Экспертные системы

Размещено на http://www.allbest.ru/

Башкирский государственный аграрный университет

Экспертные системы

Технические науки

№61-1

Михайлик Роман Александрович, бакалавр, студент

28.02.2017

Аннотация

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний -- как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Экспертные системы, информационная технология

Экспертная система -- компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

В информатике экспертные системы рассматриваются совместно с базами знаний как модели поведения экспертов в определенной области знаний с использованием процедур логического вывода и принятия решений, а базы знаний -- как совокупность фактов и правил логического вывода в выбранной предметной области деятельности.

Экспертная система, как правило, рассчитана на следующие основные характеристики:

· Высокая эффективность. Система должна быть способной давать ответы на уровне компетентности, равной или более высокой по сравнению с экспертом в данной области. Это означает, что качество рекомендаций, предоставляемых системой, должно быть очень высоким.

· Приемлемое время отклика. Система должна выполнять свою работу за приемлемое время, сопоставимое или лучшее по сравнению с тем, которое требуется эксперту, чтобы выработать решение. Экспертная система, для которой требуется год, чтобы получить решение, тогда как эксперту-человеку достаточно одного часа, никому не нужна. Временные ограничения, регламентирующие производительность экспертной системы, могут оказаться особенно жесткими в случае систем реального времени, когда ответ должен быть получен в пределах определенного интервала времени.

· Хорошая надежность. Экспертная система должна быть надежной и не подверженной сбоям, или она не будет использоваться.

· Понятность. Система должна быть способной объяснить все этапы своих рассуждений, осуществляемых в ходе выработки решения, чтобы ее работа была доступной для понимания. Система не может быть просто "черным ящиком", который вырабатывает загадочный ответ, и должна предоставлять возможность получить объяснение по такому же принципу, как эксперты-люди могут объяснить свои рассуждения.

· Гибкость. Экспертная система может содержать большой объем знаний, поэтому важно иметь эффективный механизм добавления, модификации и удаления знаний. Одна из причин популярности системы на основе правил является возможность эффективного и модульного хранения правил.

В зависимости от системы средство объяснения может быть простым или сложным. Простое средство объяснения в системе, основанной на правилах, может просто предусматривать составление списка всех фактов, которые привели к выполнению самого последнего правила. Более сложные системы могут выполнять следующие действия:

· Составление списка всех за и против конкретной гипотезы. Гипотеза обозначает цель, которая должна быть доказана, такая как, в медицинской диагностической экспертной системе "У пациента имеется столбнячная инфекция". В данной задаче может быть несколько гипотез, пациент может фактически иметь одновременно несколько заболеваний. Гипотеза представляет собой утверждение, истинность которого находится под сомнением и которое должно быть доказано.

· Поиск объяснений для всех следствий гипотезы. Например, если принято предположение, что у пациента действительно имеется столбняк, то должны быть свидетельства о наличии высокой температуры, возникающей в результате развития инфекционного заболевания. Если этот симптом в дальнейшем действительно обнаруживается, то степень доверия к тому, что гипотеза истинна, увеличивается. Если же этот симптом не наблюдается, то степень доверия к истинности гипотезы уменьшается.

· Выдача прогноза, или предсказания того, что произойдет, если гипотеза является истинной.

· Обоснование необходимости предъявления программой вопросов пользователю для получения дополнительной информации. Эти вопросы можно использовать, чтобы направить цепь рассуждений по наиболее вероятным путям получения диагноза. При решении большинства практических задач попытка исследовать все возможности оказывается слишком дорогостоящей или требующей много времени, поэтому должны быть предусмотрены определенные способы, позволяющие направить поиск к правильному решению. Рассмотрим, например, стоимость, время, и эффект проведения всех возможных медицинских анализов для пациента, который жалуется на боль в горле.

· Обоснование знаний, используемых в программе. Например, если программа указывает, что является истинной гипотеза "У пациента имеется инфекция столбняка", то пользователь может потребовать объяснения. А программа может обосновать свой вывод на основании правила, которое гласит, что если пациент имеет положительные результаты анализа крови на наличие столбняка, то у пациента имеется столбняк. После этого пользователь может потребовать, чтобы программа обосновало это правило. Программа может ответить, указав, что положительные результаты анализа крови на наличие заболевания являются доказательством наличия этого заболевания.

Основными отличиями экспертных систем в сфере экономики от других программных продуктов являются использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма вывода решений, экспертных заключений и новых знаний на основе имеющихся. Знания представляются в такой форме, которая может быть легко обработана. В экспертных системах в сфере экономики известен алгоритм обработки знаний в экспертных системах для экономических процессов в сфере услуг, а не алгоритм решения задачи. Поэтому применение алгоритма обработки знаний может привести к получению такого результата при решении конкретной задачи, который не был предусмотрен. Более того, алгоритм обработки знаний заранее неизвестен и строится по ходу решения задачи на основании эвристических правил. Решение задачи в экспертных системах сопровождается понятными пользователю объяснениями, качество получаемых решений обычно не хуже, а иногда и лучше достигаемого специалистами. В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики), по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается вывести заключение из этих фактов. информатика экспертный компьютерный

Информационная технология решения экономических задач связана с процедурами сбора и преобразования экономической информации, циркулирующей в объекте управления.

Упорядоченная последовательность взаимосвязанных действий, выполняющихся с момента возникновения информации до получения результата определяется технологическим процессом. Технологический процесс состоит из технологических операций.

Организация технологического процесса должна обеспечить его экономичность, комплексность, надежность функционирования, высокое качество работ. Состав процедур преобразования информации и особенности их выполнения во многом зависят от экономического объекта, ведущего автоматизированную обработку информации. Как правило, экономическая информация подвергается всем процедурам преобразования, но в ряде случаев некоторые процедуры могут отсутствовать. Последовательность их выполнения также бывает различной, при этом некоторые процедуры могут повторяться.

В последнее время организация применения компьютерной техники претерпевает значительные изменения, связанные с переходом к созданию интегрированных информационных систем.

Интегрированные информационные системы проектируются с учетом того, что они должны осуществлять согласованное управление данными в пределах предприятия, координировать работу отдельных подразделений, автоматизировать операции по обмену информацией как в пределах отдельных групп пользователей.

В интегрированных информационных системах с распределенной обработкой данных используют различные виды информационно-технологической архитектуры. Организация информационно-технологической архитектуры зависит от используемых программных, технических средств, структуры информационных баз данных, типа сетей.

Архитектура файл-сервер, как правило, используется в информационных системах с распределенной обработкой на базе компьютерных сетей локального типа. Компьютеры в сети делятся на рабочие станции и серверы. На рабочей станции установлены программные средства пользовательского интерфейса, организующие диалог пользователя в сети, и программные средства приложений, выполняющие содержательную обработку данных. На файловом сервере находится информационная база данных сети.

Информационный обмен при архитектуре файл-сервер осуществляется на уровне файлов, доступ к которым в режиме корректировки блокируется для других пользователей сети. Достоинством архитектуры файл-сервер является обеспечение высокого уровня защиты данных от несанкционированного доступа. В качестве недостатков можно отметить перегрузку трафика сети, высокие требования к техническому оснащению рабочих станций, на которых проводится обработка данных.

Тенденция к децентрализованной информационной технологии в системах управления влечет за собой организацию рабочих мест.

Интегрированные компьютерные системы обработки данных проектируются на базе объединения отдельных АРМ специалистов в единую многоуровневую вычислительную сеть.

При выборе, например, направления «Анализ экономической эффективности лизинга по сравнению с кредитом в зависимости от стоимости имущества» предлагается выбор в открывающемся подменю.

В рамках использования комплексных моделей обработки экономической информации в MS Office (MS Excel, MS Access) реализуют функции учета, анализа, прогнозирования, определения оптимального решения для различных задач. Эти задачи включают анализ хозяйственной деятельности предприятия (производства и реализации продукции, использования трудовых ресурсов предприятия, использования основных производственных фондов, результатов деятельности вспомогательных производств, использования материальных ресурсов, себестоимости продукции, прибыли и рентабельности, финансового состояния предприятия, комплексная оценка хозяйственной деятельности); расчет и учет заработной платы для малого предприятия (с организацией учетных карточек для каждого работника, справочной таблицы для исчисления налогов, формированием платежной и сводной ведомости начисления заработной платы); планирования объемов производства и получения целевой прибыли; анализ использования трудовых ресурсов; сравнительный анализ и выбор технологий производства; анализ эффективности использования инвестиций; расчет безубыточности производства и реализации продукции; анализ кредитоспособности заемщика; анализ операций с ценными бумагами.

Список литературы

1. Бездольная Т.Ю., Нестеренко А.В. Аудиторская проверка в строительных компаниях: перспективы ее развития в России. В сборнике: Современные проблемы развития национальной экономики сборник статей VI Международной научно-практической конференции. 2014. С. 77-82.

2. Экспертные системы как основная разновидность интеллектуальных систем Атнагулова Л.Г., Арасланбаев И.В. В сборнике: Актуальные вопросы экономико-статистического исследования и информационных технологий сборник научных статей: посвящается 40-летию создания кафедры «Статистики и информационных систем в экономике». МСХ РФ, Башкирский государственный аграрный университет. Уфа 2011. С. 277-278.

3. Использование интеллектуальных систем в финансовом анализе. Саитова Э.Р., Арасланбаев И.В. В сборнике: Актуальные вопросы экономико-статистического исследования и информационных технологий сборник научных статей: посвящается 40-летию создания кафедры «Статистики и информационных систем в экономике». МСХ РФ, Башкирский государственный аграрный университет. Уфа 2011. С. 269-270.

Размещено на Allbest.ru