Автор работы: Пользователь скрыл имя, 14 Декабря 2012 в 20:49, курсовая работа
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. История развития.
1.1. Определение экспертных систем. Главное достоинство и назначение экспертных систем.
1.2. Отличие экспертных систем от других программных продуктов.
1.3. Отличительные особенности. Экспертные системы первого и второго поколения.
1.4. Области применения:
а) Медицинская диагностика.
б) Прогнозирование.
в) Планирование.
г) Интерпретация.
д) Контроль и управление.
е) Диагностика неисправностей в механических и электрических
устройствах.
ж) Обучение.
1.5. Критерии использования экспертных систем для решения задач.
1.6. Ограничения в применении экспертных систем.
1.7. Преимущества экспертных систем перед человеком-экспертом.
1.8. История развития экспертных систем.
1.8.1. Основные линии развития экспертных систем.
1.8.2. Проблемы, возникающие при создании экспертных систем.
Перспективы развития.
Глава 2. Структура систем, основанных на знаниях.
2.1. Категории пользователей экспертных систем.
2.2. Подсистема приобретения знаний.
2.3. База знаний.
2.4. Подсистема вывода. Способы логического вывода.
2.5. Диалог с экспертной системой. Объяснение.
Глава 3. Стратегии управления выводом.
3.1. Разработка стратегии управления выводом.
3.2. Повышение эффективности поиска.
а) Сопоставление методов поиска в глубину и в ширину.
б) Альфа-бета алгоритм.
в) Разбиение на подзадачи.
г) Использование формальной логики при решении задач.
3.3. Представление задач в пространстве состояний.
3.3.1. Описание состояний.
3.3.2. Состояния и операторы.
3.3.3. Запись в виде графа.
Список литературы.
в) Разбиение на подзадачи.
При такой стратегии в исходной задаче выделяются подзадачи, решение которых рассматривается как достижение промежуточных целей на пути к конечной цели. Если удается правильно понять сущность задачи и оптимально разбить ее на систему иерархически связанных целей- подцелей, то можно добиться того, что путь к ее решению в пространстве поиска будет минимален. Однако если задача является плохо структурированной, то сделать это невозможно.
При сведении
задачи к подзадачам
Рассмотрим, например,
задачу о проезде на
Подзадача 1. Проехать из Пало-Альто в Сан-Франциско.
Подзадача 2.Проехать из Сан-Франциско в Чикаго.
Подзадача 3. Проехать из Чикаго в Олбани.
Подзадача 4. Проехать из Олбани в Кембридж.
Здесь решение всех четырех подзадач обеспечило бы некоторое решение первоначальной задачи.
Каждая из
подзадач может быть решена
с применением какого-либо
На каждом
из этапов может возникнуть
несколько альтернативных
г) Использование формальной логики при решении задач.
Часто для решения
задач либо требуется
3.3. Представление задач в пространстве состояний
3.3.1. Описание состояний.
Чтобы построить
описание задачи с
В сущности,
любая структура величин может
быть использована для
3.3.2 Операторы. Состояния и операторы.
По-видимому, самый
прямолинейный подход при
Для обсуждения
такого сорта методов поиска
решения оказывается полезным
введение понятий состояний и
операторов для данной задачи.
Для игры в пятнадцать
Оператор преобразует
одно состояние в другое. Игру
в пятнадцать естественно
Пространство
состояний, достижимых из
Про метод
решения задач, основанный на
понятиях состояний и
Операторы приводят одно состояние в другое. Таким образом, их можно рассматривать как функции, определенные на множестве состояний и принимающие значения из этого множества. Так как наши процессы решения задач основаны на работе с описанием состояний, то мы будем предполагать, что операторы- функций этих описаний, а их значения- новые описания. В общем случае мы будем предполагать, что операторы - это вычисления, преобразующие одни описания состояний в другие.
Во все наши
процедуры исследования
В некоторых
задачах оптимизации
Таким образом,
мы видим, что для полного
представления задачи в
а) форму описания состояний и, в частности, описание начального состояния;
б) множество операторов и их воздействий на описания состояний;
в) свойства описания целевого состояния.
Пространство состояний полезно представлять себе в виде направленного графа.
3.4.3. Запись в виде графа.
Граф состоит из множества (не обязательно конечного) вершин. Некоторые пары вершин соединены с помощью дуг, и эти дуги направлены от одного члена этой пары к другому. Такие графы носят название направленных графов. Если некоторая дуга направлена от вершины ni к вершине nj, то говорят, что вершина nj является дочерней для вершины ni, а вершина ni является родительской вершиной для nj. Может оказаться, что наши две вершины будут дочерними друг для друга; в этом случае пара направленных дуг называется иногда ребром графа. В случае, когда граф используется для представления пространства состояний, с его вершинами связывают описание состояний, а с его дугами - операторы.
Последовательность вершин ni1,ni2,...,nik., в которой каждая вершина nij дочерняя для ni,j-1, j=2,k, называется путем длины k от вершины ni1, к вершине nik. Если существует путь, ведущий от вершины ni к вершине nj, то вершину nj называют достижимой из вершины ni или потомком вершины ni . В этом случае вершина ni называется также предком для вершины nj. Видно, что проблема нахождения последовательности операторов, преобразующих одно состояние в другое, эквивалентна задаче поиска пути на графе.
Список литературы:
1). И. Братко. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта М.: Мир, 1990.
2). Г. Долин. Что такое ЭС.- Компьютер Пресс, 1992/2.
3). Д. Р. Малпасс. Реляционный язык Пролог и его применение.
4). Д. Н. Марселлус. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе М.: Финансы и статистика, 1994.
5). К. Нейлор. Как построить свою экспертную систему М.: Энергоатомиздат, 1991.
6). Н. Д. Нильсон. Искусственный интеллект. Методы поиска решений М.: Мир, 1973.
7). В. О. Сафонов. Экспертные системы - интеллектуальные помощники специалистов С.-Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знания” России, 1992.
8). К. Таунсенд, Д. Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ.- М.: Финансы и статистика, 1990.
9). В. Н. Убейко. Экспертные системы М.: МАИ, 1992.
10). Д. Уотермен. Руководство по экспертным системам М.: Мир, 1980.
11). Д. Элти, М. Кумбс. Экспертные системы: концепции и примеры М.: Финансы и статистика, 1987.