Читать реферат по информатике, вычислительной технике, телекоммуникациям: "Создание "экспертных систем"" Страница 2

(Назад) (Cкачать работу)

У экспертной системы должно быть два режима работы: режим приобретения знаний и режим решения задач. В режиме приобретения знаний эксперт общается с экспертной системой при посредничестве инженера знаний, в режиме решения задач в общении с экспертной системой участвует пользователь, которого интересует результат и способ его получения. Экспертная система в отличие от решения задач по алгоритму не исключает пользователя из решения, а, наоборот, сохраняет за ним инициативу. В то же время ЭС не является просто пассивным источником полезной информации подобно книжному справочнику или базе данных. В нужные моменты ЭС подсказывает необходимое направление решения задачи, развивает цепочки умозаключений, объясняет свои действия.

Искусственный интеллект давно стал источником новых технологических приемов, решений, которые широко вошли в практику программирования, так, в работах по искусственному интеллекту берут свое начало такие идеи, как разделение времени, обработка списков, редактирование и отладка программ в диалоговом режиме, эвристическое программирование, графический интерфейс, использование полиэкранного дисплея и манипулятора типа 'мышь' и др.

С точки зрения решения основной задачи экспертных систем: кодирования знаний о предметной области и их использования для решения проблем в этой области наиболее существен опыт исследователей искусственного интеллекта в решении задач представления знаний и распознавания образов.

Объем знаний, необходимых для любого значительного приложения экспертных систем, обычно очень велик и поэтому для выборки, обновления и поддержания таких больших объемов знаний экспертным системам необходимы хорошие модели представления знаний. Кроме того, удачная модель представления может значительно облегчить построение логического вывода. в экспертных системах наиболее часто используется представление знаний в виде продукционных правил, фреймов. Используются также семантические сети, предложения Пролога и комбинированные представления. Каждая из этих моделей имеет свои преимущества и недостатки, например, семантическая сеть хранит связанную информацию вместе, но в ней затруднено построение выводов из этой информации. С другой стороны. Пролог имеет готовый механизм для построения логических выводов, но не хранит связанную информацию вместе. Большие базы знаний хранятся обычно на дисках и только необходимая в данный момент часть - в оперативной памяти. Создание эффективных баз знаний для хранения правил, фреймов и т.д. является актуальной задачей.

В целом представление знаний является наиболее важной проблемой при построении экспертных систем и более подробно она будет рассмотрена ниже.

Традиционно процесс распознавания разделяется на два этапа: обучение и собственно распознавание. Первый этап индуктивный, второй - дедуктивный.

На первом этапе обрабатываются данные многочисленных наблюдений над отдельными представителями исследуемого класса объектов и на основе полученных результатов строится некоторое решающее правило.

Второй этап предполагает применение описанного привила

Похожие работы