Экспертные системы примеры
Об экспертных системах ЭС можно говорить много и сложно. Но наш разговор очень упростится, если мы будем исходить из следующего определения экспертной системы. Экспертная система — это программа на современном уровне развития человечества , которая заменяет эксперта в той или иной области. Отсюда вытекает простой вывод — все, что мы изучаем в курсе "Основы проектирования систем с ИИ", конечной целью ставит разработку ЭС. В этой главе мы остановимся только на некоторых особенностях их построения, которые не затрагиваются в остальных главах.
Поиск данных по Вашему запросу:
По завершению появится ссылка для доступа к найденным материалам.
Содержание:
Примеры экспертных систем?
Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 28 декабря , печатный экземпляр отправим 1 января. Дата публикации : Статья просмотрена: раза. Бояркина А. Экспертные системы — это системы, которые должны облегчить жизнь человеку при помощи каких-либо задач, связанных с наработкой опыта.
В разработке системы PROSPECTOR принимало участие 10 экспертов, в результате эта система нашла источник полезных ископаемых, которое ни один из этих экспертов найти самостоятельно не смог. Хотя обычно, несмотря на все попытки экспертных систем работать на уровне среднего специалиста в своей области, они не могут заменить действующих профессиональных экспертов. С другой стороны, экспертные системы оказываются очень полезными в обучении начальных специалистов.
Так же была попытка создания системы, которая является базой знаний всего. В ней используется мощный язык логики предикатов, который является более мощным, чем пролог. Инженер по знаниям — формирует эту базу знаний. Рабочая память которой представляет пару значений. Соответственно процесс логического вывода — это поиск пространственных состояний. Где пространственное состояние — это состояние решения задачи, что составляет комбинацию рабочей памяти, а правило перехода — это правило базы знаний, которые дают нам переход из одного состояния в другое.
Классификация экспертных систем:. Базы знаний предназначены для хранения долгосрочных данных, которые описывают рассматриваемую предметную область, а так же правил, используемых для оперирования этими данными. Факты в базе знаний характеризуют объекты и явления, которые в данной предметной области являются постоянными.
Решатель формирует последовательность правил, которая обеспечивает решение поставленной задачи. Интеллектуальный редактор базы знаний предназначен для автоматизации работы пользователя по наполнению экспертные системы новыми знаниями.
Подсистема объяснения выводит пояснение способа решения поставленной задачи и использованных для этого знаний. Пользовательский интерфейс предназначен для организации общения такой системы с пользователями на всех этапах работы. Необходимо отметить, что экспертные системы это реально работающие программное обеспечение, которое реально применяется на практике в различных областях.
То есть это реально работающий продукт, который был и остается коммерчески выгодным. Экспертные системы можно интегрировать в работу сразу и просто всегда доверять ее выводам, а можно перепроверять их интуицией. Экспертная система объясняет, как и почему она пришла своими умозаключениями к данным выводам.
Они до сих пор применяются в самых разных областях. Например, используется в медицине, юриспруденции, энергетике, геологоразведке и так далее. Однако не все знания, которые были заложены в таких системах будут актуальны всегда, так как требуется их постоянное обновление. Система ограничены в использовании, потому что не они не могут быть применены к чему угодно. База знаний существуют в естественном виде в медицине. Например, в Западной медицине есть вполне конкретное критерий когда выставляются тот или иной диагноз и вполне конкретные рекомендации, какой анализ следует назначать пациенту.
Данные протоколы выставляют страховые компании, которые оплачивают лечение в рамках этой программы. В юриспруденции эта база просто есть. Потому что, юриспруденция всегда основывается на законах, вот эти законы, комментарии к ним, записки, прецеденты, это все формирует базу знаний. Она уже есть, ее нужно только запрограммировать. Но для того что бы написать эту базу с нуля и для того что бы эксперт переложил весь свой опыт в компьютерную систему нужно очень много времени, потому что как оказалось эксперты далеко не всегда могут сформулировать то, что они знают.
Они просто знают это! Например, эксперт, просто видя автомобиль, говорит: нет, это не надежно, здесь плохо, здесь ненадежно, здесь не экономично, это никому не понравится, это надо переделать. Он знает это, но он не знает почему он это знает. Он часто не способен изложить свои компетенции, свои знания в таком сухом языке математической логики. И часто это просто невозможно, это неформализованный опыт, — опыт который нельзя просто так взять и записать.
Более того оказалось, что разные эксперты дают разные базы знаний и разные базы правил, несовместимые друг с другом подчас противоречивые. Поэтому создать какие-то универсальные правила работы производства, инженерных знаний не удалось. Слишком долго, слишком трудно и каждый раз получается, что то новое.
Здесь нет хорошо формализованного знания, настолько, насколько оно есть в медицине или в юриспруденции. В инженерных производствах мир меняется настолько быстро, что эксперты за ним не успевают. Например, эксперт начал описывать свойства некоторой производственной линии. Он долго на ней проработал и он начал записывать в компьютерную программу те знания, которые он получил, а производственную линию взяли и заменили, пока он это делал.
И эксперт может адаптироваться к этим изменениям, он может посмотреть на новую производственную линию, на новый производственный процесс. И через некоторое время он научится работать с этой производственной линией.
А экспертная система самостоятельно этому не научится. Она потребует от эксперта, чтобы он снова вложи все свое знание в компьютерную программу. И пока он это делает, производственный процесс опять успеет устареть, выпустят новую производственную линию и так далее, и так далее. То есть реально оказывалось, что применение экспертных систем к инженерным производствам просто не оправдано.
Мы не успеваем за быстро меняющемся миром. Пока мы пишем базу знаний, у нас успевает измениться мир о котором мы эти знания собираем. И оказалось, что для физических задач, в том числе и для инженерных задач, этот подход просто не оптимален. В тоже время успешно создавались программы, которые позволяют моделировать механизмы и их свойства и исследовать с помощью моделирования как те или иные параметры этого механизма влияют на его работу. И оказалось, что подбор оптимальных параметров по такой методике гораздо лучше, гораздо эффективнее и быстрее чем построение экспертных систем.
То есть узкоспециальное программное обеспечение, которое заточено именно на решение инженерных вопросов оказалось гораздо эффективнее, чем универсальное программное обеспечение, которое способно решить любую задачу, но которую нужно затачивать под эту задачу с помощью формирований баз знаний. Поэтому экспертные систему не прижились в этой области. Каково настоящие экспертных систем: они продолжают применяться на практике, они применяются в своих традиционных областях.
Кроме того они применяются в интернете, потому что интернет дает возможность неограниченному числу людей получать свободный доступ к компьютерным системам, а значит можно предложить этим людям услуги эксперта, услуги этого искусственно-интеллектуального эксперта.
Кроме того в связи с развитием интернета, экспертные системы начинают применяться, например для технической поддержки. И эта техническая поддержка оказывается встроенной уже в операционную систему.
Конечно, это уже не те экспертные системы, которые создавались в е. Зато в них иногда интегрированы средства не только постановки диагноза, но и решение проблем, как в случае с починкой интернета на компьютере средствами операционной системы. Иногда в этих системах нет как таковой базы правил, а просто запрограммировано дерево вопросов и ответов, это делает их работу более предсказуемой, но лишает систему способности к росту, потому что мы не можем просто взять и дописать туда новых правил, а нужно доработать дерево вопросов и ответов вручную.
То есть экспертные системы это не только пример первого успеха искусственного интеллекта, это не только пример того, как можно использовать логику высказываний, но это рабочая идея, которая успешно применялась раньше и которая успешно применяется до сих пор. Итак, экспертные системы важны для автоматизации многих процессов и значительно упрощают выполнение многих задач.
Поэтому сейчас их создано огромное количество в различных сферах деятельности человека. Keywords: expert system, structure expert system, classification of expert systems. Экспертная система ЭС, англ. Экспертные системы — один из немногих видов систем искусственного интеллекта, которые. Экспертная система состоит из следующих подсистем рис. Экспертная система — это программное средство, использующее знания эксперта для обеспечения эффективного решения неформализованных задач в узкой предметной области.
Основу экспертных систем составляет база знаний о предметной области В статье рассматривается вариант применения экспертной системы в роли составляющей комплекса мероприятий для обеспечения информационной безопасности. Ключевые слова: экспертная система , информационная безопасность, база знаний , интерфейс, диалог В статье рассматриваются экспертные системы.
Экспертные системы — это прикладные системы ИИ, в которых база знаний представляет собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов экспертов Экспертная система включает в себя два модуля - модуль накопления и управления знаниями экспертов и модуль нечеткого вывода рисунок 1. Рисунок 1. Схема работы экспертной системы. В основе разработки любой экспертной системы ЭС не зависимо от предметной области лежит выбор модели базы знаний. Опубликовать статью в журнале Экспертные системы.
Скачать электронную версию Скачать Часть 3 pdf. Библиографическое описание: Бояркина А. Классификация экспертных систем: Рис. Основные компоненты экспертных систем База данных используется для хранения исходных и промежуточных данных решаемой задачи. Основные термины генерируются автоматически : система, баз знаний, производственная линия, экспертная система, эксперт, PROSPECTOR, эта, знание, компьютерная программа, операционная система.
Похожие статьи Экспертная система. Обзор существующих Применение экспертных систем в процессе проектирования Применение экспертных систем для анализа и оценки Экспертная система на основе нейросетевых технологий для Экспертные системы : элективный курс электронное учебное Использование нечетких экспертных систем для мониторинга
Классы экспертных систем
Если у вас есть приглашение , отправьте его автору понравившейся публикации — тогда её смогут прочитать и обсудить все остальные пользователи Хабра. Чтобы исключить предвзятость при оценке, все публикации анонимны, псевдонимы показываются случайным образом. Все сервисы Хабра. Как стать автором. Войти Регистрация. Самое важное Новые авторы Ожидают приглашения.
Пожалуйста, подождите пару секунд, идет перенаправление на сайт...
В нашей стране современное состояние разработок в области экспертных систем можно охарактеризовать как стадию всевозрастающего интереса среди широких слоев экономистов, финансистов, преподавателей, инженеров, медиков, психологов, программистов, лингвистов. К сожалению, этот интерес имеет пока достаточно слабое материальное подкрепление - явная нехватка учебников и специальной литературы, отсутствие символьных процессоров и рабочих станций искусственного интеллекта, ограниченное финансирование исследований в этой области, слабый отечественный рынок программных продуктов для разработки экспертных систем. Поэтому распространяются "подделки" под экспертные системы в виде многочисленных диалоговых систем и интерактивных пакетов прикладных программ, которые дискредитируют в глазах пользователей это чрезвычайно перспективное направление. Процесс создания экспертной системы требует участия высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта, которых пока выпускает небольшое количество высших учебных заведений страны. Современные экспертные системы широко используются для тиражирования опытам знаний ведущих специалистов практически во всех сферах экономики. Традиционно знания существуют в двух видах - коллективный опыт и личный опыт. Если большая часть знаний в предметной области представлена в виде коллективного опыта например, высшая математика , эта предметная область не нуждается в экспертных системах рис. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня экспертов , если эти знания по каким-либо причинам слабо структурированы, такая предметная область скорее всего нуждается в экспертной системе рис.
Экспертная система
Книги Букинистика. Код товара : В интерьере. Экспертные системы: концепции и примеры Элти ДЖ.
Лекция № 13. Экспертные системы и продукционная модель знаний
По всему сайту В разделе Везде кроме раздела Search. Войти через: vk. Файлы Академическая и специальная литература Информатика и вычислительная техника Искусственный интеллект Базы знаний и экспертные системы. Серия Кибернетика. Узнайте сколько стоит уникальная работа конкретно по Вашей теме: Сколько стоит заказать работу? Смотри также.
Экспертные системы: Учебное пособие
Экспертная система - это программа, которая ведет себя подобно эксперту в некоторой проблемной области. Она должна иметь способность к объяснению своих решений и тех рассуждений, на основе которых эти решения были приняты. Часто от экспертной системы требуют, чтобы она могла работать с неточной и неполной информацией. Для того, чтобы построить экспертную систему, мы должны создать механизмы, обеспечивающие выполнение следующих функций: решение задач, взаимодействие с пользователем и работа в условиях неопределенности. В данной главе мы разработаем и peaлизуем основные идеи построения экспертных систем.
Экспертные системы - это программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие их для консультирования менее квалифицированных пользователей. Основная разница между информационно-поисковыми и экспертными системами заключается в том, что первые осуществляют лишь поиск имеющейся в их базе заданной информации, а вторые - еще и логическую переработку ее с целью получения новой информации. Именно это обстоятельство делает экспертные системы по-настоящему интеллектуальными.
Получение подробной формулы органического вещества исходя из его грубой формулы и масс-спектрограммы. Станфордский университет. Букханан, Фейгенбаум, Ледерберг лауреат Нобелевской премии по медицине г. Сазерленд и Массачусетская спектральная лаборатория. Ледербергом, который создал систему для оказания помощи химику при проведении химического анализа органических веществ структура и кодировка молекул с учетом топологических ограничений.
Результатов: 6. Точных совпадений: 6. Затраченное время: 22 мс. Индекс слова: , , , Больше Индекс выражения: , , , Больше Индекс фразы: , , , Больше Разработано Prompsit Language Engineering для Softissimo. Присоединяйтесь к Reverso, это удобно и бесплатно!
По способу формирования решения экспертные системы разделяются на два класса: аналитические и синтетические. Аналитические системы предполагают выбор решений из множества известных альтернатив определение характеристик объектов , а синтетические системы - генерацию неизвестных решений формирование объектов. По способу учета временного признака экспертные системы могут быть статическими или динамическими.
Пока нет комментариев.