Экспертная система

Cтраница 3

Схема обобщенной экспертной системы. [31]

Экспертная система работает в двух режимах: в режиме приобретения знаний и в режиме решения задач. [32]

Экспертная система осознает изменение окружения только на фазе распознавания цикла распознавание-действие, поэтому для удовлетворения требованию реагировать на окружение количество означенных правил в каждом цикле должно быть ограничено. Возможно наиболее очевидный способ ограничить количество означиваний состоит в выделении взаимоисключающих ситуаций для правил. Однако это эквивалентно указанию области применения каждого правила, что ограничивает способности системы к обучению. Для того чтобы система могла добавлять правила в рабочую память, не требуя модификации введенных ранее правил, правила должны быть в значительной степени автономны. Наличие конфликтов является неизбежной платой за автономность правил. Механизм разрешения конфликтов позволяет поддержать автономность правил за счет того, что интерпретатор хранит глобальные знания, т.е. знания о нескольких ( о всех) циклах работы. [33]

Экспертные системы служат способом привлечения знаний экспертов для решения плохо формализованных задач. [34]

Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков. [35]

Экспертная система, используя известные решения и / или их комбинации, а также результаты проектирования, формализованные в обменной структуре, позволяет посредством набора баз знаний выполнять ряд эвристических процедур. [36]

Экспертные системы как самостоятельное направление в искусственном интеллекте сформировалось в конце 1970 - х гг. История ЭС началась с сообщения японского комитета по разработке ЭВМ пятого поколения, в котором основное внимание уделялось развитию интеллектуальных способностей компьютеров с тем, чтобы они могли оперировать не только данными, но и знаниями, как это делают специалисты ( эксперты) при выработке умозаключений. [37]

Экспертная система имитирует рассуждения человека, выдавая предполагаемые решения определенной проблемы, а затем выделяя наиболее подходящее из них. Это позволяет ей с самого начала отбросить бесполезные решения. Более того, она использует составную структуру независимо приобретенных субъективных знаний, применяя разработанную человеком систему проведения экспертизы к решению жизненных проблем. Благодаря системному анализу проблемы с различных точек зрения, она выдает не просто подходящее, а наилучшее решение. [38]

Экспертная система объединяет три подсистемы: базу знаний, машину вывела и интерфейс пользователя. База знаний состоит из фактов и правил. Факты базы знаний описывают то, что известно о предметной оЬласти в данный момент. Правила устанавливают ситуационные, концептуальные, причинные или прецедентные взаимосвязи между этими фактами. [39]

Экспертная система должна иметь механизм для ввода фактов и правил в базу знаний, поддержания набора выражений в базе знаний и вывода содержимого базы знаний для просмотра разработчиками и пользователями системы. [40]

Экспертная система должна обладать возможностью вынола полного списк-а всех значений и объектов базы зна-ний. Следующий / модуль, SEE VALS, с помощью указателя оЬ ьскта выводит iia экран дисплея все имена значений, содержащиеся в списке значений узла оЬ ьекта. Сначала процедура находит указанный узел объекта, а затем перебирает имена в списке значений. По команде write программа выводит имя текущего значения на экран, а затем обращается к указателю ( р.л. пех1) для определения следующего элемента. Когда устанавливается значение nil, вывод прекращается. [41]

Экспертная система решает проЬлсму, преследуя определенную цель. В нашей демонстрационной системе эта цель выражена в форме рекомендаций. [42]

Экспертная система должна уметь обнаруживать противоречия и избыточность в базе знаний, отличая многозначные объекты от тех, которые таковыми не являются. Обеспечить ей эту возможность должен оператор - человек. [43]

Экспертная система обрабатывает символическое представление реальности с помощью эвристических правил, обычно с помощью метода обратной цепочки. В этом метоле консультация начинается с определения конкретной цели или конечного результата. Этот подход принципиально отличается от прилюй цепочки, когда оператор начинает с определения симптома или проблемы, а не с цели. [44]

Экспертные системы создаются уже на протяжении двадцати лет. Они могут быть весьма эффективны при ограниченном и ясно очерченном круге проблем. Например, в случае выявления дефекта железнодорожной колеи и его устранения мы можем возвести своеобразную стену, отгородив проблему от всего остального мира. В случае же создания экспертной системы по составлению графика авйаполетов нам придется учитывать огромное число ограничений, многие из которых являются внешними, и поэтому возведение стены вокруг такой проблемы гораздо сложнее. Тем не менее экспертные системы привлекают тех, кто стремится к выявлению экспертных знаний и распространению их среди работников. [45]

Страницы: 1 2 3 4