Експертна система продукційного типу з логічним виведенням за зразками

Expert system
image_pdfimage_print

Expert systemEкспертна система – це поняття зі сфери штучного інтелекту (Artificial Intelligence), яке  позначає комп’ютерну систему, яка емулює здатність приймати рішення людиною-експертом. Така система містить знання та спрощені аналітичні здібності одного або кількох експертів щодо деякої галузі застосування.

Експертні системи  продукційного типу з логічним виведенням за зразками призначені для вирішення не дуже складних аналітичних задач шляхом імітації міркувань експертів, використовуючи  правила якщо-то ( if–then rules). Тобто, експертні системи здатні  здійснювати логічні умовиводи у спрощеній формі. Це забезпечує  вирішення специфічних завдань  експертів (спеціалістів в конкретній проблемній області) без їх присутності.

Експертна система розділена на дві підсистеми:  підсистему логічного виведення і підсистему бази знань. В свою чергу, база знань містить базу фактів і базу правил. Механізм логічного виведення застосовує правила якщо-то ( if–then rules)  до відомих фактів  і виводить  нові факти, що  можуть також включати в себе пояснення і можливості налагодження.

Експертні системи створюються за допомогою двох груп людей:

1) інженер зі знань, який розробляє ядро експертної системи і, знаючи організацію бази знань, заповнює її;

2) експертів (експерта) за фахом.

Сфера застосування експертних систем включає в себе: інтерпретацію вхідних даних,  діагностику, проектування, прогнозування, планування, навчання, управління та інше.

Етапи розробки експертних систем:

1) етап ідентифікації проблем (identification problems) – визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів;

2) етап витягання знань (extraction of knowledge) – проводиться аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв’язки, визначаються методи розв’язання задач;

3) етап структуризації знань (structuring of knowledge) – обираються інформаційні системи і визначаються способи подання всіх видів знань;

4) етап формалізації (formalization) – здійснюється наповнення експертом бази знань;

5) реалізація експертних систем (realization expert system) – відбувається створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі;

6) етап тестування (testing)  – проводиться оцінка обраного способу представлення знань.

На американському і західноєвропейських ринках систем штучного інтелекту організаціям, які бажають створити експертну систему, фірми-розробники пропонують сотні інструментальних засобів для їх побудови. Нараховуються тисячі розроблених вузькоспеціалізованих експертних систем. Це свідчить про те, що експертні системи складають дуже вагому частину програмних засобів.

У теперішній час експертні системи у класичному тлумаченні доцільно використовувати лише для навчання принципам їх роботи, а на практиці їх доцільно об’єднувати з Business Intelligence. Прикладом такої системи експертна система, узгоджена з Business Intelligence 2.0. Її узагальнена архітектура зображена нижче, а більш детально вона описана у відповідній статті.

Снимок

Першоджерела:

Валюх А.І., Круковський І.А., Сімаков В.Л.. Експертна система, узгоджена з Business Intelligence 2.0

Expert system from Wikipedia, the free encyclopedia

Автори публікації студенти 312 навчальної групи  Москаленко В.В., Лелет І.В.

 

 

 

Валюх А.І., Круковський І.А., Сімаков В.Л.. ЕКСПЕРТНА СИСТЕМА, УЗГОДЖЕНА З BUSINESS INTELLIGENCE 2.0

Записи з подібними тегами