- •Вопрос 1. Экспертная система. Определение, назначение, области применения. Структура системы. Основные модули и их назначение.
- •Вопрос 2. Основные технологические этапы разработки эс
- •Вопрос 3. Процесс поиска решений в экспертной системе.
- •2.1 Метод полного перебора в ширину
- •2.2. Метод полного перебора в глубину
- •2.3.Эвристические методы поиска в пространстве состояний
- •Вопрос 4. Основные модели представления знаний в экспертной системе: логическая, продукционная, фреймовая. Сетевые модели представления знаний экспертной системе. Семантическая сеть.
- •Вопрос 5. Механизм обратного вывода в эс логического типа. (Процесс вывода решения в эс продукционного типа).
- •Вопрос 6. Применение теории нечетких множеств при разработке эс.
- •Вопрос 7. Нейросетевые технологии. (Математическая модель нейрона. Персептрон. Классификация нейронных сетей и их свойства.)
- •Формальная (Математическая) модель нейрона
- •Персептрон
- •Классификация нейронных сетей
- •Топология нейронных сетей
- •Достоинства и недостатки нейронных сетей как средства для обработки знаний
- •Вопрос 8. Байесовская модель представления знаний. Вывод суждений на основе условных вероятностей.
- •Вопрос 9. Логические основы интеллектуальных систем
- •Вопрос 10 Постановка задачи экспертной классификации с явно заданными признаками при построении баз знаний для экспертной системы диагностики
Янковская Т.А. «Экспертные системы» Вопросы к экзамену
Вопрос 1. Экспертная система. Определение, назначение, области применения. Структура системы. Основные модули и их назначение.
Искусственный интеллект (ИИ) - это программная система, имитирующая на компьютере мышление человека.
В качестве определения экспертной системы примем следующее:
Экспертные системы (ЭС) – это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей.
Экспертная система - это программа, которая ведет себя подобно эксперту в некоторой, обычно узкой, прикладной областью.
Типичные применения экспертных систем включают в себя самые разные предметные области, среди которых лидируют бизнес, производство, медицина, проектирование и системы управления.
Во многих случаях ЭС являются инструментом, усиливающим интеллектуальные способности эксперта. Кроме того, ЭС может выступать в роли:
• консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей;
• ассистента эксперта-человека в процессах анализа вариантов решений;
- партнера эксперта в процессе решения задач, требующих привлечения знаний из разных предметных областей.
Экспертные системы должны решать задачи, требующие для своего решения экспертных знаний в некоторой конкретной области. В той или иной форме экспертные системы должны обладать такими знаниями. Поэтому ЭС также называют системами, основанными на знаниях.
Можно выделить два типа экспертных систем:
для специалистов невысокого профессионального уровня (экспертная система хранит знания, полученные от специалистов экстракласса);
для специалистов высокого класса - поиск и просмотр больших массивов информации и выполнение рутинных операций.
В самом общем случае для того, чтобы построить экспертную систему, необходимо разработать механизмы выполнения следующих функций системы:
1.решение задач с использованием знаний о конкретной предметной области - возможно, при этом возникнет необходимость иметь дело с неопределенностью;
2. взаимодействие с пользователем, включая объяснение намерений и решений системы во время и после окончания процесса решения задачи.
Каждая из этих функций может оказаться очень сложной и зависит от предметной области, а также от различных практических требований.
Обобщенная структура экспертной системы представлена на рис.1 и содержит три основных модуля:
базу знаний;
машину логического вывода;
и нтерфейс с пользователем.
Рис. 1 Обобщенная структура экспертной системы
База знаний содержит знания, относящие к конкретной прикладной области, в том числе отдельные факты, правила, описывающие отношения или явления, а также возможно, методы, эвристики и различные идеи, относящиеся к решению задач в этой прикладной области.
Машина логического вывода умеет активно использовать информацию, содержащую в базе знаний.
Интерфейс с пользователем отвечает за бесперебойный обмен информацией между пользователем и системой; он также дает пользователю возможность наблюдать за процессом решения задач, протекающим в машине логического вывода. Принято рассматривать машину вывода и интерфейс как крупный единый модуль, обычно называемой оболочкой экспертной системы, или, для краткости, просто оболочкой.
Идеальная ЭС должна содержать пять основных компонентов: интерфейс с пользователем, подсистему логического вывода, базу знаний, модуль приобретения знаний, отображения и объяснения решений.
Более детальное толкование ответа на вопрос смотрите в списке в литературы, приведенной ниже.
Литература
1. Гаврилова Т. А., Хорошевский В. Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. — СПб.: Питер, 2000,
2. Гаскаров Д.В. Интеллектуальные информационные системы: учебн.пособие. М.: Высш. шк.,2000
3. Фулин В.Н., Ручкин В.А. Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы- СПб.: БХВ-Петербург, 2009.