Классификация экспертных систем
Одним из наиболее значительных достижений искусственного интеллекта стала разработка мощных компьютерных систем, получивших название "экспертных", или основанных на "знаниях" систем. В современном обществе при решении задач управления сложными многопараметрическими и сильносвязанными системами, объектами, производственными и технологическими процессами приходится сталкиваться с решением неформализуемых либо трудноформализуемых задач. Такие задачи часто возникают в следующих областях: авиация, космос и оборона, нефтеперерабатывающая промышленность и транспортировка нефтепродуктов, химия, энергетика, металлургия, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь, пищевая промышленность, машиностроение, производство цемента, бетона и т. п. транспорт, медицина и фармацевтическое производство, административное управление, прогнозирование и мониторинг. Наиболее значительными достижениями в этой области стало создание систем, которые ставят диагноз заболевания, предсказывают месторождения полезных ископаемых, помогают в проектировании электронных устройств, машин и механизмов, решают задачи управления реакторами и другие задачи [11, 73].
Итак, под экспертной системой (ЭС) понимают программу, которая использует знания специалистов (экспертов) о некоторой конкретной узкоспециализированной предметной области и в пределах этой области способна принимать решения на уровне эксперта-профессионала.
|
|
|
Осознание полезности систем, которые могут копировать дорогостоящие или редко встречающиеся человеческие знания, привело к широкому внедрению и расцвету этой технологии в 1980-1990-е годы прошлого века. Основу успеха ЭС составили два важных свойства, отмечаемые рядом исследователей [85, 79]:
· в ЭС знания отделены от данных, и мощность экспертной системы обусловлена в первую очередь мощностью базы знаний и только во вторую очередь — используемыми методами решения задач;
· решаемые ЭС задачи являются неформализованными или слабоформализованными и используют эвристические, экспериментальные, субъективные знания экспертов в определенной предметной области.
Основными категориями решаемых ЭС задач являются: диагностика, управление (в том числе технологическими процессами), интерпретация, прогнозирование, проектирование, отладка и ремонт, планирование, наблюдение (мониторинг), обучение.
Обобщенная схема ЭС приведена на рис. 6.2, здесь она более подробная, чем в предыдущей лекции. Основу ЭС составляет подсистема логического вывода, которая использует информацию из базы знаний (БЗ), генерирует рекомендации по решению искомой задачи. Чаще всего для представления знаний в ЭС применяются системы продукций и семантические сети. Допустим, БЗ состоит из фактов и правил (если <посылка>, то <заключение>). Если ЭС определяет, что посылка верна, то правило признается подходящим для данной консультации и запускается в действие. Запуск правила означает принятие заключения данного правила в качестве составной части процесса консультации.
|
|
|
Обязательными частями любой ЭС являются также модуль приобретения знаний, модуль отображения и объяснения решений. В большинстве случаев реальные ЭС в промышленной эксплуатации работают также на основе баз данных (БД).
Рис. 6.2.Структура экспертной системы
Только одновременная работа со знаниями и большими объемами информации из БД позволяет ЭС получить неординарные результаты, например, поставить сложный диагноз (медицинский или технический), открыть месторождение полезных ископаемых, управлять ядерным реактором в реальном времени.
Важную роль при создании ЭС играют инструментальные средства. Среди инструментальных средств для создания ЭС наиболее популярны такие языки программирования, как LISP и PROLOG, а также экспертные системы-оболочки (ЭСО): KEE, CENTAUR, G2 и GDA, CLIPS, АТ_ТЕХНОЛОГИЯ, предоставляющие в распоряжение разработчика — инженера по знаниям широкий набор для комбинирования систем представления знаний, языков программирования, объектов и процедур [66, 103].
|
|
|
Рассмотрим различные способы классификации ЭС.
По назначению ЭС делятся на:
· ЭС общего назначения;
· специализированные ЭС.
В свою очередь, специализированные ЭС делятся на:
· проблемно-ориентированные для задач диагностики, проектирования, прогнозирования;
· предметно-ориентированные для специфических задач, например, контроля ситуаций на атомных электростанциях.
По степени зависимости от внешней среды выделяют:
· статические ЭС, не зависящие от внешней среды;
· динамические, учитывающие динамику внешней среды и предназначенные для решения задач в реальном времени. Время реакции в таких системах может задаваться в миллисекундах, и эти системы реализуются, как правило, на языке С++.
По типу использования различают:
· изолированные ЭС;
· ЭС на входе/выходе других систем;
· гибридные ЭС или, иначе говоря, ЭС, интегрированные с базами данных и другими программными продуктами (приложениями).
По сложности решаемых задач различают:
|
|
|
· простые ЭС — до 1000 простых правил;
· средние ЭС — от 1000 до 10000 структурированных правил;
· сложные ЭС — более 10000 структурированных правил.
По стадии создания выделяют:
· исследовательский образец ЭС, разработанный за 1-2 месяца с минимальной БЗ;
· демонстрационный образец ЭС, разработанный за 2-4 месяца, например, на языке типа LISP, PROLOG, CLIPS;
· промышленный образец ЭС, разработанный за 4-8 месяцев, например на языке типа CLIPS с полной БЗ;
· коммерческий образец ЭС, разработанный за 1,5-2 года, например на языке типа С++, Java с полной БЗ.
Дата добавления: 2018-04-15; просмотров: 232; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!