LearningApps Логин: stu10b72 Пароль: sonne61

понедельник, 6 ноября 2017 г.

Экспертные системы

Результаты практической работы "Экспертная система "Планеты Солнечной системы":











Фамилия, имя
Оценка
Ковалев, Куприенко
10
Шилкова, Макрушина
8
Горбатенко, Ростовцева
9
Лисняк, Познанский
10
Кучерявенко
11
Андриенко, Куц, Кобзева
9
БОлгарова, Капуста
11
Терещенко, Ермакова
9
Искендеров, Савенкова
10
Зима, Кудряшова, Ищенко
10












Схема ЭС "Домашние животные" 1 группы

Схема ЭС "Домашние животные" 2 группы


Откройте рисунок "ЭС Планеты Солнечной системы" 





Экспертная система — это программа (на современном уровне развития человечества), которая заменяет эксперта в той или иной области.
ЭС предназначены, главным образом, для решения практических задач, возникающих в слабо структурированной и трудно формализуемой предметной области.

ЭС - это система искусственного интеллекта, включающая знания об определенной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяснять пользователю разумные решения
ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач.

Неформализованные задачи обычно обладают следующими особенностями:
  • ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью исходных данных;
  • ошибочностью, неоднозначностью, неполнотой и противоречивостью знаний о проблемной области и решаемой задаче;
  • большой размерностью пространства решения, т.е. перебор при поиске решения весьма велик;
  • динамически изменяющимися данными и знаниями


Состав экспертной системы:

База знаний

- основной компонент ЭС. База знаний описывает предметную область и позволяет отвечать на такие вопросы из этой предметной области, ответы на которые в явном виде не присутствуют в базе. Предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных).

Механизм логического вывода, или решатель

Решатель, используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи

Подсистема объяснений

Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.
Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.

Чтобы разработка ЭС была возможной для, необходимо одновременное выполнение таких требований:
  • существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;
  • эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной ЭС;
  • эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут "извлечены" и вложены в ЭС;
  • решение задачи требует только рассуждений, а не действий.
Подробнее смотрите в видео:


Комментариев нет:

Отправить комментарий