Навигация
Разработка оболочки экспертной системы
38841
знак
4
таблицы
15
изображений
Министерство образования и науки Республики Казахстан
Карагандинский Государственный Технический Университет
Кафедра ____САПР______
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
к курсовой работе
По дисциплине: «Интеллектуальные системы»
Тема: «Разработка оболочки экспертной системы»
Руководитель
(подпись) (дата)
Студент
(подпись) (дата)
2009
Содержание
Введение
1 Постановка задачи
2 Теоретическая часть
2.1 Основные понятия
2.2 Структура экспертной системы
2.3 Классификация экспертных систем
2.4 Характеристики экспертных систем
2.5 Этапы создания экспертных систем
3 Практическая часть
3.1 Выбор среды разработки программирования
3.2 Алгоритм работы экспертной системы
3.2.1 Алгоритм формирования базы знаний
3.2.2 Алгоритм вывода
3.3 Структура разработанной экспертной системы
3.3.1 Проект «Expert»
3.3.2 Проект «Klient»
3.4 Методическое обеспечение
3.4.1 Руководство эксперта
3.4.2 Руководство пользователя
Заключение
Список использованной литературы
Введение
Искусственный интеллект (ИИ) - совокупность научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.
Искусственный интеллект как научное направление, связанное с попытками формализовать мышление человека, имеет длительную предысторию. Первые шаги кибернетики были направлены на изучение и осмысление в новых понятиях процессов, протекающих в сложных, прежде всего живых, системах, включая и мыслящие. Позднее это направление работ оформилось в самостоятельную область, разрабатывающую проблему искусственного интеллекта.
Анализ употребления термина “интеллектуальные системы” (ИС) показывает, что под ним, в общем случае, понимается предельный по сложности класс систем, ориентированных на приобретение, обработку и использование некоторой дополнительной информации, понимаемой как “знание”. Ясно, что такие системы предназначены для работы в условиях неопределенности (невозможности точного математического описания) информации о свойствах и характеристиках системно-сложных объектов и среды их функционирования.
В общем случае знание — проверенный практикой результат познания действительности, верное ее отражение в мышлении человека, обладание опытом и пониманием, которые являются правильными и в субъективном, и в объективном отношении, на основании которых можно построить суждения и выводы, кажущиеся достаточно надежными для того, чтобы рассматриваться как знание. Поэтому в контексте информационных технологий термин знания - это информация, присутствующая при реализации интеллектуальных функций. Обычно это отклонения, тенденции, шаблоны и зависимости, обнаруженные в информации. Другими словами, интеллектуальные системы являются в то же время системами обработки знаний.
В задачи курсового проекта входит:
получение знаний в области интеллектуальных систем;
выработка способности системного рассмотрения проблем и задач;
развитие навыков программирования, полученных на предыдущих курсах;
разработать экспертную систему, согласно поставленной задаче.
Целью выполнения данного курсового проекта является приобретение практических навыков в разработке экспертных систем.
1. Постановка задачи
По заданию к курсовому проекту необходимо разработать оболочку экспертной системы по заданному алгоритму работы. Для разработки использовать любую визуальную среду программирования.
В интерфейсе программы для эксперта предусмотреть следующие возможности:
- добавление новых правил;
- удаление правил;
- редактирование существующих правил;
- сохранение базы знаний;
- открытие ранее сохраненных баз знаний;
- просмотр руководства по использованию данной экспертной системы.
В интерфейсе программы для пользователя предусмотреть следующие возможности:
- открытие существующей базы знаний;
- выбор одного из предложенных ответов на вопрос;
- вывод рекомендаций;
- вывод пояснений к рекомендациям.
2. Теоретическая часть
2.1 Основные понятия
Экспертные системы (ЭС) - особые компьютерные программы, моделирующие действия эксперта-человека при решении задач в какой-либо предметной области на основе накопленных знаний, составляющих базу знаний (БЗ).
В основе функционирования ЭС лежит использование знаний, а манипулирование ими осуществляется на базе эвристических правил, сформулированных экспертами. 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. Главное достоинство экспертных систем - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов.
Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков:
1. Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в этой проблемной области. Это существенно отличает экспертные системы от систем математического моделирования или компьютерной анимации. Нельзя, конечно, сказать, что программа полностью воспроизводит психологическую модель специалиста в этой предметной области (эксперта), но важно, что основное внимание все-таки уделяется воспроизведению компьютерными средствами методики решения проблем, которая применяется экспертом, т.е. выполнению некоторой части задач так же (или даже лучше), как это делает эксперт.
2. Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает. Знания в системе представлены, как правило, на некотором специальном языке и хранятся отдельно от собственно программного кода, который и формирует выводы и соображения. Этот компонент программы принято называть базой знаний.
3. При решении задач основными являются эвристические и приближенные методы, которые, в отличие от алгоритмических, не всегда гарантируют успех. Эвристика, по существу, является правилом влияния, которое в машинном виде представляет некоторое знание, приобретенное человеком по мере накопления практического опыта решения аналогичных проблем. Такие методы являются приблизительными в том смысле, что, во-первых, они не требуют исчерпывающей исходной информации, и, во-вторых, существует определенная степень уверенности (или неуверенности) в том, что предлагаемое решение является верным.
Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком. Множество программ из области искусственного интеллекта являются сугубо исследовательскими, и основное внимание в них уделяется абстрактным математическим проблемам или упрощенным вариантам реальных проблем (иногда их называют "игрушечными" проблемами), а целью выполнения такой программы является "повышение уровня интуиции" или отработка методики. Экспертные системы имеют ярко выраженную практическую направленность в научной или коммерческой области.
Одной из основных характеристик экспертной системы является ее производительность, т.е. скорость получения результата и его достоверность (надежность). Исследовательские программы искусственного интеллекта могут и не быть очень быстрыми, можно примириться и с существованием в них отказов в отдельных ситуациях, поскольку, в конце концов, — это инструмент исследования, а не программный продукт. А вот экспертная система должна за приемлемое время найти решение, которое было бы не хуже, чем то, которое может предложить специалист в этой предметной области.
Экспертная система должна обладать способностью объяснить, почему предложено именно такое решение, и доказать его обоснованность.
Похожие работы
... И ТЕСТИРОВАНИЕ ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА 19 РУКОВОДСТВО ПО ЭУСПЛУАТАЦИИ ПРОГРАММНОГО СРЕДСТВА 20 8.1. РУКОВОДСТВО СИСТЕМНОГО ПРОГРАММИСТА 20 ЗАКЛЮЧЕНИЕ 22 ЛИТЕРАТУРА 23 ВВЕДЕНИЕ Тема проекта – «Разработка подсистемы вывода в диагностической экспертной системе». Данная дипломная работа была выполнена на кафедре систем информатики в лаборатории искусственного интеллекта, Института Систем Информатики ...
... правила и укажет соответствие между ответами пользователя, правилами и ответом экспертной системы. 8. Правила типа "если-то" для представления знаний. В качестве кандидата на использование в экспертной системе можно рассматривать, в принципе, любой непротиворечивый формализм, в рамках которого можно описывать знания о некоторой проблемной области. Однако самым популярным формальным языком ...
... в экспертной системе с необходимостью должны быть сложными либо в смысле сложности каждого правила, либо в смысле их обилия. Экспертные системы, как правило, работают с предметными областями реального мира, а не с тем, что специалисты в области искусственного интеллекта называют игрушечными предметными областями. В предметной области реального мира тот, кто решает задачу, применяет фактическую ...
... и реализации прототипа и выработка рекомендаций по доводке системы до промышленного варианта. Средняя продолжительность 1 - 2 недели. Глава 3. Анализ теории экспертных систем и выводы 3.1.Выбор подходящей проблемы для разработки экспертной системы. Этот этап включает деятельность, предшествующую решению начать разрабатывать конкретную ЭС. Он включает: - определение проблемной области и ...
0 комментариев