Экспертная система для киностудии. Применение вербального анализа решений

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ

РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ

НОВОСИБИРСКИЙ  ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ

ЭКОНОМИКИ  И  УПРАВЛЕНИЯ  «НИНХ»

 

Институт Прикладной Информатики

 

Кафедра  Прикладных информационных технологий

 

Расчетно-графическая работа

Экспертная система для киностудии.

 Применение  вербального анализа решений.                                               

 

Учебная дисциплина: Распределенные информационные системы

Наименование  направления (специальности, профиля подготовки):    230201.65 — Информационные системы и технологии

Ф.И.О студента: Керге Наталья Александровна

Номер группы: 10095

Номер зачетной книжки 100560

Дата регистрации курсовой работы кафедрой ____________

 

Проверил: Крохин Геннадий Дмитриевич

                         (Ф.И.О.)

 

Оценочное заключение:

 

 

 

 

Новосибирск   2013

 

 

 

 

Введение

Актуальность:

Актуальность данной темы заключается в том что, рейтинг играет важную роль в прокатной судьбе фильма. В зависимости от полученной оценки, зрительская аудитория картины может быть ограничена за счёт исключения из неё детей и подростков. Выбор очень сложен и поэтому требуется консультация эксперта.

        Представлены и определены критерии выбора каждого решения.

Цель:

Целью данной работы является разработка мониторинговой системы принятия решений, а также моделирование ситуаций, в результате которых они принимаются. Повысить эффективность принятие решений с помощью экспертной системы.

Объект:

Объектом исследования расчетно-графической работы являются решения, принимаемые комиссией, которая в последующем присваивает фильму рейтинг.

Задачи:

1. Составление обзора экспертных систем.
2. Рассмотрение выбранной среды.
3. Источники информации.
4. Схема вопросов для реализации.
5. Разработка интеллектуального диагностического комплекса для принятия решений с учетом поступающей информации.

 

 

В первой главе рассмотрены объекты исследования и выполнена постановка задач.

Во второй главе представлен разработанный ситуационный центр.

Третья глава посвящена реализации  ситуационного центра и проверки его работоспособности.

 

                      Глава 1. Концепция создания ситуационного центра

Повышение уровня интеллектуальности за счет:

- мониторинга состояний;

-разработка (использование) базы знаний и банка данных;

-использование методов исследования операций;

- обзор состояния разработок экспертных систем.

 

2. Рассматриваемый объект

Комиссия — это группа людей, созданная для того, чтобы присвоить определенному фильму рейтинг. После просмотра и обсуждения происходит голосование, в ходе которого фильму присваивают его будущий рейтинг.  

В зависимости от полученной оценки, зрительская аудитория картины может быть ограничена за счёт исключения из неё детей и подростков.

Широкое распространений подобная система получила в США, а в нашей стране лишь присваиваются возрастные ограничения по фильму, но как такового рейтинга для фильма нет. данный момент в нашем государстве лишь планируется, но уже очевидно, что подобная система обладает рядом преимуществ:

• Высокая эффективность принятия решений;
• Помощь родителям в выборе фильмов, которые можно показывать детям

Для определения рейтинга MPAA для каждого конкретного фильма создается специальная комиссия, которая просматривает его. После просмотра и обсуждения происходит голосование, в ходе которого фильму присваивают его будущий рейтинг. Продюсерский состав и/или режиссёр кинокартины, в случае несогласия с решением комиссии, может подать апелляцию. В данном случае происходит создание повторной комиссии, состоящей из 14—18 человек. Комиссия повторно просматривает фильм, обсуждает несогласия создателей фильма, представленные в апелляции. Выявляются сцены, оказывающие определяющее влияние на рейтинг фильма, и вместе с официальным решением комиссии отправляются обратно создателям кинокартины. Далее создатели картины самостоятельно принимают решение — удалить эти сцены, переснять (перемонтировать) или согласиться с решением комиссии.

В качестве объекта рассмотрим решения принимаемые комиссией по принятию рейтинга.

 

4. Источники информации

Под рассматриваемым объектом понимаются решения принимаемые специальной комиссией.

 Под предметом исследования понимается разработка и исследование интеллектуальной экспертной системы.

Цель: повышение качества принятия решений комиссией с помощью интеллектуальной экспертной системы.

5. Постановки задач

Задачи по реализации принятия решения в экспертной системе:

1. Выбор вопросов.
2. Выбор подходящих решений по критериям.
3. Описание и характеристика решений.
4. Реализация экспертной системы.
5. Демонстрация работы экспертной системы.

 

 

Глава 2. Разработка ситуационного центра

 

2.1. Представление и использование  четких и размытых знаний в  моделях состояний, мониторинг состояний

При попытке формализовать человеческие знания исследователи столкнулись с проблемой, затрудняющей использование традиционного математического аппарата для их описания. Существует целый класс неформализованных описаний, оперирующих качественными характеристиками объектов (много, мало, сильный, очень сильный и т.п.). Эти характеристики обычно размыты, однако содержат важную информацию (например, «Одним из возможных признаков гриппа является высокая температура»).

Смысл термина нечеткость многозначен. Трудно претендовать на исчерпывающее определение этого понятия, поэтому рассмотрим лишь основные его компоненты, к которым относятся следующие:

• недетерминированность выводов
• многозначность
• ненадежность
• неполнота
• неточность

Недетерминированность выводов. Это характерная черта большинства систем искусственного интеллекта. Недетерминированность означает, что заранее путь решения конкретной задачи в пространстве ее состояний определить невозможно. Поэтому в большинстве случаев методом проб и ошибок выбирается некоторая цепочка логических заключений, согласующихся с имеющимися знаниями, а в случае если она не приводит к успеху, организуется перебор с возвратом для поиска другой цепочки и т.д. Такой подход предполагает определение некоторого первоначального пути. Для решения подобных задач предложено множество эвристических алгоритмов, например, алгоритм А*, разработанный на этапах становления искусственного интеллекта.

Многозначность. Многозначность интерпретации — обычное явление в задачах распознавания. При понимании естественного языка серьезными проблемами становятся многозначность смысла слов, их подчиненности, порядка слов в предложении и т. п. Проблемы понимания смысла возникают в любой системе, взаимодействующей с пользователем на естественном языке. Распознавание графических образов также связано с решением проблемы многозначной интерпретации. При компьютерной обработке знаний многозначность необходимо устранять путем выбора правильной интерпретации, для чего разработаны специальные методы, например, метод релаксации, предназначенный для систематического устранения многозначности при интерпретации изображений.

Ненадежность знаний и выводов. Ненадежность знаний означает, что для оценки их достоверности нельзя применить двухбалльную шкалу (1 — абсолютно достоверные; 0 — недостоверные знания). Для более тонкой оценки достоверности знаний применяется вероятностный подход, основанный на теореме Байеса, и другие методы. Например, в экспертной системе MYCIN, предназначенной для диагностики и выбора метода лечения инфекционных заболеваний, разработан метод вывода с использованием коэффициентов уверенности. Широкое применение на практике получили нечеткие выводы, строящиеся на базе нечеткой логики, ведущей свое происхождение от теории нечетких множеств.

Неполнота знаний и немонотонная логика. Абсолютно полных знаний не бывает, поскольку процесс познания бесконечен. В связи с этим состояние базы знаний должно изменяться с течением времени. В отличие от простого добавления информации, как в базах данных, при добавлении новых знаний возникает опасность получения противоречивых выводов, т.е. выводы, полученные с использованием новых знаний, могут опровергать те, что были получены ранее. Еще хуже, если новые знания будут находиться в противоречии со «старыми», тогда механизм вывода может стать неработоспособным. Многие экспертные системы первого поколения были основаны на модели закрытого мира, обусловленной применением аппарата формальной логики для обработки знаний. Модель закрытого мира предполагает жесткий отбор знаний, включаемых в базу, а именно: БЗ заполняется исключительно верными понятиями, а все, что ненадежно или неопределенно, заведомо считается ложным. Другими словами, все, что известно базе знаний, является истиной, а остальное — ложью. Такая модель имеет ограниченные возможности представления знаний и таит в себе опасность получения противоречий при добавлении новой информации. Тем не менее, эта модель достаточно распространена; например, на ней базируется язык PROLOG. Недостатки модели закрытого мира связаны с тем, что формальная логика исходит из предпосылки, согласно которой набор определенных в системе аксиом (знаний) является полным (теория является полной, если каждый ее факт можно доказать, исходя из аксиом этой теории). Для полного набора знаний справедливость ранее полученных выводов не нарушается с добавлением новых фактов. Это свойство логических выводов называется монотонностью. К сожалению, реальные знания, закладываемые в экспертные системы, крайне редко бывают полными.

Неточность знаний. Известно, что количественные данные (знания) могут быть неточными, при этом существуют количественные оценки такой неточности (доверительный интервал, уровень значимости, степень адекватности и т.д.). Лингвистические знания также могут быть неточными. Для учета неточности лингвистических знаний используется теория нечетких множеств, предложенная Л. Заде в 1965 г. Этому ученому принадлежат слова: «Фактически нечеткость может быть ключом к пониманию способности человека справляться с задачами, которые слишком сложны для решения на ЭВМ». Развитие исследований в области нечеткой математики привело к появлению нечеткой логики и нечетких выводов, которые выполняются с использованием знаний, представленных нечеткими множествами, нечеткими отношениями, нечеткими соответствиями и т. д.

Для использования нечеткой информации требуется создание мониторинга состояний.

2.2. Вербальный анализ решений

Создатели фильма приглашают комиссию к просмотру фильма, а впоследствии и к принятию его рейтинга. Комиссия просматривает фильм. Далее происходит обсуждение фильма, в ходе которого каждый участник комиссии делает свои выводы по фильму. После обсуждения следует голосование в принятии решения. Для принятия верного решения нужно ответить на ряд вопросов. Присутствуют ли в фильме сцены сексуального характера или сцены приема наркотиков? Если такие сцены в фильме присутствуют, то фильм не может быть без ограничений. Рейтинг фильма в подобном случае просто необходим.

 

 

 

Ход решения:

В каждом пункте мы будем определять необходимость вызова той или иной службы, и при необходимости вызывать её:

1. В фильме присутствуют сцены с обнажением (Да, Нет, Встречается крайне редко, единожды)?
2. В фильме присутствуют сцены сексуального характера (Да, Нет, Встречается крайне редко, единожды)?
3. В фильме присутствуют сцены приема наркотиков (Да, Нет, Встречается крайне редко, единожды)?
4. В фильме присутствуют сцены насилия (Да, Нет, Встречается крайне редко, единожды)?
5. В фильме присутствует грубая лексика (Да, Нет, Встречается крайне редко, единожды)?

Ниже опишем все варианты  ответов:

1. Присвоить фильму рейтинг G (Фильм демонтируется без ограничений)
2. Присвоить фильму рейтинг PG (Детям рекомендуется смотреть фильм с родителями)
3. Присвоить фильму рейтинг PG-13 (Дети до 13 лет допускаются на фильм только с родителями)
4. Присвоить фильму рейтинг R (Подростки до 17 лет допускаются на фильм только в сопровождении одного из родителей, либо законного представителя)
5. Присвоить фильму рейтинг NC-17 (Лица 17 лет и младше на фильм не допускаются)

 

 

Глава 3. Реализация программы и проверка ее работоспособности

1. . Схема для программы

Для реализации  программу, сначала надо реализовать общую схему.

На рисунке 1 изображена полная схема алгоритма для программы.

 
 
Рисунок 1

 

 

Основные вопросы, которые будут реализованы в программе (рисунок 2).

 

Рисунок 2

1. Демонстрация работы программы