GeoSELECT.ru



Программирование / Реферат: Экспертные системы на базе VP-Expert (Программирование)

Космонавтика
Уфология
Авиация
Административное право
Арбитражный процесс
Архитектура
Астрология
Астрономия
Аудит
Банковское дело
Безопасность жизнедеятельности
Биология
Биржевое дело
Ботаника
Бухгалтерский учет
Валютные отношения
Ветеринария
Военная кафедра
География
Геодезия
Геология
Геополитика
Государство и право
Гражданское право и процесс
Делопроизводство
Деньги и кредит
Естествознание
Журналистика
Зоология
Инвестиции
Иностранные языки
Информатика
Искусство и культура
Исторические личности
История
Кибернетика
Коммуникации и связь
Компьютеры
Косметология
Криминалистика
Криминология
Криптология
Кулинария
Культурология
Литература
Литература : зарубежная
Литература : русская
Логика
Логистика
Маркетинг
Масс-медиа и реклама
Математика
Международное публичное право
Международное частное право
Международные отношения
Менеджмент
Металлургия
Мифология
Москвоведение
Музыка
Муниципальное право
Налоги
Начертательная геометрия
Оккультизм
Педагогика
Полиграфия
Политология
Право
Предпринимательство
Программирование
Психология
Радиоэлектроника
Религия
Риторика
Сельское хозяйство
Социология
Спорт
Статистика
Страхование
Строительство
Схемотехника
Таможенная система
Теория государства и права
Теория организации
Теплотехника
Технология
Товароведение
Транспорт
Трудовое право
Туризм
Уголовное право и процесс
Управление
Физика
Физкультура
Философия
Финансы
Фотография
Химия
Хозяйственное право
Цифровые устройства
Экологическое право
   

Реферат: Экспертные системы на базе VP-Expert (Программирование)




Московский государственный институт электроники и математики

(технический университет)



кафедра ИТАС



Пояснительная записка к курсовому проекту по дисциплине «экспертные
системы» на тему:

«Экспертная система на базе VP-expert»



Выполнили

студенты

группы АП-101

Петушко А.Г.

Матусов В.В.

Ицков О.М.



Сдано _________ 199 г
Оценка___________



Москва 1996 г.



1. ВВЕДЕНИЕ



Совершенствование средств вычислительной техники по пути
улучшения технических характеристик позволяет значительно расширить сферу
ее применения в народном хозяйстве. Появление персональных компьютеров
дает возможность облегчить доступ к ЭВМ широкому кругу специалистов из
различных областей производства, науки и техники. В настоящее время при
помощи ЭВМ различные типы задач решаются с большой эффективностью:


. Вычислительные задачи - в которых в соответствии с определенным
алгоритмом и множеством входных данных получают множество
результатов. Алгоритм в таких задачах выступает в качестве строгой
последовательности операций.


. Информационные задачи - нахождение части базы данных,
соответствующей внешнему запросу. Алгоритм здесь -
последовательность информационно - поисковых процедур, а база
данных - набор декларативных знаний.


. Задачи АСУ принятия решений - когда на основании определенного набора
критериев из множества альтернатив выбирается наиболее подходящая
для достижения поставленных целей. Цели и критерии могут быть как
постоянными, так и изменяться в процессе решения задачи.


. Логические задачи, в которых по описанию начальной и целевой ситуаций
из имеющегося набора действий синтезируется алгоритм достижения
цели. Для решения двух последних типов задач могут применяться
методы искусственного интеллекта, основанные на знаниях. Одной из
разновидностей систем, использующих эти методы, являются экспертные
системы (ЭС). Они представляют собой попытку создания человеко-
машинных комплексов для решения слабо формализуемых задач или
задач вообще не имеющих алгоритмического решения.


Можно дать следующее определение экспертной системе:


Экспертная система - это компьютерная программа, содержащая
накопленные знания специалистов в определенной предметной области, Эта
программа способна вырабатывать рекомендации, какие бы дал эксперт-
человек, запрашивая при необходимости дополнительную информацию.
Экспертные системы могут работать на том же уровне что и эксперты, а в
некоторых случаях они лучше, потому что в нее вложен коллективный опыт их
создателей.



2. ВИДЫ И ФОРМЫ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ



Определим знания как систему понятий и отношений между ними.
Задача, подлежащая решению с помощью экспертной системы,
формулируется в терминах принятых в этой системе. Будем различать в
конкретной предметной области следующие типы знаний: понятийные,
конструктивные, процедурные, фактографические и метазнания.


. Понятийные - набор понятий, которыми пользуются при решении данной
задачи. Этот тип знаний вырабатываются в фундаментальных науках и
теоретических разделах прикладных наук.


. Конструктивные - это знания о наборах возможных структур объектов
и взаимодействии между их частями. Получение этого типа знаний
характерно для техники и большей части прикладных наук.


. Процедурные знания - используемые в выбранной предметной области
методы, алгоритмы и программы, полезные для данного конкретного
приложения, которые можно использовать, передавать и объединять в
библиотеки.


. Фактографические - количественные и качественные характеристики объектов
и явлений.


. Метазнания - знания о порядке и правилах применения знаний.


Можно определить модель предметной области как


(модель предметной области)=


(понятийные знания)+


(конструктивные знания),


а базу знаний:


(база знаний)=


(модель предметной области)+


(процедурные знания)+


(метазнания)+


(фактографические знания).


Существуют различные формы представления знаний. При
практической разработке экспертных систем в настоящее время чаще всего
используются эвристические модели - набор средств, (в принципе,
любых) передающих свойства и особенности предметной области. Примером
эвристической модели могут служить сетевые, фреймовые и продукционные
модели.


В большинстве экспертных систем в базе знаний хранятся
используемые в данный момент правила и сведения о проблемной
области.


Подход, основанный на продукционных правилах,
чрезвычайно распространен в экспертных системах. Как правило, они имеют
форму ЕСЛИ ... ТОГДА ....ИНАЧЕ.... .


Например,


ЕСЛИ тип_эвм = микро И


класс_эвм = средний


ТОГДА эвм = IBM_PC/XT CNF 65


ИНАЧЕ эвм = ДВК-3 CNF 20 .


В приведенном правиле заложено знание о том, что если выбираемый
тип ЭВМ микро, а класс ее средний, то с уверенностью 65% желательно
приобретение компьютера IBM PC/XT . В противном случае с
уверенностью 20% допустим выбор ДВК-3. Набор правил подобной
структуры - наиболее распространенное представление знаний в базе
продукционного типа.


В основе представления знаний с помощью семантических сетей
лежит формализация в виде графа с помеченными вершинами и дугами.


Вершины представляют собой некоторые сущности (объекты, события,
процессы, явления и др.), а дуги - отношения между ними. Рассмотрим
простейшую семантическую сеть, выражающую знания: произведена
классификация ЭВМ по типам - в зависимости от производительности (микро,
мини, мега) и по классам - по их стоимости (низкая, средняя, высокая,
большая). Дуги данной сети обозначают соответствие.



Различным моделям ЭВМ соответствуют различные комбинации классов и
типов, Рис. 1.


В некоторых типах экспертных систем применяется представление
знаний в виде фреймов. Это специфические объекты, соответствующие
понятиям предметной области, имеющие внутреннюю структуру в виде слотов.
Слотами могут быть данные, правила, другие фреймы. Фреймы - более сложный
способ представления знаний, используемый в наиболее мощных
экспертных системах.



3. СОСТАВ И ФУНКЦИОНИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ

Обычно считается, что прагматические требования к экспертной
системе сводятся к тому, что она должна быть предназначена для
удобной, квалифицированной поддержки информационной деятельности
человека в определенной предметной области. Подразумевается наличие
развитого диалога, обеспечивающего понимание входных сообщений,
выполнение нужных процедур и выдача разумных сообщений в удобной форме.
Считают, что сообщения разумны, если они заслуживают доверия и "прозрачны".
Структура типичной экспертной системы приведена на Рис.2. Как
правило, в ее состав входят:
1. - Интерфейс, обеспечивающий общение пользователя с экспертной
системой в удобной для него форме, он позволяет передавать ей
информацию, составляющую содержание базы данных, обратиться к
системе с вопросом или за объяснением.
2. - Рабочая память, хранящая данные (база данных),
соответствующие объектам, связь между которыми задается правилами в базе
знаний.
3. - Диспетчер, определяющий порядок функционирования экспертной
системы, планирующий порядок постановки и достижения целей.
4. - Машина вывода - формально-логическая система, реализованная
в виде программного модуля, позволяющая логически выводить
необходимую для пользователя информацию, исходя из сведений,
размещенных в базе знаний.
5. - База знаний - совокупность всех имеющихся сведений о проблемной
области, для которой предназначена данная экспертная система,
записанных с помощью определенных формальных структур представления
знаний (набора правил, фреймов, семантических сетей и пр.)
Важной компонентой экспертной системы является блок
объяснений, дающий возможность пользователю убедиться в
обоснованности информации, получаемой им от экспертной системы,
позволяющий задавать ей вопросы, и на основании разумных ответов
проникаться к ней доверием.
Два подхода получили наибольшее распространение при создании
машин логического вывода экспертных систем.
- Системы с прямым логическим выводом, в которых производится
многократное применение всех правил базы знаний к доступным данным, с
возможностью запроса недостающих. Процесс преобразования данных под
воздействием машины логического вывода происходит до тех пор пока
возможно изменение их значений. Упрощенный алгоритм
функционирования такой экспертной системы имеет вид (структура
экспертной системы приведена на рис.2).
1. В рабочую память 2 через интерфейс 1 вводятся пользователем значения
исходных переменных.
2. В базе знаний 5 определяются те правила, в условиях которых
присутствуют переменные, имеющиеся в рабочей памяти.
3. Производится попытка применения правил с помощью машины логического
вывода 4 и занесение результатов в рабочую память.
4. Если применение хотя бы одного правила оказалось успешным, то переход к
п.2.
5. Если достигнутое состояние рабочей памяти (базы данных) не позволяет
больше применить ни одно из правил базы знаний, то процесс
логического вывода заканчивается и диспетчер 3 принимает решение о
выдаче пользователю через интерфейсный блок информации, полученной в
результате применения правил.
Системы с прямым логическим выводом более просты в построении,
результатом работы у них обычно является целый пакет данных, но их
эффективность не всегда соответствует требованиям практических задач.
В системах обратного вывода намечается перечень конечных
целей - переменных, значения которых необходимо получить. Далее
производится поиск правил, определяющих эти цели. Вычисляются значения всех
переменных, входящих в условия правила. Если переменные
определяются другими правилами, происходит переход к выяснению
истинности их условий, в противном случае значения переменных
запрашиваются у пользователя. Процесс экспертизы заканчивается
после того, как будут найдены все поставленные цели консультации. Это
означает, что должна быть выяснена истинность всех переменных, входящих
в задействованные правила. Упрощенный алгоритм функционирования
экспертных систем обратного вывода можно
представить в следующем виде.
1. Задается набор целей - переменных, значение которых требуется
определить с помощью экспертной системы. Список этих переменных через
интерфейс вводится в рабочую память.
2. В базе знаний машина логического вывода выделяет список правил, из
которых можно найти неизвестные переменные в рабочей памяти.
3. Из условий выделенных правил, определяются остальные переменные,
необходимые для применения правил.
4. Определяется, какие из найденных в п.3 переменных можно получить из
правил базы знаний.
5. Дополняется список целей переменными найденными в п.4.
6. Значения переменных из списка определенного в п.3, за исключением
найденных в п.4, запрашиваются у пользователя.
7. Производится попытка применения правил базы знаний для достижения
поставленных целей.
8. Если не все цели достигнуты (не удалось применить все правила,
определяющие интересующие нас переменные), производится переход к п.2,
исключив из списка целей найденные переменные.
9. По достижению всех первоначально поставленных целей диспетчер
прекращает работу машины логического вывода и через интерфейс
выводит пользователю значения этих переменных. Логический вывод
прекращается также, если нельзя достичь поставленных целей.
В большинстве реально работающих экспертных систем, как
правило, используются различные модификации и комбинации
рассмотренных выше алгоритмов.



4. ОСОБЕННОСТИ СОЗДАНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ



Проектирование экспертных систем имеет определенные отличия от
создания традиционного программного продукта. Суть этого отличия в том,
что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт, а создают
прототип экспертной системы. Прототип должен удовлетворять
основным требованиям к системе при минимальной трудоемкости при его
создании. Для удовлетворения этим требованиям используются разнообразные
инструментальные средства (специализированные языки
искусственного интеллекта, оболочки экспертных систем и др.)
ускоряющие процесс разработки. Возможно, что может потребоваться создание
не одного , нескольких прототипов, базирующихся на различных способах
представления знаний, с


последующим выбором наиболее удачного. B том случае когда
достигнута удовлетворительная работа прототипа по всему комплексу задач,
возможно принятие решения об окончательном
перепрограммировании всей системы на языках низкого уровня, с целью
улучшения ее характеристик - увеличения быстродействия, уменьшения
занимаемой памяти, повышения эргономических параметров интерфейса.


Опыт разработки экспертных систем позволяет выделить
следующие этапы при их создании:


. - Идентификация - определение проблемы, ресурсов, целей, экспертов,
производится неформальное (вербальное) описание проблемы.


. - Концептуализация - выделение ключевых понятий системы, отношений
и характеристик, достаточных для полного и детального описания
рассматриваемой проблемы.


. - Формализация - выражение введенных понятий на некоторым формальным
языке, построение модели исследуемой области.


. - Этап выполнения - создание одного или нескольких прототипов.


. - Этап тестирования - оценка выбранного метода представления знаний и
работоспособности всей системы в целом на основе проверки прототипа.


. - Этап опытной эксплуатации - проверка пригодности системы для конечного
пользователя.


. - Модификация системы - полное перепрограммирование или доведение
прототипа до состояния программного продукта.


Известны три основные разновидности исполнения экспертных систем:


- - Экспертные системы, выполненные в виде отдельных программ, на
некотором алгоритмическом языке, база знаний которых является
непосредственно частью этой программы. Как правило, такие системы
предназначены для решения задач в одной фиксированной предметной
области. При построении таких систем применяются как традиционные
процедурные языки PASCAL, C и др., так и специализированные языки
искусственного интеллекта LISP, PROLOG.


- - Оболочки экспертных систем - программный продукт, обладающий
средствами представления знаний для определенных предметных
областей. Задача пользователя заключается не в непосредственном
программировании, а в формализации и вводе знаний с использованием
предоставленных оболочкой возможностей. Недостатком этих систем можно
считать невозможность охвата одной системой всех существующих предметных
областей. Примером могут служить ИНТЕРЭКСПЕРТ, РС+, VP-Expert.


- - Генераторы экспертных систем - мощные программные продукты,
предназначенные для получения оболочек, ориентированных на то или иное
представление знаний в зависимости от рассматриваемой предметной
области. Примеры этой разновидности - системы KEE, ART и др..



5. ОБЛАСТИ И КРИТЕРИИ ПРИМЕНИМОСТИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ



Не останавливаясь на подробном перечне многочисленных
областей применения, отметим лишь некоторые отрасли народного
хозяйства развитых стран, в которых методология экспертных систем была
успешно опробована: химия, сельское хозяйство, электроника, образование,
финансы, геология, медицина, военное дело, программное обеспечение и многие
другие.


Из перечня основных типов решаемых ими задач можно выделить
интерпретацию, прогноз, диагностику, проектирование,
планирование, управление, наблюдение, отладка, ремонт, обучение.


В списке наиболее распространенных в настоящее время за
рубежом экспертных систем и их оболочек можно выделить следующие
наименования: INSIGT, LOGIAN, NEXPERT, RULE MASTER, KDS, PICON,
KNOWLEDGE CRAFT, KESII, S1, TIMM и др.


В качестве критериев, по которым можно судить о возможности
создания экспертной системы следует отметить следующие:


1. - Необходимость символьных рассуждений, очевидно, нет смысла
разрабатывать экспертную систему для численных расчетов, например, для
преобразований Фурье, интегрирования, решения систем
алгебраических уравнений и др.


2. - Наличие экспертов, компетентных в избранном круге вопросов, которые
согласны сотрудничать при создании ЭС.


3. - Поставленная проблема должна быть достаточно важной и
актуальной. Это могут быть проблемы, требующие высокого уровня
экспертизы, либо простые, но трудоемкие многократно повторяющиеся
проверки. Нет смысла тратить время на решение проблем, которые
возникают редко и могут быть разрешены человеком с обычной
квалификацией.


4. - Необходимо четко ограничивать круг решаемых задач, т.е.
предметная область выбирается достаточно "узкой", чтобы избежать
"комбинаторного взрыва" объема информации необходимой для
компетентного решения поставленной задачи.


5. - Необходима согласованность мнений экспертов о том, как следует
решать поставленные задачи, какие факты необходимо использовать
и каковы общие правила вынесения суждений. В противном случае невозможно
расширить базу знаний за пределы опыта одного человека и осуществить
сплав экспертных знаний из нескольких областей.


6. - Должно быть достаточно исходных данных для проверки
работоспособности экспертной системы в выбранной предметной


7. области, чтобы разработчики смогли убедиться в достижимости
некоторого заданного уровня ее функционирования.


8. - Должна обеспечиваться возможность постепенного наращивания системы.
База знаний должна легко расширяться и корректироваться, так как
правила часто меняются с появлением новых фактов.


Ценность использования ЭС проявляется в следующих аспектах:


a) - В сборе, оперативном уточнении, кодировании и
распространении экспертных знаний.


b) - В эффективном решении проблем, сложность которых превышает
человеческие возможности и для которых требуются экспертные знания
нескольких областей.


c) - В сохранении наиболее уязвимой ценности коллектива -
коллективной памяти.


Создание баз знаний открывает широкие возможности, которые
обусловлены безошибочностью и тщательностью, присущими ЭВМ и
синтезом знаний экспертов. Если база знаний объединяет информацию по
нескольким дисциплинам, то такой "сплав" знаний приобретает
дополнительную ценность.


Экспертная система позволяет решить проблему сохранения
экспертных знаний, связанную с утратой наиболее квалифицированных
экспертов в результате их продвижения по службе, смерти, перехода на
другую работу или выхода на пенсию, а также позволит сделать знания
легко доступными для тех, кто займет места ушедших экспертов.


Ограничившись необходимым минимумом изложения теоретического
материала, в дальнейшем сосредоточим внимание на практических
аспектах применения экспертных систем.



6. КРАТКОЕ ОПИСАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ VP-Expert


Рассматриваемая система представляет собой "пустую" оболочку,
хорошо зарекомендовавшую и получившую достаточно широкое
распространение. ее применение возможно на IBM совместимых
персональных компьютерах с операционной системой MS DOS, имеющих не менее
256 К оперативной памяти и адаптеры графических дисплеев подобные CGA,
EGA или HERKULES. Важной особенностью оболочки, существенно
расширяющей ее возможности, является совместимость с файлами созданными
dBASE II, dBASE III и dBASE III+.


Для успешного функционирования системы необходим набор из
следующих файлов VPX.EXE, VPX.TXT, VPXE.EXE, VPXH.EXE, VPXHELP.DBF,
VPXHELP.HLP, VPXHELP.TXT, VPXI.EXE, VPXM.EXE, VPXT.EXE.


Перечисленные файлы желательно переписать с дискеты в
специально созданную директорию. Старт экспертной системы
производится запуском файла VPX.EXE на исполнение (возможно с
указанием файла базы знаний с расширением .KBS).


7. Выполнение курсовой работы


Для выполнения курсовой работы была выбрана область- поломки в
двигателях и способы их устранения. В ходе работы был написан модуль,
выполняя который можно получить консультацию.



Исходный текст модуля :



RUNTIME;
EXECUTE;
BKCOLOR = 0;
ACTIONS
cls color = 9
display
"Вас приветствует система поиска неисправностей!
выбирайте симптомы- получайте способ устранения
(нажмите любую клавишу для продолжения.) "
cls
FIND bug_method
display "метод устранения неисправности {#bug_method}.";

ask prich1: "Неисправность
1-нет топлива в карбюраторе
2-нет импульсов высокого напряжения
3-нет импульсов тока на катушке зажигания
4-нет высокого напряжения на свечах
5-неправиьно подсоединены высоковольтные провода
6-неправильный зазор в свечах
7-трещина на изоляторе свечей
8-неправильный момент зажигания
9-неисправен эл.маг. клапан
10-не открывается воздушная заслонка "
;

!----------------------------------------------------------------

ask prich1_1: "Неисправность
1-засорены топливопроводы
2-засорены фильтры
3-несправен топливный насос"
;

RULE 6
IF prich=1 and
prich1=1 and
prich1_1=1
THEN
bug_method=1
display "прочистить топливопровод~"
;

RULE 7
IF prich=1 and
prich1=1 and
prich1_1=2
THEN
bug_method=2
display "прочистить или заменить фмльтры~"
;

RULE 8
IF prich=1 and
prich1=1 and
prich1_1=3
THEN
bug_method=3
display "починить насос~"
;

!----------------------------------------------------------------

ask prich1_2: "Неисправность
1-обрыв проводов коммутатора
2-несправен бесконтактный датчик"
;

RULE 10
IF prich=1 and
prich1=2 and
prich1_2=1
THEN
bug_method=4
display "проверить провода коммутатора~"
;

RULE 11
IF prich=1 and
prich1=2 and
prich1_2=2
THEN
bug_method=5
display "починить датчик~"
;

!----------------------------------------------------------------

ask prich1_3: "Неисправность
1-обрыв проводов катушки зажигания
2-неисправен коммутатор
3-не замыкаются контакты выключателя зажигания"
;


RULE 13
IF prich=1 and
prich1=3 and
prich1_3=1
THEN
bug_method=6
display "проверить провода~"
;

RULE 14
IF prich=1 and
prich1=3 and
prich1_3=2
THEN
bug_method=7
display "починить коммутатор~"
;

RULE 15
IF prich=1 and
prich1=3 and
prich1_3=3
THEN
bug_method=8
display "починить контакты~"
;

!----------------------------------------------------------------
ask prich1_4: "Неисправность
1-повреждение изоляции проводов выс.напр.
2-износ контактного уголька
3-повреждение крышки распределителя
4-повреждение ротора
5-отказ резистора
6-повреждена катушка зажигания "
;


RULE 17
IF prich=1 and
prich1=4 and
prich1_4=1
THEN
bug_method=8
display "проверить провода~"
;

RULE 18
IF prich=1 and
prich1=4 and
prich1_4=2
THEN
bug_method=9
display "осмотреть крышку распределителя, прочистить уголек~"
;

RULE 19
IF prich=1 and
prich1=4 and
prich1_3=3
THEN
bug_method=10
display "заменить крышку распределителя~"
;

RULE 20
IF prich=1 and
prich1=4 and
prich1_3=4
THEN
bug_method=11
display "заменить ротор распределителя~"
;

RULE 21
IF prich=1 and
prich1=4 and
prich1_3=5
THEN
bug_method=12
display "заменить резистор~"
;

RULE 22
IF prich=1 and
prich1=4 and
prich1_3=6
THEN
bug_method=13
display "заменить катушку зажигания~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 23
IF prich=1 and
prich1=5
THEN
bug_method=14
display "проверьте правильность присоеденения проводов~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 24
IF prich=1 and
prich1=6
THEN
bug_method=15
display "очистите свечи и отрегулируйте зазор между электродами~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 25
IF prich=1 and
prich1=7
THEN
bug_method=16
display "заменить свечи~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 26
IF prich=1 and
prich1=8
THEN
bug_method=17
display "отрегулируйте момент зажигания~"
;

!----------------------------------------------------------------

ask prich1_9: "Неисправность
1-обрыв проводов блока управления клапаном
2-неисправен блок управления клапаном
3-неисправен клапан"
;

RULE 28
IF prich=1 and
prich1=9 and
prich1_9=1
THEN
bug_method=18
display "восстановите соединение~"
;

RULE 29
IF prich=1 and
prich1=9 and
prich1_9=2
THEN
bug_method=19
display "починить блок управления клапаном~"
;

RULE 30
IF prich=1 and
prich1=9 and
prich1_9=3
THEN
bug_method=20
display "заменить клапан~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 31
IF prich=1 and
prich1=10
THEN
bug_method=21
display "отрегулируйте заслонку~"
;


ask prich2: "Неисправность
1-не отрегулирован холостой ход
2-несправен карбюратор
3-ранее зажигание
4-поврежден шланг вакумного усилителя тормозов
5-повреждена прокладка во впускном коллекторе
6-повреждены трубки отбора разряжения"
;

RULE 33
IF prich=2 and
prich2=1
THEN
bug_method=22
display "отрегулируйте холостой ход~"
;

!----------------------------------------------------------------

ask prich2_2: "Неисправность
1-засорены жиклеры или каналы карбюратора
2-вода в карбюраторе
3-нарушена герметичность диафрагмы"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 35
IF prich=2 and
prich2=2 and
prich2_2=1
THEN
bug_method=23
display "продуть жиклеры и каналы~"
;

RULE 36
IF prich=2 and
prich2=2 and
prich2_2=2
THEN
bug_method=24
display "удалить воду~"
;

RULE 37
IF prich=2 and
prich2=2 and
prich2_2=3
THEN
bug_method=25
display "заменить диафрагму~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 38
IF prich=2 and
prich2=3
THEN
bug_method=26
display "отрегулируйте момент зажигания~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 39
IF prich=2 and
prich2=4
THEN
bug_method=27
display "замените поврежденный шланг~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 40
IF prich=2 and
prich2=5
THEN
bug_method=28
display "восстановите прокладку~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 41
IF prich=2 and
prich2=6
THEN
bug_method=29
display "восстановите трубки~"
;


RULE 42
IF prich=3
THEN
bug_method=30
display "заменить пружины в распределителе~"
;


ask prich4: "Неисправность
1-повреждены провода в системе зажигания
2-поврежен контактный уголек
3-подгорел центральный контакт
4-прогар ротора или крышки
5-износ электродов или замасливание свечей
6-неисправен коммутатор
7-повреждение помехоподавительного наконечника "
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 41
IF prich=4 and
prich4=1
THEN
bug_method=31
display "замените поврежденные провода~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 42
IF prich=4 and
prich4=2
THEN
bug_method=32
display "замените контактный уголек~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 43
IF prich=4 and
prich4=3
THEN
bug_method=33
display "зачистите центральный контакт~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 44
IF prich=4 and
prich4=4
THEN
bug_method=34
display "замените ротор или крышку~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 45
IF prich=4 and
prich4=5
THEN
bug_method=35
display "замените неисправные свечи~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 46
IF prich=4 and
prich4=6
THEN
bug_method=31
display "почините коммутатор~"
;

!----------------------------------------------------------------

RULE 47
IF prich=4 and
prich4=7
THEN
bug_method=31
display "замените наконечник~"
;

ASK prich:"Двигатель
1-не запускается
2-неустойчиво работает на холостом ходу
3-неустойчиво работает при больших оборотах
4-перебои во всех режимах";

CHOICES prich:1,2,3,4;
CHOICES prich1:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10;
CHOICES prich2:1,2,3,4,5,6;
CHOICES prich3:1,2,3;
CHOICES prich4:1,2,3,4,5,6,7;
CHOICES prich1_1:1,2,3;
CHOICES prich1_2:1,2;
CHOICES prich1_3:1,2,3;
CHOICES prich1_4:1,2,3,4,5,6;
CHOICES prich1_9:1,2,3;
CHOICES prich2_2:1,2,3;


8. Последовательность работы.



После запуска системы пользователь видит на экране приветствие:



[pic]

Внимание! Приведены копии экранов при запуске системы из-под
Windows95. При запуске под DOS программа работает в полноэкранном режиме.


После нажатия на любую клавишу экран очищается и пользователю предлагается
выбрать внешний признак неисправности двигателя:


[pic]


Во время работы пользователь отвечает на ряд вопросов с помощью выбора
вариантов из предложенных (Enter- выбор варианта, End- продолжение работы),
после чего ему предлагается способ устранения неисправности. Следующие
копии экранов без комментариев показывают последовательность работы с
системой.



[pic]



[pic]





Реферат на тему: Экспертные системы. Классификация экспертных систем. Разработка простейшей экспертной системы

Введение
Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический
результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)-
совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач
интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.
Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого
начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с
другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические
доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного
естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен,
планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.
ЭС- это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач
из некоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают
консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях
способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.
Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления
знаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека к любой
информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество
проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого
объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.
При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это прежде всего связано с
тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к
разрабатываемой системе. Также возможно возникникновение трудностей чисто
психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может
препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его
заменят “машиной”. Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны
обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время
ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также
ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где
отсутствуют эксперты.
Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой
содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым
осуществляется решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы
приобретения знаний и диалогового процессора .
При построении подсистем вывода используют методы решения задач
искусственного интеллекта.



Глава 1. Экспертные системы, их особенности.
Применение экспертных систем.

1.1. Определение экспертных систем. Главное достоинство и назначение
экспертных систем.
Экспертные системы (ЭС)- это яркое и быстро прогрессирующее
направление в области искусственного интеллекта(ИИ). Причиной повышенного
интереса, который ЭС вызывают к себе на протяжении всего своего
существования является возможность их применения к решению задач из самых
различных областей человеческой деятельности. Пожалуй, не найдется такой
проблемной области, в которой не было бы создано ни одной ЭС или по крайней
мере, такие попытки не предпринимались бы.
ЭС- это набор программ или программное обеспечение, которое выполняет
функции эксперта при решении какой-либо задачи в области его компетенции.
ЭС, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями.
Знания о предметной области, необходимые для работы ЭС, определенным
образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний,
которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.
ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают
консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно
требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от
машинных программ, использующий процедурный анализ, ЭС решают задачи в
узкой предметной области (конкретной области экспертизы)на основе
дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти
решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они
справляются с отсутствием структурированности путем привлечения эвристик,
т. е. правил, взятых “с потолка”, что может быть полезным в тех системах,
когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность
проведения полного анализа.
Главное достоинство ЭС- возможность накапливать знания, сохранять их
длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную
независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных
специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию
специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные
решения.
Практическое применение искусственного интеллекта на машиностроительных
предприятиях и в экономике основано на ЭС, позволяющих повысить качество
и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту
эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

1.2. Отличие ЭС от других программных продуктов.
Основными отличиями ЭС от других программных продуктов являются
использование не только данных, но и знаний, а также специального механизма
вывода решений и новых знаний на основе имеющихся. Знания в ЭС
представляются в такой форме, которая может быть легко обработана на ЭВМ. В
ЭС известен алгоритм обработки знаний, а не алгоритм решения задачи.
Поэтому применение алгоритма обработки знаний может привести к получению
такого результата при решении конкретной задачи, который не был
предусмотрен. Более того, алгоритм обработки знаний заранее неизвестен и
строится по ходу решения задачи на основании эвристических правил. Решение
задачи в ЭС сопровождается понятными пользователю объяснениями, качество
получаемых решений обычно не хуже, а иногда и лучше достигаемого
специалистами. В системах, основанных на знаниях, правила (или эвристики),
по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в
базе знаний. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов,
описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний пытается
вывести заключение из этих фактов (см.. рис.1).

база знаний

входная механизм заключения
информация вывода


рис.1
Качество ЭС определяется размером и качеством базы знаний (правил или
эвристик). Система функционирует в следующем циклическом режиме: выбор
(запрос) данных или результатов анализов, наблюдения, интерпретация
результатов, усвоение новой информации, выдвижении с помощью правил
временных гипотез и затем выбор следующей порции данных или результатов
анализов (рис.2). Такой процесс продолжается до тех пор, пока не поступит
информация, достаточная для окончательного заключения.

В любой момент времени в системе существуют три типа знаний:
- Структурированные знания- статические знания о предметной области. После
того как эти знания выявлены, они уже не изменяются.
- Структурированные динамические знания- изменяемые знания о предметной
области. Они обновляются по мере выявления новой информации.
- Рабочие знания- знания, применяемые для решения конкретной задачи или
проведения консультации.
Все перечисленные выше знания хранятся в базе знаний. Для ее построения
требуется провести опрос специалистов, являющихся экспертами в конкретной
предметной области, а затем систематизировать, организовать и снабдить эти
знания указателями, чтобы впоследствии их можно было легко извлечь из базы
знаний.



Результаты анализов
и входные данные


выбор и ввод
исходных данных


наблюдения пользователи

интерпретация правила

гипотезы усвоение вывод


заключения


рис.2 Схема работы ЭС.

1.3. Отличительные особенности. Экспертные системы первого и второго
поколения.
1. Экспертиза может проводиться только в одной конкретной области. Так,
программа, предназначенная для определения кон-
фигурации систем ЭВМ, не может ставить медицинские диагнозы.
2. База знаний и механизм вывода являются различными компонентами.
Действительно, часто оказывается возможным сочетать механизм вывода с
другими базами знаний для создания новых ЭС. Например, программа анализа
инфекции в крови может быть применена в пульманологии путем замены базы
знаний, используемой с тем же самым механизмом вывода.
3. Наиболее подходящая область применения- решение задач дедуктивным
методом. Например, правила или эвристики выражаются в виде пар посылок и
заключений типа “если-то”.
4. Эти системы могут объяснять ход решения задачи понятным пользователю
способом. Обычно мы не принимаем ответ эксперта, если на вопрос “Почему ?”
не можем получить логичный ответ. Точно так же мы должны иметь возможность
спросить систему, основанную на знаниях, как было получено конкретное
заключение.
5. Выходные результаты являются качественными (а не количественными).
6. Системы, основанные на знаниях, строятся по модульному принципу, что
позволяет постепенно наращивать их базы знаний.
Компьютерные системы, которые могут лишь повторить логический вывод
эксперта, принято относить к ЭС первого поколения. Однако специалисту,
решающему интеллектуально сложную задачу, явно недостаточно возможностей
системы, которая лишь имитирует деятельность человека. Ему нужно, чтобы ЭС
выступала в роли полноценного помощника и советчика, способного проводить
анализ нечисловых данных, выдвигать и отбрасывать гипотезы, оценивать
достоверность фактов, самостоятельно пополнять свои знания, контролировать
их непротиворечивость, делать заключения на основе прецедентов и, может
быть, даже порождать решение новых, ранее не рассматривавшихся задач.
Наличие таких возможностей является характерным для ЭС второго поколения,
концепция которых начала разрабатываться 9-10 лет назад. Экспертные
системы, относящиеся ко второму поколению, называют партнерскими, или
усилителями интеллектуальных способностей человека. Их общими
отличительными чертами является умение обучаться и развиваться, т.е.
эволюционировать.
В экспертных системах первого поколения знания представлены следующим
образом:
1) знаниями системы являются только знания эксперта, опыт накопления знаний
не предусматривается.
2) методы представления знаний позволяли описывать лишь статические
предметные области.
3) модели представления знаний ориентированы на простые области.
Представление знаний в экспертных системах второго поколения следующее:
1) используются не поверхностные знания, а более глубинные. Возможно
дополнение предметной области.
2) ЭС может решать задачи динамической базы данных предметной области.


1.4. Области применения экспертных систем.
Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть
сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика,
контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и
электрических устройствах, обучение.
а) Медицинская диагностика.
Диагностические системы используются для установления связи между
нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее
известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для
диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и
бактериальных инфекциях. Ее первая версия была разработана в Стенфордском
университете в середине 70-х годов. В настоящее время эта система ставит
диагноз на уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний,
благодаря чему может применяться и в других областях медицины.
б) Прогнозирование.
Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события
на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система
“Завоевание Уолл-стрита” может проанализировать конъюнктуру рынка и с
помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план
капиталовложений на перспективу. Она не относится к числу систем,
основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы
традиционного программирования. Хотя пока еще отсутствуют ЭС, которые
способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь вам увеличить
капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду,
урожайность и поток пассажиров. Даже на персональном компьютере, установив
простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз
погоды.
в) Планирование.
Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при
решении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые
в торговой практике предоставляет в распоряжении покупателей 13 рабочих
станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся
бесплатные 15-минутные консультации с целью помочь покупателям выбрать
компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету. Кроме
того, компания Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций,
а также для выявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта
вертолетов. Экспертная система XCON, созданная фирмой DEC, служит для
определения или изменения конфигурации компьютерных систем типа VAX и в
соответствии с требованиями покупателя. Фирма DEC разрабатывает более
мощную систему XSEL, включающую базу знаний системы XCON, с целью оказания
помощи покупателям при выборе вычислительных систем с нужной конфигурацией.
В отличие от XCON система XSEL является интерактивной.
г) Интерпретация.
Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные
заключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из
наиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девяти
экспертов. Используя сочетания девяти методов экспертизы, системе удалось
обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих
залежей не предполагал ни один из девяти экспертов. Другая интерпретирующая
система- HASP/SIAP. Она определяет местоположение и типы судов в тихом
океане по данным акустических систем слежения.
д) Контроль и управление.
Системы, основанные на знаниях, могут применятся в качестве
интеллектуальных систем контроля и принимать решения, анализируя данные,
поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на
атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют
медицинский контроль. Они могут быть также полезны при регулировании
финансовой деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке
решений в критических ситуациях.
е) Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах.
В этой сфере системы, основанные на знаниях, незаменимы как при ремонте
механических и электрических машин (автомобилей, дизельных локомотивов и
т.д.), так и при устранении неисправностей и ошибок в аппаратном и
программном обеспечении компьютеров.
ж) Обучение.
Системы, основанные на знаниях, могут входить составной частью в
компьютерные системы обучения. Система получает информацию о деятельности
некоторого объекта (например, студента) и анализирует его поведение. База
знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Примером этого
обучения может служить компьютерная игра, сложность которой увеличивается
по мере возрастания степени квалификации играющего. Одной из наиболее
интересных обучающих ЭС является разработанная Д.Ленатом система EURISCO,
которая использует простые эвристики. Эта система была опробована в игре
Т.Тревевеллера, имитирующая боевые действия. Суть игры состоит в том, чтобы
определить состав флотилии, способной нанести поражение в условиях
неизменяемого множества правил. Система EURISCO включила в состав флотилии
небольшие, способные провести быструю атаку корабли и одно очень
маленькое скоростное судно и постоянно выигрывала в течение трех лет,
несмотря на то, что в стремлении воспрепятствовать этому правила игры
меняли каждый год.
Большинство ЭС включают знания, по содержанию которых их можно отнести
одновременно к нескольким типам. Например, обучающая система может также
обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику и планирование. Она
определяет способности обучаемого по основным направлениям курса, а затем с
учетом полученных данных составляет учебный план. Управляющая система может
применяться для целей контроля, диагностики, прогнозирования и
планирования. Система, обеспечивающая сохранность жилища, может следить за
окружающей обстановкой, распознавать происходящие события (например,
открылось окно), выдавать прогноз (вор-взломщик намеревается проникнуть в
дом) и составлять план действий (вызвать полицию).

1.5. Критерий использования ЭС для решения задач.
Существует ряд прикладных задач, которые решаются с помощью систем,
основанных на знаниях, более успешно, чем любыми другими средствами. При
определении целесообразности применения таких систем нужно
руководствоваться следующими критериями.
1. Данные и знания надежны и не меняются со временем.
2. Пространство возможных решений относительно невелико.
3. В процессе решения задачи должны использоваться формальные рассуждения.
Существуют системы, основанные на знаниях, пока еще не пригодные для
решения задач методами проведения аналогий или абстрагирования
(человеческий мозг справляется с этим лучше). В свою очередь традиционные
компьютерные программы оказываются эффективнее систем, основанных на
знаниях, в тех случаях, когда решение задачи связано с применением
процедурного анализа. Системы, основанные на знаниях, более подходят для
решения задач, где требуются формальные рассуждения.
4. Должен быть по крайней мере один эксперт, который способен явно
сформулировать свои знания и объяснить свои методы применения этих знаний
для решения задач.
В таблице один приведены сравнительные свойства прикладных задач, по
наличию которых можно судить о целесообразности использования для их
решения ЭС.
Таблица 1. Критерий применимости ЭС.
| применимы | неприменимы |
|Не могут быть построены строгие|Имеются эффективные |
|алгоритмы или процедуры, но |алгоритмические методы. |
|существуют эвристические методы| |
|решения. | |
|Есть эксперты, которые способны|Отсутствуют эксперты или их |
|решить задачу. |число недостаточно. |
|По своему характеру задачи |Задачи носят вычислительный |
|относятся к области |характер. |
|диагностики, интерпретации или | |
|прогнозирования. | |
|Доступные данные “зашумленны”. |Известны точные факты и строгие|
| |процедуры. |
|Задачи решаются методом |Задачи решаются прецедурными |
|формальных рассуждений. |методами, с помощью аналогии |
| |или интуитивно. |
|Знания статичны (неизменны). |Знания динамичны (меняются со |
| |временем). |

В целом ЭС не рекомендуется применять для решения следующих типов
задач:
- математических, решаемых обычным путем формальных преобразований и
процедурного анализа;
- задач распознавания, поскольку в общем случае они решаются численными
методами;
- задач, знания о методах решения которых отсутствуют (невозможно построить
базу знаний).

1.6. Ограничения в применение экспертных систем..
Даже лучшие из существующих ЭС, которые эффективно функционируют как на
больших, так и на мини-ЭВМ, имеют определенные ограничения по сравнению с
человеком-экспертом.
1. Большинство ЭС не вполне пригодны для применения конечным пользователем.
Если вы не имеете некоторого опыта работы с такими системами, то у вас
могут возникнуть серьезные трудности. Многие системы оказываются доступными
только тем экспертам, которые создавали из базы знаний.
2. Вопросно-ответный режим, обычно принятый в таких системах, замедляет
получение решений. Например, без системы MYCIN врач может (а часто и
должен) принять решение значительно быстрее, чем с ее помощью.
3. Навыки системы не возрастают после сеанса экспертизы.
4. Все еще остается проблемой приведение знаний, полученных от эксперта, к
виду, обеспечивающему их эффективную машинную реализацию.
5. ЭС не способны обучаться, не обладают здравым смыслом. Домашние кошки
способны обучаться даже без специальной дрессировки, ребенок в состоянии
легко уяснить, что он станет мокрым, если опрокинет на себя стакан с водой,
однако если начать выливать кофе на клавиатуру компьютера, у него не хватит
“ума” отодвинуть ее.
6. ЭС неприменимы в больших предметных областях. Их использование
ограничивается предметными областями, в которых эксперт может принять
решение за время от нескольких минут до нескольких часов.
7. В тех областях, где отсутствуют эксперты (например, в астрологии),
применение ЭС оказывается невозможным.
8. Имеет смысл привлекать ЭС только для решения когнитивных задач. Теннис,
езда на велосипеде не могут являться предметной областью для ЭС, однако
такие системы можно использовать при формировании футбольных команд.
9. Человек-эксперт при решении задач обычно обращается к своей интуиции или
здравому смыслу, если отсутствуют формальные методы решения или аналоги
таких задач.
Системы, основанные на знаниях, оказываются неэффективными при
необходимости проведения скрупулезного анализа, когда число “решений”
зависит от тысяч различных возможностей и многих переменных, которые
изменяются во времени. В таких случаях лучше использовать базы данных с
интерфейсом на естественном языке.

1.7. Преимущества ЭС перед человеком - экспертом.
Системы, основанные на знаниях, имеют определенные преимущества перед
человеком-экспертом.
1. У них нет предубеждений.
2. Они не делают поспешных выводов.
3. Эти системы работают систематизировано, рассматривая все детали, часто
выбирая наилучшую альтернативу из всех возможных.
4. База знаний может быть очень и очень большой. Будучи введены в машину
один раз, знания сохраняются навсегда. Человек же имеет ограниченную базу
знаний, и если данные долгое время не используются, то они забываются и
навсегда теряются.
Системы, основанные на знаниях, устойчивы к “помехам”. Эксперт пользуется
побочными знаниями и легко поддается влиянию внешних факторов, которые
непосредственно не связаны с решаемой задачей. ЭС, не обремененные знаниями
из других областей, по своей природе менее подвержены “шумам”. Со временем
системы, основанные на знаниях, могут рассматриваться пользователями как
разновидность тиражирования- новый способ записи и распространения знаний.
Подобно другим видам компьютерных программ они не могут заменить человека в
решении задач, а скорее напоминают орудия труда, которые дают ему
возможность решат задачи быстрее и эффективнее.
6. Эти системы не заменяют специалиста, а являются инструментом в его
руках.

1.8. История развития экспертных систем.
1.8.1. Основные линии развития ЭС.
Наиболее известные ЭС, разработанные в 60-70-х годах, стали в своих
областях уже классическими. По происхождению, предметным областям и по
преемственности применяемых идей, методов и инструментальных программных
средств их можно разделить на несколько семейств.
1. META-DENDRAL.Система DENDRAL позволяет определить наиболее вероятную
структуру химического соединения по экспериментальным данным (масс-
спектрографии, данным ядерном магнитного резонанса и др.).M-D
автоматизирует процесс приобретения знаний для DENDRAL. Она генерирует
правила построения фрагментов химических структур.
2. MYCIN-EMYCIN-TEIREIAS-PUFF-NEOMYCIN. Это семейство медицинских ЭС и
сервисных программных средств для их построения.
3. PROSPECTOR-KAS. PROSPECTOR- предназначена для поиска (предсказания)
месторождений на основе геологических анализов. KAS- система приобретения
знаний для PROSPECTOR.
4. CASNET-EXPERT. Система CASNET- медицинская ЭС для диагностики выдачи
рекомендаций по лечению глазных заболеваний. На ее основе разработан язык
инженерии знаний EXPERT, с помощью которой создан ряд других медицинских
диагностических систем.
5. HEARSAY-HEARSAY-2-HEARSAY-3-AGE. Первые две системы этого ряда являются
развитием интеллектуальной системы распознавания слитной человеческой речи,
слова которой берутся из заданного словаря. Эти системы отличаются
оригинальной структурой, основанной на использовании доски объявлений-
глобальной базы данных, содержащей текущие результаты работы системы. В
дальнейшем на основе этих систем были созданы инструментальные системы
HEARSAY-3 и AGE (Attempt to Generalize- попытка общения) для построения ЭС.

6. Системы AM (Artifical Mathematician- искусственный математик) и EURISCO
были разработаны в Станфордском университете доктором Д. Ленатом для
исследовательских и учебных целей. Ленат считает, что эффективность любой
ЭС определяется закладываемыми в нее знаниями. По его мнению, чтобы система
была способна к обучению, в нее должно быть введено около миллиона сведений
общего характера. Это примерно соответствует объему информации, каким
располагает четырехлетний ребенок со средними способностями. Ленат также
считает, что путь создания узкоспециализированных ЭС с уменьшенным объемом
знаний ведет к тупику.
В систему AM первоначально было заложено около 100 правил вывода и
более 200 эвристических алгоритмов обучения, позволяющих строить
произвольные математические теории и представления. Сначала результаты
работы системы были весьма многообещающими. Она могла сформулировать
понятия натурального ряда и простых чисел. Кроме того, она синтезировала
вариант гипотезы Гольдбаха о том, что каждое четное число, большее двух,
можно представить в виде суммы двух простых чисел. До сих пор не удалось ни
найти доказательства данной гипотезы, ни опровергнуть ее. Дальнейшее
развитие системы замедлилось и было отмечено, что несмотря на проявленные
на первых порах “математические способности”, система не может
синтезировать новых эвристических правил, т.е. ее возможности определяются
только теми эвристиками, что были в нее изначально заложены.
При разработке системы EURISCO была предпринята попытка преодолеть
указанные недостатки системы AM. Как и в начале эксплуатации AM, первые
результаты, полученные с помощью EURISCO, были эффективными. Сообщалось,
что система EURISCO может успешно участвовать в очень сложных играх. С ее
помощью в военно-стратегической игре, проводимой ВМФ США, была разработана
стратегия, содержащая ряд оригинальных тактических ходов. Согласно одному
из них, например предлагалось взрывать свои корабли, получившие
повреждения. При этом корабли, оставшиеся неповрежденными, получает
необходимое пространство для выполнения маневра.
Однако через некоторое время обнаружилось, что система не всегда
корректно переопределяет первоначально заложенные в нее правила. Так,
например, она стала нарушать строгое предписание обращаться к
программистам с вопросами только в определенное время суток. Т.о., система
EURISCO, так же как и ее предшественница, остановилась в своем развитии,
достигнув предела, определенного в конечном счете ее разработчиком.
С 1990 года доктор Ленат во главе исследовательской группы занят
кодированием и вводом нескольких сот тысяч элементов знаний, необходимых,
по его мнению, для создания “интеллекту-
альной” системы. Этот проект назван Cyc (“Цик”, от английского слова
enciklopaedia).
1.8.2. Проблемы, возникающие при созданииЭС. Перспективы разработки.
С 70-х годов ЭС стали ведущим направлением в области искусственного
интеллекта. При их разработке нашли применение методы ИИ, разработанные
ранее: методы представления знаний, логического вывода, эвристического
поиска, распознавания предложений на естественном языке и др. Можно
утверждать, что именно ЭС позволили получить очень большой коммерческий
эффект от примения таких мощных методов. В этом - их особая роль.
Каталог ЭС и инструментальных программных средств дл

Новинки рефератов ::

Реферат: Конспект истории великих географических открытий (История)


Реферат: Анализ особенностей детерминизации общественных отношений и личности (Философия)


Реферат: Word 9x (Программирование)


Реферат: Изучение теории и технологии выплавки шарикоподшипниковой стали марки ШХ4 (Металлургия)


Реферат: История Украины (История)


Реферат: Профессиональная компетентность и культура педагога (Педагогика)


Реферат: Лекции по теории проектирования баз данных (БД) (Программирование)


Реферат: Рабочая программа по специальности Система машин в лесном хозяйстве и лесной промышленности (Сельское хозяйство)


Реферат: Иудаизм в Израиле (Религия)


Реферат: Бухгалтерский учет и отчетность в бюджетных организациях (Бухгалтерский учет)


Реферат: Женщина и политика (Политология)


Реферат: Организация и планирование воспроизводства кадров высшей квалификации в Восточном Оренбуржье (Менеджмент)


Реферат: Физическая география СНГ (Азиатская часть) (География)


Реферат: Империя. Российская империя (История)


Реферат: Гражданско-правовая защита чести, достоинства и деловой репутации (Гражданское право и процесс)


Реферат: Прикладная социология 28 вопросов (Социология)


Реферат: Формирование многопартийности в Республике Беларусь (Политология)


Реферат: Французская Буржуазная революция (История)


Реферат: Галицко-Волынское княжество (Галицько – Волинське князівство) (История)


Реферат: Возможности использования системного подхода в постижении реальности (Философия)



Copyright © GeoRUS, Геологические сайты альтруист