Петушко А.Г., Матусов В.В., Ицков О.М.
Пояснительная записка к курсовому проекту по дисциплине "экспертные системы".
Совершенствование средств вычислительной техники по пути улучшения технических характеристик позволяет значительно расширить сферу ее применения в народном хозяйстве. Появление персональных компьютеров дает возможность облегчить доступ к ЭВМ широкому кругу специалистов из различных областей производства, науки и техники. В настоящее время при помощи ЭВМ различные типы задач решаются с большой эффективностью:
Можно дать следующее определение экспертной системе:
Экспертная система - это компьютерная программа, содержащая накопленные знания специалистов в определенной предметной области, Эта программа способна вырабатывать рекомендации, какие бы дал эксперт-человек, запрашивая при необходимости дополнительную информацию. Экспертные системы могут работать на том же уровне что и эксперты, а в некоторых случаях они лучше, потому что в нее вложен коллективный опыт их создателей.
Определим знания как систему понятий и отношений между ними. Задача, подлежащая решению с помощью экспертной системы, формулируется в терминах принятых в этой системе. Будем различать в конкретной предметной области следующие типы знаний: понятийные, конструктивные, процедурные, фактографические и метазнания.
Можно определить модель предметной области как
(модель предметной области)=(понятийные знания)+(конструктивные знания),
а базу знаний:
(база знаний)=(модель предметной области)+(процедурные знания)+(метазнания)+(фактографические знания).
Существуют различные формы представления знаний. При практической разработке экспертных систем в настоящее время чаще всего используются эвристические модели - набор средств, (в принципе, любых) передающих свойства и особенности предметной области. Примером эвристической модели могут служить сетевые, фреймовые и продукционные модели.
В большинстве экспертных систем в базе знаний хранятся используемые в данный момент правила и сведения о проблемной области.
Подход, основанный на продукционных правилах, чрезвычайно распространен в экспертных системах. Как правило, они имеют форму ЕСЛИ ... ТОГДА ....ИНАЧЕ.... .
Например,
ЕСЛИ тип_эвм = микро И класс_эвм = средний
ТОГДА эвм = IBM_PC/XT CNF 65
ИНАЧЕ эвм = ДВК-3 CNF 20 .
В приведенном правиле заложено знание о том, что если выбираемый тип ЭВМ микро, а класс ее средний, то с уверенностью 65% желательно приобретение компьютера IBM PC/XT . В противном случае с уверенностью 20% допустим выбор ДВК-3. Набор правил подобной структуры - наиболее распространенное представление знаний в базе продукционного типа.
В основе представления знаний с помощью семантических сетей лежит формализация в виде графа с помеченными вершинами и дугами.
Вершины представляют собой некоторые сущности (объекты, события, процессы, явления и др.), а дуги - отношения между ними. Рассмотрим простейшую семантическую сеть, выражающую знания: произведена классификация ЭВМ по типам - в зависимости от производительности (микро, мини, мега) и по классам - по их стоимости (низкая, средняя, высокая, большая). Дуги данной сети обозначают соответствие.
Различным моделям ЭВМ соответствуют различные комбинации классов и типов, Рис. 1.
В некоторых типах экспертных систем применяется представление знаний в виде фреймов. Это специфические объекты, соответствующие понятиям предметной области, имеющие внутреннюю структуру в виде слотов. Слотами могут быть данные, правила, другие фреймы. Фреймы - более сложный способ представления знаний, используемый в наиболее мощных экспертных системах.
Обычно считается, что прагматические требования к экспертной системе сводятся к тому, что она должна быть предназначена для удобной, квалифицированной поддержки информационной деятельности человека в определенной предметной области. Подразумевается наличие развитого диалога, обеспечивающего понимание входных сообщений, выполнение нужных процедур и выдача разумных сообщений в удобной форме. Считают, что сообщения разумны, если они заслуживают доверия и "прозрачны".
Структура типичной экспертной системы приведена на Рис.2.
Как правило, в ее состав входят:
Важной компонентой экспертной системы является блок объяснений, дающий возможность пользователю убедиться в обоснованности информации, получаемой им от экспертной системы, позволяющий задавать ей вопросы, и на основании разумных ответов проникаться к ней доверием.
Два подхода получили наибольшее распространение при создании машин логического вывода экспертных систем.
Системы с прямым логическим выводом, в которых производится многократное применение всех правил базы знаний к доступным данным, с возможностью запроса недостающих. Процесс преобразования данных под воздействием машины логического вывода происходит до тех пор пока возможно изменение их значений. Упрощенный алгоритм функционирования такой экспертной системы имеет вид (структура экспертной системы приведена на рис.2).
Системы с прямым логическим выводом более просты в построении, результатом работы у них обычно является целый пакет данных, но их эффективность не всегда соответствует требованиям практических задач.
В системах обратного вывода намечается перечень конечных целей - переменных, значения которых необходимо получить. Далее производится поиск правил, определяющих эти цели. Вычисляются значения всех переменных, входящих в условия правила. Если переменные определяются другими правилами, происходит переход к выяснению истинности их условий, в противном случае значения переменных запрашиваются у пользователя. Процесс экспертизы заканчивается после того, как будут найдены все поставленные цели консультации. Это означает, что должна быть выяснена истинность всех переменных, входящих в задействованные правила. Упрощенный алгоритм функционирования экспертных систем обратного вывода можно представить в следующем виде.
В большинстве реально работающих экспертных систем, как правило, используются различные модификации и комбинации рассмотренных выше алгоритмов.
Проектирование экспертных систем имеет определенные отличия от создания традиционного программного продукта. Суть этого отличия в том, что разработчики не пытаются сразу построить конечный продукт, а создают прототип экспертной системы.
Прототип должен удовлетворять основным требованиям к системе при минимальной трудоемкости при его создании. Для удовлетворения этим требованиям используются разнообразные инструментальные средства (специализированные языки искусственного интеллекта, оболочки экспертных систем и др.) ускоряющие процесс разработки. Возможно, что может потребоваться создание не одного, нескольких прототипов, базирующихся на различных способах представления знаний, с последующим выбором наиболее удачного. B том случае когда достигнута удовлетворительная работа прототипа по всему комплексу задач, возможно принятие решения об окончательном перепрограммировании всей системы на языках низкого уровня, с целью улучшения ее характеристик - увеличения быстродействия, уменьшения занимаемой памяти, повышения эргономических параметров интерфейса.
Опыт разработки экспертных систем позволяет выделить следующие этапы при их создании:
Известны три основные разновидности исполнения экспертных систем:
Не останавливаясь на подробном перечне многочисленных областей применения, отметим лишь некоторые отрасли народного хозяйства развитых стран, в которых методология экспертных систем была успешно опробована: химия, сельское хозяйство, электроника, образование, финансы, геология, медицина, военное дело, программное обеспечение и многие другие.
Из перечня основных типов решаемых ими задач можно выделить интерпретацию, прогноз, диагностику, проектирование, планирование, управление, наблюдение, отладка, ремонт, обучение.
В списке наиболее распространенных в настоящее время за рубежом экспертных систем и их оболочек можно выделить следующие наименования: INSIGT, LOGIAN, NEXPERT, RULE MASTER, KDS, PICON, KNOWLEDGE CRAFT, KESII, S1, TIMM и др.
В качестве критериев, по которым можно судить о возможности создания экспертной системы следует отметить следующие:
Ценность использования ЭС проявляется в следующих аспектах:
Создание баз знаний открывает широкие возможности, которые обусловлены безошибочностью и тщательностью, присущими ЭВМ и синтезом знаний экспертов. Если база знаний объединяет информацию по нескольким дисциплинам, то такой "сплав" знаний приобретает дополнительную ценность.
Экспертная система позволяет решить проблему сохранения экспертных знаний, связанную с утратой наиболее квалифицированных экспертов в результате их продвижения по службе, смерти, перехода на другую работу или выхода на пенсию, а также позволит сделать знания легко доступными для тех, кто займет места ушедших экспертов.
Ограничившись необходимым минимумом изложения теоретического материала, в дальнейшем сосредоточим внимание на практических аспектах применения экспертных систем.
Рассматриваемая система представляет собой "пустую" оболочку, хорошо зарекомендовавшую и получившую достаточно широкое распространение. ее применение возможно на IBM совместимых персональных компьютерах с операционной системой MS DOS, имеющих не менее 256 К оперативной памяти и адаптеры графических дисплеев подобные CGA, EGA или HERKULES. Важной особенностью оболочки, существенно расширяющей ее возможности, является совместимость с файлами созданными dBASE II, dBASE III и dBASE III+.
Для успешного функционирования системы необходим набор из следующих файлов VPX.EXE, VPX.TXT, VPXE.EXE, VPXH.EXE, VPXHELP.DBF, VPXHELP.HLP, VPXHELP.TXT, VPXI.EXE, VPXM.EXE, VPXT.EXE.
Перечисленные файлы желательно переписать с дискеты в специально созданную директорию. Старт экспертной системы производится запуском файла VPX.EXE на исполнение (возможно с указанием файла базы знаний с расширением .KBS).
Для выполнения курсовой работы была выбрана область- поломки в двигателях и способы их устранения. В ходе работы был написан модуль, выполняя который можно получить консультацию.
После запуска системы пользователь видит на экране приветствие:
Внимание! Приведены копии экранов при запуске системы из-под Windows95. При запуске под DOS программа работает в полноэкранном режиме.
После нажатия на любую клавишу экран очищается и пользователю предлагается выбрать внешний признак неисправности двигателя:
Во время работы пользователь отвечает на ряд вопросов с помощью выбора вариантов из предложенных (Enter- выбор варианта, End- продолжение работы), после чего ему предлагается способ устранения неисправности. Следующие копии экранов без комментариев показывают последовательность работы с системой.
Источник: Рефераты
Дополнительно:
Ключевые слова: Экспертная система, Знания, База знаний, Кибирнетика
ИИ от Prof
E-mail
© Prof 2003-2004
08.02.2004
1/2