Основные сведения об экспертных системах

ИНТЕЛЛЕКУТАЛЬНЫЕ СОВОКУПНОСТИ

И ТЕХНОЛОГИИ

Классификации данных с применением формулы Байеса

На примере разработки экспертной совокупности

Методические указания
к исполнению лабораторной работы
для бакалавров направления

27.03.05 – «Инноватика»

БРЯНСК 2017

УДК 004.896

технологии и Интеллектуальные системы [Текст]+[Электронный ресурс]: методические указания к исполнению лабораторной работы для студентов 4-го курса обучения по направлению подготовки 27.03.05 – «Инноватика». – Брянск: БГТУ, 2017. – 15 с.

Создал:

П.В. Казаков, канд. техн. наук, доц.

Рекомендовано кафедрой

«системы и Компьютерные технологии» БГТУ

(протокол № 5 от 11.01.2017)

Методические указания публикуются в авторской редакции

ЦЕЛЬ РАБОТЫ

Цель работы — углубление теоретической подготовки в области разработок представления знаний в информационных совокупностях, и освоение и практическое изучение существующих способов разработки интеллектуальных информационных совокупностей, основанных на знаниях.

При исполнении личных заданий студенты, применяя знания, полученные в лекционном курсе, и нижеприведенные дополнительные теоретические и практические сведения, должны самостоятельно более глубоко изучить главные теоретические положения, которые связаны с правилами описания знаний на базе правила Байеса, и создать интеллектуальную информационную совокупность для автоматизации выбора ответов.

Длительность лабораторной работы ? 6 часов.

ПОРЯДОК Исполнения РАБОТЫ

Последовательность исполнения лабораторной работы.

1. Изучить теоретические положения и разобрать предлагаемые в методических указаниях примеры.

2. Решить прилагаемые личные задания.

Управлением к пункту 1 являются §1 — 4 методических указаний. Дополнительно возможно воспользоваться книгами [1-4].

ГЛАВНЫЕ СВЕДЕНИЯ ОБ ЭКСПЕРТНЫХ СОВОКУПНОСТЯХ

Традиционно под информационными совокупностями, основанными на знаниях, знают экспертные совокупности (ЭС), взявшие к настоящему времени распространение в таких областях, как производство, бизнес, медицина, другими словами в том месте, где особенно часто необходимо принятия ответов.

Экспертную совокупность возможно выяснить как программу, которая на базе заложенных в ней знаний (опыта) специалиста может дать интеллектуальный совет либо принять решение по поводу некоего вопроса в узкой предметной области, и растолковать движение собственных рассуждений понятным для пользователя образом.

В большинстве случаев ЭС употребляются как инструмент для автоматизации работы специалиста. Также, ЭС может выступать в роли:

— консультанта для неопытных либо неумелых пользователей;

— помощника специалиста-человека в процессах анализа вариантов ответов;

— партнера специалиста в ходе ответа задач, требующих привлечения знаний из различных предметных областей.

В общем случае структура ЭС складывается из следующих главных компонентов: базы знаний, рабочей памяти (базы данных), решателя (интерпретатора), системы объяснений, системы приобретения знаний, интерфейса с пользователем (рис. 1).

Рис. 1. Структура экспертной совокупности

База знаний ЭС предназначена для хранения знаний из выбранной предметной области и в большинстве случаев представляется в виде набора и фактов правил в форме «В случае если условие, ТО факт либо воздействие».

База данных (рабочая память) помогает для хранения промежуточных данных при работе решателя.

Решатель (интерпретатор) реализует логический вывод: формирует последовательность применения правил и обрабатывает их, применяя эти из знания и рабочей памяти из базы знаний.

Система объяснений показывает, как экспертная совокупность взяла какие знания и решения задачи наряду с этим употреблялись. Это облегчает тестирование ЭС и повышает доверие пользователя к взятому результату. Благодаря системе объяснений специалист при тестировании ЭС локализует обстоятельства ее неудачной работы, что разрешает ему целенаправленно модифицировать ветхие и вводить новые знания. Результатом работы данной системы в большинстве случаев есть статистика по применению правил из базы знаний в ходе исполнения ЭС процедуры логического вывода.

Система приобретения знанийнеобходима для наполнения ЭС знаниями в диалоге с пользователем-специалистом, и для модификации и добавления заложенный в ЭС знаний.

Каждая ЭС должна иметь, по крайней мере, два режима работы. В режиме приобретения знаний специалист наполняет совокупность знаниями, в большинстве случаев в виде правил и совокупности фактов. В будущем эти знания будут употребляться для независимого ответа ЭС задач из конкретной предметной области. В режиме консультаций пользователь ЭС информирует совокупности конкретные информацию о решаемой задаче, на базе которых решатель формирует ответ пользователю, в большинстве случаев в виде некоего предположения.

Разработка ЭС выполняется группой людей, включающей специалистов, инженеров по знаниям и программистов.

Специалист – человек, талантливый светло высказывать собственные мысли и пользующийся славой эксперта, могущего обнаружить верные решения проблем в конкретной предметной области. Специалист владеет особенными приемами, дабы сделать поиск ответа более действенным. Примерами специалистов являются доктор, проводящий обследование, финансист, изучающий условия предоставления кредита, пилот, управляющий самолетом, и т.п.

Действия любого специалиста смогут условно быть представлены в виде повторяющейся последовательности из трех этапов:

— получение информации о состоянии окружающего мира;

— принятие решения относительно выбора некоторых действий, по поводу которых у специалиста имеются определенные ожидания последствий;

— приобретение опыта методом ожиданий результатов и сопоставления действий и возврат к первому этапу.

При наличия коллектива специалистов среди них должен быть выбран один, несущий ответственность за непротиворечивость знаний, либо должны употребляться для этого способы экспертного оценивания (ранжирования, парных сравнений, яркой оценки и др.).

Инженер по знаниям – человек, имеющий познания в искусственном интеллекте и информатике и опытный, как создавать ЭС.

Инженер по знаниям опрашивает специалистов, систематизирует их знания, решает, как они должны быть представлены в ЭС. Необходимо заметить, что довольно часто обязанности инженера по знаниям делает программист экспертной совокупности.

4. РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ СОВОКУПНОСТЕЙ НА БАЗЕ
ПРАВИЛА БАЙЕСА

Значительно чаще ЭС используются при ответе задач диагностики. В задачах для того чтобы типа входными данными являются узнаваемые следствия, и требуется найти причины, позвавшие их, к примеру медицинская диагностика, диагностика неисправностей технических совокупностей, датирование археологических ископаемых и т.п. Специфика аналогичных областей такова, что знания из них нельзя представить в строгой детерминированной форме, к примеру логики первого порядка. Обстоятельство этому ? необходимость привлечения интуиции специалиста, и учет множества неоднозначных факторов в виде отсутствия правильной связи между следствием и причиной.

Одним из подходов к управлению неопределенностью в знаниях есть учет степени уверенности специалиста. Для этого используется математический аппарат теории возможности.

2016-11-17 (21:07) Доклад Экспертные совокупности — 5 курс (Волшебник., ПМ) — Превосходно


Также читать:

Понравилась статья? Поделиться с друзьями: