Экспертная система

Хорошим подспорьем для диагностирования заболеваний могли бы послужить системы искусственного интеллекта ИИ. Одним из главных достижений ранних исследований по ИИ стало осознание важности специфичного для предметной области знания. Стратегии экспертных систем основаны на знаниях человека-эксперта. Хотя многие программы пишутся самими носителями знаний о предметной области, большинство экспертных систем являются плодом сотрудничества между таким экспертом, как врач, химик, геолог или инженер, и независимым специалистом по ИИ. Эксперт предоставляет необходимые знания о предметной области, описывая свои методы принятия решений и демонстрируя эти навыки на тщательно отобранных примерах.


Поиск данных по Вашему запросу:

Базы онлайн-проектов:
Данные с выставок и семинаров:
Данные из реестров:
Дождитесь окончания поиска во всех базах.
По завершению появится ссылка для доступа к найденным материалам.

Содержание:
ПОСМОТРИТЕ ВИДЕО ПО ТЕМЕ: AIML-2-1-9 Устройство экспертных систем

Малая экспертная система 2.0


В области искусственного интеллекта , экспертная система представляет собой компьютерную систему , которая эмулирует возможность принятия решений человека - эксперта. Экспертные системы предназначены для решения сложных проблем , с помощью рассуждений через органы знания, представленные в основном , как если-то правило , а не через обычный процедурный код.

Первые экспертные системы были созданы в - х годах , а затем широкое распространение в - х годах. Экспертные системы были одними из первых по- настоящему успешных форм искусственного интеллекта программного обеспечения AI. Тем не менее, некоторые эксперты отмечают, что экспертные системы не были частью подлинного искусственного интеллекта , так как они не имеют возможности учиться автономно от внешних данных.

Экспертная система состоит из двух подсистем: логического вывода и базы знаний. База знаний представляет факты и правила. Механизм логического вывода применяет правила к известным фактам , чтобы вывести новые факты.

Умозаключение двигатели могут также включать в себя объяснение и отладочные способности. Исследователи Стэнфордского университета попытались определить домены , где опыт был высоко оценен и сложные, такие как диагностика инфекционных заболеваний Mycin и идентификации неизвестных органических молекул DENDRAL. Экспертные системы стали одними из первых по- настоящему успешных форм искусственного интеллекта программного обеспечения AI. Исследование экспертных систем также активно во Франции.

В то время как в США , в центре внимания , как правило, в системах , основанных на правилах, первых в системах трудно закодированных в верхней части LISP сред программирования , а затем на экспертных оболочек системы , разработанные производителями , такими как Intellicorp , во Франции исследование было сосредоточено больше на системах , разработанных в Прологе. Преимущество экспертной системы оболочек было то , что они были несколько легче непрограммисты использовать.

Преимущество сред Пролога в том , что они не были сосредоточены только на если-то правило; Пролог среда при условии , гораздо лучше реализации полной первого порядка логики среды. В - х годах, экспертные системы пролиферируют. Университеты предложил эксперт системы обучения и две трети из списка Fortune компаний применила технологию в повседневной деятельности. Интерес был интернациональным с проектом Пятого поколения компьютерных систем в Японии и увеличение финансирования научных исследований в Европе.

Дисбаланс между высокой доступностью относительно мощных чипов в ПК, по сравнению с гораздо более дорогой стоимости вычислительной мощности в мэйнфреймах , которые доминировали в корпоративное ИТ - мир в то время, создал новый тип архитектуры для корпоративных вычислений, называемого клиент-серверная модель.

Расчеты и рассуждения могут быть выполнены на доле от стоимости мейнфрейма с помощью ПК. Эта модель также включена бизнес - единица , чтобы обойти корпоративные ИТ - отделы и непосредственно создавать свои собственные приложения. В результате, клиент - сервер оказал огромное влияние на рынке экспертных систем.

Экспертные системы были уже выпадающие в большей части мира бизнеса, что требует новых навыков , что многие ИТ - отделы не имели и не были готовы развиваться. Они были естественным для новых ПК на основе снарядов , которые обещали поставить разработку приложений в руки конечных пользователей и экспертов.

До тех пор, основная среда разработки экспертных систем не было высокого класса лисповские машины от Xerox , Symbolics и Texas Instruments. С появлением ПК и клиент - сервер вычислений, такие производители, как Intellicorp и Inference корпорации изменили свои приоритеты в разработке средств на основе ПК. Кроме того , новые производители, часто финансируемые венчурного капитала например, Айон Corporation, Neuron Data , Exsys, и многие другие , начали регулярно появляться.

Первая экспертная система для использования в конструкции емкости для крупномасштабного продукта был SID синтез интегральной конструкции программного обеспечения, разработанный в г. Ввод в программное обеспечение был набор правил , созданных несколькими экспертными логических дизайнеров. Удивительно, но сочетание этих правил привело к общему дизайну , который превысил возможности экспертов себя, и во многих случаях из-исполняло человеческие аналоги.

Хотя некоторые правила противоречат другим, параметры управления верхнего уровня для скорости и площади при условии , что тай-брейк. Программа была весьма спорной, но , тем не менее используется из - за бюджетные ограничения проекта.

Она была прекращена с помощью логических конструкторов после завершения проекта VAX В - е годы и за ее пределами, термин экспертная система и идея автономной системы AI в основном снизилась с ИТ лексикона. Есть два толкования этого. Другое зеркало напротив, что экспертные системы были просто жертвами собственного успеха: как специалисты поняли такие понятия, как правило двигатели, такие инструменты , мигрировавших из того автономных инструментов для разработки специальных назначения экспертных систем, чтобы быть одним из многих стандартных инструментов.

Многие из ведущих крупных люкс бизнес - приложений производителей таких как SAP , Siebel и Oracle интегрированной экспертной системы способностей в их набор продуктов , как способ определения бизнес - логики - правило двигатели уже не просто для определения правил эксперт будет использовать но и для любого типа сложной, изменчивой и критической бизнес - логики; они часто идут рука об руку с автоматизации бизнес - процессов и интеграции сред. Экспертная система является примером системы , основанной на знаниях.

Экспертные системы были первые коммерческие системы , чтобы использовать архитектуру , основанную на знаниях. Система на основе знаний, по существу , состоит из двух подсистем: в базе знаний и механизма логического вывода.

База знаний представляет факты о мире. В более поздних экспертных системах, разработанных с коммерческими оболочками, база знаний приобрели более структуру и используемые понятия из объектно-ориентированного программирования. Мир был представлен в виде классов, подклассов и экземпляров и утверждений были заменены значениями экземпляров объекта. Правила работали, запрашивая и утверждение ценности объектов. Механизм логического вывода представляет собой автоматизированная систему аргументации , которая оценивает текущее состояние базы знаний, применяет соответствующие правила, а затем утверждает новые знания в базу знаний.

Механизм логического вывода может также включать в себя возможности для объяснения, так что он может объяснить пользователь цепочку рассуждений , используемых для достижения определенного заключения, прослеживая назад по стрельбе из правил , что привело к утверждению.

Есть в основном два режима для логического вывода двигателя: вперед сцепление и обратный вывод. Различные подходы продиктованы ли механизм логического вывода в настоящее время определяются антецедентом с левой стороны , или следствием правая сторона правил.

В прямых цепочках антецедента пожаров и утверждает консеквент. Например, рассмотрим следующее правило:. Простой пример прямого логического вывода будет утверждать Человек Сократ к системе, а затем запустить механизм логического вывода. Это будет соответствовать R1 и утверждать, Mortal Сократ в базу знаний. Обратное сцепление немного менее прямо вперед. В обратном направлении сцепления система смотрит на возможные выводы и работает в обратном направлении, чтобы увидеть, если они могут быть правдой.

Таким образом, если система пытается определить, является ли Мортал Сократ верно было бы найти R1 и запросить базу знаний, чтобы увидеть, если Человек Сократ истинно. Одним из первых нововведений экспертных систем оболочек заключается в интеграции логических выводов двигателей с пользовательским интерфейсом. Это может быть особенно мощным с обратной цепочкой. Если система должна знать конкретный факт, но не делает, то он может просто генерировать экран ввода и попросить пользователя, если информация известна.

Таким образом, в этом примере, он мог бы использовать R1 спросить пользователя, если Сократ был Человеком, а затем использовать эту новую информацию, соответственно. Использование правил явно представляют собой знания также позволили объяснительные способности.

В простом примере, приведенном выше, если система использовала R1 утверждать, что Сократ смертен, и пользователь хотел бы понять, почему Сократ смертен они могут запросить систему и систему будет оглядываться на правила, которые обжигают вызвать утверждение и представить те правила для пользователя в качестве объяснения.

Значительная область исследований было поколением объяснений из базы знаний на естественном английском языке, а не просто показав более формальные, но менее интуитивные правила. По мере развития экспертных систем, многие новые методы были включены в различные типы вывода двигателей. Некоторые из наиболее важных из них были:.

Целью систем, основанных на знаниях, чтобы сделать важную информацию, необходимую для системы работать четко, а не подразумевается. В традиционной компьютерной программе логика встраивается в код, как правило, могут быть рассмотрены только ИТ-специалиста.

С экспертной системой цель состояла в том, чтобы определить правила в формате, который был интуитивно и легко понять, рассмотрены, и даже отредактированные экспертами в предметной области, а не ИТ-специалистами.

Преимущества этого явного представления знаний было быстрое развитие и простоту в обслуживании. Простота обслуживания является наиболее очевидным преимуществом. Это было достигнуто двумя способами. Во- первых, за счет устранения необходимости писать обычный код, многие из обычных проблем , которые могут быть вызваны даже небольшие изменения в системе можно было бы избежать с помощью экспертных систем.

По существу, логическая схема программы по крайней мере , на самом высоком уровне просто данность для системы, просто вызовите механизм логического вывода.

Это также послужило причиной второй выгоды: быстрого прототипирования. С экспертной системой оболочки можно было ввести несколько правил , и есть прототип , разработанный в дни , а не месяцы или год , как правило , связанные со сложными ИТ - проектами.

Претензия для экспертных систем оболочек, часто заключались в том, что они удалили потребность в квалифицированных программист, и что специалисты могли бы разрабатывать сами системы. На самом деле, это было редко, если когда-нибудь правда. Хотя правила экспертной системы были более понятными, чем типичный компьютерный код, они все еще имели формальный синтаксис, где неуместны запятую или другой символ может вызвать хаос, как и любой другой язык компьютера. Кроме того, как экспертные системы перешли от прототипов в лаборатории для развертывания в деловом мире, вопросы интеграции и обслуживания стали гораздо более важное значение.

Неизбежно требуют интеграцию с, и воспользоваться преимуществами, большие унаследованные базы данных и системы возникли. Для достижения этой цели, интеграции требуются те же навыки, как и любой другой тип системы.

Наиболее распространенный недостаток процитирован для экспертных систем в научной литературе является приобретением знаний проблемы. Получение времени экспертов домена для любого приложения всегда трудно, но для экспертных систем это было особенно трудно , потому что эксперты по определению высоко ценится и пользуется постоянным спросом со стороны организации. В результате этой проблемы, большое количество исследований в последние годы экспертных систем была ориентирована на инструменты для приобретения знаний, чтобы помочь автоматизировать процесс проектирования, отладки и поддержания правил , определенных экспертами.

Однако при взгляде на жизненный цикл экспертных систем в реальных условиях эксплуатации, другие проблемы - по сути одни и те же проблемы , как у любого другого крупного системы - кажется , по крайней мере , столь же важно , как приобретение знаний: интеграция, доступ к большим базам данных и производительности. Производительность может быть особенно проблематичной , поскольку ранние экспертные системы были построены с использованием инструментов например, более ранними версиями Lisp , которые интерпретированы кодовыми выражения без первых их компиляции.

Это обеспечило мощную среду разработки, но с тем недостатком , что это было практически невозможно подобрать эффективность самых быстрых скомпилированных языках например, C. Система и интеграция базы данных были трудными для ранних экспертных систем , потому что инструменты были в основном на языках и платформах , которые не были ни знакомы ни приветствовать в большинстве корпоративных ИТ - среды - языки программирования , такие как Лисп и Пролог и аппаратные платформы , такие как Лисп машины и персональные компьютеры , В результате, много усилий на более поздних стадиях развития экспертного системы инструмента было направлено на интеграцию с существующими средами , такие как COBOL и большими системы баз данных, а также на перенос на более стандартные платформы.

Эти вопросы были решены в основном смены парадигмы клиент-сервер, а ПК постепенно приняты в ИТ - среде в качестве законной платформы для развития серьезных бизнес - систем и , как доступные по цене миникомпьютеров серверов при условии , что мощность обработки , необходимой для применения искусственного интеллекта.

Хейс-Рот делит экспертные системы приложений на 10 категорий, показанных в следующей таблице. Примерные приложения не были в оригинальном Hayes-Roth столе, и некоторые из них возникли также позже. Любое приложение, которое не сноски описано в книге Hayes-Roth. Кроме того, в то время как эти категории обеспечивают интуитивную основу для описания пространства экспертных систем приложений, они не являются жесткой категорией, а в некоторых случаях приложение может показать черты более чем одной категории.

Слух был одной из первых попыток на решение распознавания речи на основе подхода , экспертных систем. По большей части эта категория или экспертные системы не все , что успешно.

Слух и все системы интерпретации, по существу , распознавание образов системы-ищет модели в зашумленных данных. В случае Слух распознавания фонем в звуковом потоке. Другие ранние примеры анализа данных сонара для обнаружения российских подводных лодок.

Такого рода системы оказалось гораздо более восприимчивыми к нейронной сети решение AI , чем подход на основе правил. Пользователь описывает свои симптомы к компьютеру , как они к врачу , и компьютер возвращает медицинский диагноз.


Эльдорадо — Экспертная Система

Федеральное агентство по образованию. Кафедра компьютерных систем в управлении и проектировании. Пояснительная записка к дипломному проекту. ФВС ДП.

Перевод контекст "экспертная система" c русский на английский от Reverso Context: Повышение продуктивности сельского хозяйства благодаря.

Купить онлайн

Экспертная система Ребят, нужна помощь, а в Haskell я полный null, последний зачет остался Создание экспертной Экспертная система Нужно сделать простенькую экспертную систему для поступающих, которая поможет определится с выбором Экспертная система ЭС по выбору оператора сотовой связи. Выходные данные: 1 зона уверенного приема сигнала; Экспертная система Всем привет Задание: необходимо создать экспертную систему автомобиль. В состав экспертной системы Экспертная система Добрый день Нужна экспертная система по определению оптимальной конфигурации ПК.

Классы экспертных систем

Экспертная система

Экспертная система : Животные. Turbo Prolog. Сборник из 53 лабораторных программ, написанных на Turbo Prolog специально для курса "Логическое программирование" Родственные связи Ханойские башни Вывод числовой последовательности по возрастанию Работа со списками. Вставка нового элемента в список Нахождение максимального и минимального чисел в последовательности Программа, печатающая сама себя Сказка про репку Пролог-вариант и т. Купить исходные коды программ: Стоимость исходников: рублей оплата: Яндекс.

Дуальной называется экспертная система, использующая и дедуктивный вывод, и вычисление решения по правилу, полученному на основе эмпирической индукции. Окончательные ответы в дуальной экспертной системе принимаютcя при сопоставлении результатов дедуктивного и индуктивного вывода.

Экспертная система : Животные. Turbo Prolog

Хочу заказать Инфа! Эльдорадо — Экспертная Система. Рекомендация подарка выдавалась после диалога с пользователем по фактическим параметрам подарка. Экспертная система меняла сопроводительную картинку в зависимости от повода, по которому дарят подарок, а также рассказывала подходящие тосты и анекдоты по случаю праздника. Основными свойствами Экспертной системы стали простота общения и математическая модель, которая позволила свести к минимуму количество вопросов-ответов. При общении с Экспертной системой пользователю достаточно было ответить на несколько вопросов либо в последовательности, предлагаемой Системой, либо в порядке, удобном покупателю.

Энциклопедия по машиностроению XXL

Результатов: 6. Точных совпадений: 6. Затраченное время: 27 мс. Индекс слова: , , , Больше Индекс выражения: , , , Больше Индекс фразы: , , , Больше Разработано Prompsit Language Engineering для Softissimo. Присоединяйтесь к Reverso, это удобно и бесплатно! Зарегистрироваться Войти. На основании Вашего запроса эти примеры могут содержать грубую лексику. На основании Вашего запроса эти примеры могут содержать разговорную лексику.

1. компьютерная система, способная частично заменить специалиста-​эксперта в разрешении проблемной Заходите на сайт, чтобы посмотреть все.

Новое в мире тренинга и консалтинга. Викентьев И. Консалтинговая фирма "ТРИЗ-ШАНС" имеет опыт выпуска серии экспертных систем, предназначенных для решения нестандартных креативных задач в различных областях бизнеса; ведет крупнейший в СНГ интернет-форум по решению бизнес-задач.

Toggle navigation Вход в систему. Наименование ФГИС: Экспертная система центров телефонного обслуживания Наименование оператора ФГИС - заявителя: Министерство связи и массовых коммуникаций Российской Федерации Номер паспорта: ФС Цель, назначение, область применения, функции ФГИС: Экспертная система центров телефонного обслуживания предназначена для обеспечения информационной поддержки специалистов по работе с обращениями граждан и организаций по вопросам предоставления государственных и муниципальных услуг. Служба поддержки: support eskigov. Министерство связи и массовых коммуникаций Российской Федерации. Экспертная система центров телефонного обслуживания предназначена для обеспечения информационной поддержки специалистов по работе с обращениями граждан и организаций по вопросам предоставления государственных и муниципальных услуг.

Вычислительная техника": Подавляющее большинство отечественных промышленных предприятий применяет стратегию управления техническим состоянием оборудования на основе планово-предупредительных ремонтов.

В области искусственного интеллекта , экспертная система представляет собой компьютерную систему , которая эмулирует возможность принятия решений человека - эксперта. Экспертные системы предназначены для решения сложных проблем , с помощью рассуждений через органы знания, представленные в основном , как если-то правило , а не через обычный процедурный код. Первые экспертные системы были созданы в - х годах , а затем широкое распространение в - х годах. Экспертные системы были одними из первых по- настоящему успешных форм искусственного интеллекта программного обеспечения AI. Тем не менее, некоторые эксперты отмечают, что экспертные системы не были частью подлинного искусственного интеллекта , так как они не имеют возможности учиться автономно от внешних данных.

Экспертная система ЭС — это разновидность системы искусственного интеллекта, основанная на комплексе отдельных программ и приложений. Проводя поиск решения, ЭС использует заранее созданную базу знаний, которая может корректироваться и обновляться по мере необходимости. Главное отличие ЭС — решение четко ограниченного круга проблем из конкретной области либо сферы. В отличие от традиционных машинных решений, ЭС используют не процедурный анализ, а дедуктивные рассуждения.


Комментарии 1
Спасибо! Ваш комментарий появится после проверки.
Добавить комментарий

  1. Луиза

    Прошу прощения, что я вмешиваюсь, есть предложение пойти по другому пути.