Создание экспертных систем в среде EXSYS
Министерство Путей Сообщения РФИркутский Государственный Университет Путей СообщенияИнститут Информационных Технологий и МоделированияКафедра «Информационные Системы»Курсовая работаПо дисциплине «Системы искусственного интеллекта»На тему: СОЗДАНИЕ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ В СРЕДЕ EXSYSИркутск 2003г.ВВЕДЕНИЕЭкспертные системы (ЭС) - это системы искусственного интеллекта (интеллектуальные системы), предназначенные для решения плохоформализованных и слабоструктурированных задач в определенных проблемных областях, на основе заложенных в них знаний специалистов-экспертов [1-4]. В настоящее время ЭС внедряются в различные виды человеческой деятельности, где использование точных математических методов и моделей затруднительно или вообще невозможно. К ним относятся: медицина, обучение, поддержка принятия решений и управление в сложных ситуациях, деловые различные приложения и т. д.Основными компонентами ЭС являются базы данных (БД) и знаний (БД), блоки поиска решения, объяснения, извлечения и накопления знаний, обучения и организации взаимодействия с пользователем. БД, БЗ и блок поиска решений образуют ядро ЭС.Для конструирования ЭС используются различные инструментальные средства: универсальные языки программирования, языки искусственного интеллекта, инструментальные системы и среды и системы-оболочки. Системы-оболочки являются наиболее простым средством формализации (автоформализации) экспертных знаний, практически не требующие участия посредников в лице инженера по знаниям или программиста при их использовании. Инженер по знаниям только помогает эксперту выбрать наиболее подходящую для его проблемной области оболочку.В пособии рассматривается ряд коммерческих инструментальных систем-оболочек, широко используемых для конструирования прикладных ЭС для статических проблемных областей, характеризующихся постоянством своих параметров в процессе функционирования (процессе консультации) ЭС. В таких статических ЭС режимы приобретения знаний (формирования БЗ) и консультации разделены. Системы EXSYS и GURU относятся к системам дедуктивного продукционного типа, причем система GURU (в ее современной версии, ориентированной на рабочие станции) по сути является инструментальной средой, поддерживающей различные режимы конструирования прикладных ЭС и обладающей достаточно развитыми средствами обработки фактора неопределенности. Эта система ориентирована на различные классы пользователей в зависимости от их подготовки в области искусственного интеллекта и программирования, имеет развитый интерфейс с современными СУБД и электронными таблицами, средства сбора статистики и т. д. Система может работать на различных вычислительных платформах под управлением различных операционных систем, а также имеет поддержку сетевой конфигурации. Здесь будет рассмотрен наиболее простой способ использования GURU как системы-оболочки. В пособие приводятся общие характеристики систем и рассматриваются основные режимы их функционирования - режим приобретения знаний, в котором экспертом (возможно, при участии инженера по знаниям) формируется БЗ прикладной, и режим консультации, когда оболочка уже "наполнена" знаниями и является по сути прикладной ЭС, предназначенной для пользователя-прикладника. В режиме приобретения знаний также осуществляется модификация ЭС (изменение и пополнение БЗ).СИСТЕМА EXSYSОбщие характеристики системы ExsysЭкспертная система Exsys представляет собой интеллектуальную систему, которая может быть использована для разработки базы знаний в любой предметной области. При этом знания представляются в виде продукционных правил. В систему включены средства отладки и тестирования программы, редактирования для модификации знаний и данных. Основной частью экспертной системы является база знаний, которая накапливается в процессе развития системы. База знаний содержит правила типа: IF (условие) THEN (заключение), либоIF (условие) THEN (заключение 1) ELSE (заключение 2)Пример продукции: Если pH < 6, то жидкость – кислота.Правила могут существовать с некоторой долей вероятности, которая выражается коэффициентом уверенности. Величину этого коэффициента задает эксперт при разработки базы знаний. В экспертной системе Exsys предусмотрено три шкалы, по которым оцениваются коэффициенты уверенности. Первая шкала использует только два значения коэффициентов уверенности: 0 –ложь, 1 – истина. Вторая шкала предусматривает значения от нуля до десяти, при этом: 0 – абсолютная ложь, 10 – абсолютная истина, промежуточные значения характеризуют различную степень уверенности. Третья шкала расширяет возможности второй: -100 – абсолютная ложь, +100 – абсолютная истина, промежуточные значения соответствуют различной степени уверенности. При разработке базы знаний эксперт решает, в зависимости от особенностей задачи, какую из этих шкал выбрать.При разработке базы знаний можно воспользоваться текстовой информацией, формулами или использовать и то, и другое одновременно. Все зависит от выбора разработчика. В том случае, если было решено использовать математические выражения, появляются переменные. Они записываются в квадратных скобках. Например, [X] > [Y]. С правилом могут быть связаны примечание (NOTE) и ссылка (REFERENCE), которые отражают справочную информацию. Каждое правило обязательно должно содержать две части IF – условие и THEN – заключение. Части ELSE, NOTE, REFERENCE не являются обязательными. При разработке правил в системе Exsys используются квалификаторы. Квалификатор – это специальная текстовая переменная, которая имеет имя и может принимать одно из нескольких значений. Все значения пронумерованы для быстрого и легкого ввода их при создании правил. Квалификаторы используются для формирования условий. С этой целью выбирается нужный квалификатор и указывается номер соответствующего значения.В процессе создания экспертной системы можно изменить любое правило, любой квалификатор, их текстовую информацию и вариант значения.
Другие файлы:
Обзор экспертных систем
Изучение характеристик, классификации, функций и основных элементов экспертных систем. Исследование их структуры и отличительных особенностей от друго...
Использование экспертных систем в процессе функционирования предприятий и организаций
Сущность экспертных систем и их научно-познавательная деятельность. Структура, функции и классификация ЭС. Механизм вывода и система объяснений. Интег...
Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ
В книге доступно изложены основные методы и приемы программирования экспертных систем. Технология программирования экспертных систем описана с примене...
Архитектура и классификация экспертных систем
Механизм автоматического рассуждения. Основные требования к экспертным системам. Наделение системы способностями эксперта. Типовая структура и классиф...
Методология разработки экспертных систем
Основные этапы при создании экспертных систем: идентификация, концептуализация, формализация, выполнение, отладка и тестирование, опытная эксплуатация...
