА

по дисциплине «Экспертные информационные системы»

Этапы создания экспертной системы

Выполнила:

Студентка группы ПЗ-10 Наумова Е.В.

Проверил:

Доцент Пашков С.А.

Липецк 2014

Введение

Экспертная система - это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции. Экспертная система, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы экспертных систем, определённым образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.

1. Виды экспертных систем

Наиболее известные ЭС, разработанные в 60-70-х годах, стали в своих областях уже классическими. По происхождению, предметным областям и по преемственности применяемых идей, методов и инструментальных программных средств их можно разделить на несколько семейств.

1. META-DENDRAL. Система DENDRAL позволяет определить наиболее вероятную структуру химического соединения по экспериментальным данным (маспектрографии, данным ядерном магнитного резонанса и др.).M-D автоматизирует процесс приобретения знаний для DENDRAL. Она генерирует правила построения фрагментов химических структур.

2. MYCIN-EMYCIN-TEIREIAS-PUFF-NEOMYCIN. Это семейство медицинских ЭС и сервисных программных средств для их построения.

3. PROSPECTOR-KAS. PROSPECTOR- предназначена для поиска (предсказания) месторождений на основе геологических анализов. KAS- система приобретения знаний для PROSPECTOR.

4. 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.

5. 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.

6. Системы AM (Artifical Mathematician- искусственный математик) и EURISCO были разработаны в Станфордском университете доктором Д. Ленатом для исследовательских и учебных целей. Ленат считает, что эффективность любой ЭС определяется закладываемыми в нее знаниями. По его мнению, чтобы система была способна к обучению, в нее должно быть введено около миллиона сведений общего характера. Это примерно соответствует объему информации, каким располагает четырехлетний ребенок со средними способностями. Ленат, также считает, что путь создания узкоспециализированных ЭС с уменьшенным объемом знаний ведет к тупику.

В систему AM первоначально было заложено около 100 правил вывода и более 200 эвристических алгоритмов обучения, позволяющих строить произвольные математические теории и представления. Сначала результаты работы системы были весьма многообещающими. Она могла сформулировать понятия натурального ряда и простых чисел. Кроме того, она синтезировала вариант гипотезы Гольдбаха о том, что каждое четное число, большее двух, можно представить в виде суммы двух простых чисел. До сих пор не удалось ни найти доказательства данной гипотезы, ни опровергнуть ее. Дальнейшее развитие системы замедлилось и было отмечено, что, несмотря на проявленные, на первых порах “математические способности”, система не может синтезировать новых эвристических правил, т.е. ее возможности определяются только теми эвристиками, что были в нее изначально заложены.

При разработке системы EURISCO была предпринята попытка преодолеть указанные недостатки системы AM. Как и в начале эксплуатации AM, первые результаты, полученные с помощью EURISCO, были эффективными. Сообщалось, что система EURISCO может успешно участвовать в очень сложных играх. С ее помощью в военно-стратегической игре, проводимой ВМФ США, была разработана стратегия, содержащая ряд оригинальных тактических ходов. Согласно одному из них, например, предлагалось взрывать свои корабли, получившие повреждения. При этом корабли, оставшиеся неповрежденными, получает необходимое пространство для выполнения маневра.

Однако через некоторое время обнаружилось, что система не всегда корректно переопределяет первоначально заложенные в нее правила. Так, например, она стала нарушать строгое предписание обращаться к программистам с вопросами только в определенное время суток. Т.о., система EURISCO, так же как и ее предшественница, остановилась в своем развитии, достигнув предела, определенного, в конечном счете, ее разработчиком.

2. Этапы проектирования экспертных систем, их характеристики

Этап 1. Идентификация

Определяются задачи, которые подлежат решению. Планируется ход разработки прототипа экспертной системы, определяются: нужные ресурсы (время, люди, ЭВМ и т.д.), источники знаний (книги, дополнительные специалисты, методики), имеющиеся аналогичные экспертные системы, цели (распространение опыта, автоматизация рутинных действий и др.), классы решаемых задач и т.д. Этап идентификации - это знакомство и обучение коллектива разработчиков. Средняя длительность 1-2 недели.

На этом же этапе разработки экспертных систем проходит извлечение знаний. Инженер по знаниям помогает эксперту выявить и структурировать знания, необходимые для работы экспертной системы, с использованием различных способов: анализ текстов, диалоги, экспертные игры, лекции, дискуссии, интервью, наблюдение и другие.

Извлечение знаний - это получение инженером по знаниям более полного представления о предметной области и методах принятия решения в ней. Средняя длительность 1-3 месяца.

Этап 2. Концептуализация

Выявляется структура полученных знаний о предметной области. Определяются: терминология, перечень главных понятий и их атрибутов, структура входной и выходной информации, стратегия принятия решений и т.д. Концептуализация - это разработка неформального описания знаний о предметной области в виде графа, таблицы, диаграммы либо текста, которое отражает главные концепции и взаимосвязи между понятиями предметной области. Средняя длительность этапа 2-4 недели.

Этап 3. Формализация

На этапе формализации все ключевые понятия и отношения, выявленные на этапе концептуализации, выражаются на некотором формальном языке, предложенном (выбранном) инженером по знаниям. Здесь он определяет, подходят ли имеющиеся инструментальные средства для решения рассматриваемой проблемы или необходим выбор другого инструментария, или требуются оригинальные разработки. Средняя длительность 1-2 месяца.

Этап 4. Реализация

Создается прототип экспертной системы, включающий базу знаний и другие подсистемы. На данном этапе применяются следующие инструментальные средства: программирование на обычных языках (Паскаль, Си и др.), программирование на специализированных языках, применяемых в задачах искусственного интеллекта (LISP, FRL, SmallTalk и др.) и др. Четвертый этап разработки экспертных систем в какой-то степени является ключевым, так как здесь происходит создание программного комплекса, демонстрирующего жизнеспособность подхода в целом. Средняя длительность 1-2 месяца.

Этап 5. Тестирование

Прототип проверяется на удобство и адекватность интерфейсов ввода-вывода, эффективность стратегии управления, качество проверочных примеров, корректность базы знаний. Тестирование - это выявление ошибок в выбранном подходе, выявление ошибок в реализации прототипа, а также выработка рекомендаций по доводке системы до промышленного варианта.

Этап 6. Опытная эксплуатация

Проверяется пригодность экспертной системы для конечных пользователей. По результатам этого этапа может потребоваться существенная модификация экспертной системы.

Процесс разработки экспертной системы не сводится к строгой последовательности перечисленных выше этапов. В ходе работ приходится неоднократно возвращаться на более ранние этапы и пересматривать принятые там решения.

программный экспертный информационный данные

Заключение

Центральная парадигма интеллектуальных технологий сегодня - это обработка знаний. Системы, ядром которых является база знаний (БЗ) или модель предметной области, описанная на языке сверхвысокого уровня, приближенном к естественному, называют интеллектуальными. Чаще всего интеллектуальные системы применяются для решения сложных задач, где основная сложность решения связана с использованием слабо-формализованных знаний специалистов-практиков и где логическая (или смысловая) обработка информации превалирует над вычислительной. Наиболее распространенным видом ИС являются экспертные системы.

Исследование этапов проектирования экспертных систем для повышения результативности, полезности, надежности и производительности разрабатываемой системы, удовлетворяющей требованиям пользователя. Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом.

Размещено на Allbest.ru