Лабораторная работа: Ознайомлення з експертними системами. Створення власної простої бази знань для вирішення задачі класифікації

Експертна система (ЕС) – це прикладна система штучного інтелекту, що використовує формалізовані емпіричні знання фахівців з деякої вузько спеціалізованої предметної області та здатна в межах цієї області приймати рішення на рівні експерта-професіонала.

Експертними системами зазвичай заміняють експертів у небезпечних чи шкідливих умовах (наприклад, в умовах радіоактивного зараження) або для оперативної оцінки ситуації та ухвалення рішень, коли особиста участь експерта утруднена або неможлива (наприклад, на кораблях далекого плавання).

Приклади сфер застосування ЕС:

- інтерпретація даних експериментів,

- виявлення хімічних і біологічних структур,

- прогнозування подій після природних або техногенних катастроф,

- діагностика несправностей техніки або захворювань людини,

- планування цільових експериментів,

- пошук корисних копалин,

- керування наземним транспортом,

- тощо.

Метою дослідженьв області експертних систем є розробка таких програм (пристроїв), що при вирішенні важких для експерта-людини завдань одержують не гірші за якістю та ефективністю результати, в порівнянні з експертними результатами. У більшості випадків ЕС вирішують важкоформалізовувані завдання або такі, що не мають алгоритмічного рішення.

Класифікація експертних систем:

Основні задачі, що ставляться для ЕС, описані нижче:

- Інтерпретація – аналіз спостережуваних даних чи ситуацій з метою визначення їх змісту чи опису. Прикладом ЕС такого типу є SIAP, що використовується для виявлення та ідентифікації різних типів океанських суден.

- Діагностика – класифікація та пошук несправностей у живих чи неживих системах, що базуються на результатах інтерпретації. Прикладом діагностичної ЕС є ANGY, що допомагає здійснювати діагностику та терапію звуження коронарних судин. Для діагностики помилок в апаратурі та математичному забезпеченні ЕОМ використовується ЕС GRIP.

- Моніторинг – порівняння спостережуваних величин чи ситуацій з опорними (критичними) точками плану та видача повідомлень при відхиленні від плану; інший вид моніторингу – неперервний процес інтерпретації сигналів і видача повідомлень у ситуаціях, що вимагають втручання системи вищого рівня або людини. Приклади: допомогу диспетчерам атомного реактора забезпечує ЕС REACTOR; контроль аварійних датчиків на хімічному заводі – FALCON.

- Проектування – знаходження такої конфігурації компонентів системи, що задовольняє цільовим умовам та множині проектних обмежень. Прикладом є ЕС SYN для синтезу електричних ланцюжків.

- Прогнозування – проектування можливих наслідків даної ситуації. Прикладами таких ЕС є: WILLARD для передбачення погоди, ECON для здійснення прогнозів в економіці, тощо.

- Планування – розробка послідовності дій для досягнення множини поставлених цілей при заданих початкових умовах і часових обмеженнях. Прикладами ЕС цього типу є система ISIS для планування промислових замовлень, MOLGEN для планування експериментів, тощо.

- Інструктування (навчання) – допомога в освітньому процесі для вивчення певної дисципліни. Системи навчання за допомогою ЕОМ діагностують помилки при вивченні певного предмету та підказують правильні рішення, а також – планують процес спілкування учителя з учнем, в залежності від успіхів учня з метою передачі знань. Приклад: система PROUST для вивчення мови програмування Паскаль.

- Керування – керування поведінкою складного середовища або системи.

- Тестування – перевірка якості роботи за допомогою спеціальних тестів.

- Ремонт – виконання плану організації виправлення деякого виявленого дефекту.

Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом:

- Квазідинамічні ЕС інтерпретують ситуацію, що змінюється з деяким фіксованим інтервалом часу. Приклад: мікробіологічні ЕС, що знімають лабораторні виміри та покази щодо певного процесу раз в 4–5 годин (например, при виробництві лізину) та аналізують динаміку одержаних показників по відношенню до попередніх результатів.

- Статичні ЕС розробляються для предметних областей, для яких база знань та інтерпретовані дані не змінюються в часі, а є повністю стабільними. Приклади: діагностика несправностей в автомобілях.

- Динамічні ЕС працюють разом із датчиками об'єктів у режимі реального часу з неперервною інтерпретацією даних, що надходять. Прикладами є керування гнучкими промисловими комплексами, моніторинг в палатах реанімації, тощо.

Згідно класифікації за типом ЕОМ, нині існують:

--> ЧИТАТЬ ПОЛНОСТЬЮ <--