Московский государственный технологический университет «Станкин»
Опубликован: 18.05.2005 | Доступ: свободный | Студентов: 4953 / 957 | Оценка: 3.93 / 3.84 | Длительность: 11:45:00
ISBN: 978-5-9556-0024-6
Специальности: Программист
Лекция 6:

Методология построения экспертных систем

< Лекция 5 || Лекция 6: 123 || Лекция 7 >
Аннотация: В лекции рассматриваются определения, классификация и структура экспертных систем (ЭС), а также трудности разработки ЭС и методология построения экспертных систем. Описываются примеры ЭС - система G2, OMEGAMON и ЭС диагностирования цифровых устройств.
Ключевые слова: транспортировка, телекоммуникации, связь, мониторинг, экспертная система, эксперт, диагностика, интерпретация, отладка, логический вывод, БЗ, ПО, представление знаний, система продукций, семантическая сеть, запуск, модуль, БД, Lisp, Prolog, экспертная система - оболочка G2 ( Gensym), GDA, 'clip', классификация экспертных систем, промышленный образец, извлечение знаний, формализация знаний, инженерия знаний, здравый смысл, VAX, экспертная диагностическая система, определение, замыкание, система представления знаний, информационная система, информативный параметр, диапазон, параметр, таблица, тестовая процедура, СПЗ, программа, АКД, реакция, интеллектуальная система, опыт, очередь, максимум, коэффициенты, унификация, gensym, динамические объекты, метазнания, динамическая модель, экспертная система мониторинга OMEGAMON (Candle), IBM, OMEGAMON, situational, policy, WebSphere MQ, MQSeries, CMS, настройка, CNP, Candle, workstation, Managed System, CPU, AIX, Windows, application, server, apply, отображение, производительность

Экспертные системы: Определения и классификация

Одним из наиболее значительных достижений искусственного интеллекта стала разработка мощных компьютерных систем, получивших название "экспертных" или основанных на "знаниях" систем. В современном обществе при решении задач управления сложными многопараметрическими и сильносвязанными системами, объектами, производственными и технологическими процессами приходится сталкиваться с решением неформализуемых либо трудноформализуемых задач. Такие задачи часто возникают в следующих областях: авиация, космос и оборона, нефтеперерабатывающая промышленность и транспортировка нефтепродуктов, химия, энергетика, металлургия, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь, пищевая промышленность, машиностроение, производство цемента, бетона и т.п. транспорт, медицина и фармацевтическое производство, административное управление, прогнозирование и мониторинг. Наиболее значительными достижениями в этой области стало создание систем, которые ставят диагноз заболевания, предсказывают месторождения полезных ископаемых, помогают в проектировании электронных устройств, машин и механизмов, решают задачи управления реакторами и другие задачи [ 6.1 ] , [ 6.2 ] . Примеры экспертных систем в различных предметных областях приводятся в конце лекции.

Под экспертной системой (ЭС) будем понимать программу, которая использует знания специалистов ( экспертов ) о некоторой конкретной узко специализированной предметной области и в пределах этой области способна принимать решения на уровне эксперта -профессионала.

Осознание полезности систем, которые могут копировать дорогостоящие или редко встречающиеся человеческие знания, привело к широкому внедрению и расцвету этой технологии в 80-е, 90-е годы прошлого века. Основу успеха ЭС составили два важных свойства, отмечаемые рядом исследователей [ 6.3 ] , [ 6.4 ] :

  • в ЭС знания отделены от данных, и мощность экспертной системы обусловлена в первую очередь мощностью базы знаний и только во вторую очередь используемыми методами решения задач;
  • решаемые ЭС задачи являются неформализованными или слабоформализованными и используют эвристические, экспериментальные, субъективные знания экспертов в определенной предметной области.

Основными категориями решаемых ЭС задач являются: диагностика, управление (в том числе технологическими процессами), интерпретация, прогнозирование, проектирование, отладка и ремонт, планирование, наблюдение ( мониторинг ), обучение.

Обобщенная схема ЭС приведена на рис. 6.1. Основу ЭС составляет подсистема логического вывода, которая использует информацию из базы знаний (БЗ), генерирует рекомендации по решению искомой задачи. Чаще всего для представления знаний в ЭС используются системы продукций и семантические сети. Допустим, БЗ состоит из фактов и правил (если <посылка> то <заключение>). Если ЭС определяет, что посылка верна, то правило признается подходящим для данной консультации и оно запускается в действие. Запуск правила означает принятие заключения данного правила в качестве составной части процесса консультации.

Обязательными частями любой ЭС являются также модуль приобретения знаний и модуль отображения и объяснения решений. В большинстве случаев, реальные ЭС в промышленной эксплуатации работают также на основе баз данных (БД). Только одновременная работа со знаниями и большими объемами информации из БД позволяет ЭС получить неординарные результаты, например, поставить сложный диагноз (медицинский или технический), открыть месторождение полезных ископаемых, управлять ядерным реактором в реальном времени.

Структура экспертной системы

Рис. 6.1. Структура экспертной системы

Важную роль при создании ЭС играют инструментальные средства. Среди инструментальных средств для создания ЭС наиболее популярны такие языки программирования, как LISP и PROLOG, а также экспертные системы-оболочки (ЭСО): KEE, CENTAUR, G2 и GDA, CLIPS, АТ_ТЕХНОЛОГИЯ, предоставляющие в распоряжение разработчика - инженера по знаниям широкий набор для комбинирования систем представления знаний, языков программирования, объектов и процедур [ 6.5 ] , [ 6.6 ] .

Рассмотрим различные способы классификации ЭС.

По назначению ЭС делятся на:

  • ЭС общего назначения.
  • Специализированные ЭС:
    1. проблемно-ориентированные для задач диагностики, проектирования, прогнозирования
    2. предметно-ориентированные для специфических задач, например, контроля ситуаций на атомных электростанциях.

По степени зависимости от внешней среды выделяют:

  • Статические ЭС, не зависящие от внешней среды.
  • Динамические, учитывающие динамику внешней среды и предназначенные для решения задач в реальном времени. Время реакции в таких системах может задаваться в миллисекундах, и эти системы реализуются, как правило, на языке С++.

По типу использования различают:

  • Изолированные ЭС.
  • ЭС на входе/выходе других систем.
  • Гибридные ЭС или, иначе говоря, ЭС интегрированные с базами данных и другими программными продуктами (приложениями).

По сложности решаемых задач различают:

  • Простые ЭС - до 1000 простых правил.
  • Средние ЭС - от 1000 до 10000 структурированных правил.
  • Сложные ЭС - более 10000 структурированных правил.

По стадии создания выделяют:

  • Исследовательский образец ЭС, разработанный за 1-2 месяца с минимальной БЗ.
  • Демонстрационный образец ЭС, разработанный за 2-4 месяца, например, на языке типа LISP, PROLOG, CLIPS
  • Промышленный образец ЭС, разработанный за 4-8 месяцев, например, на языке типа CLIPS с полной БЗ.
  • Коммерческий образец ЭС, разработанный за 1,5-2 года, например, на языке типа С++, Java с полной БЗ.
< Лекция 5 || Лекция 6: 123 || Лекция 7 >
Дмитрий Черепанов
Дмитрий Черепанов

Неоднократно находил ошибки в тестах, особенно в экзаменационных вопросах, когда правильно данный ответ на вопрос определялся в итоге как не правильно отвеченный... Из-за этого сильно страдает конечный бал! Да еще в заблуждение студентов вводит! Они-то думают, что это они виноваты!!! Но они тут не причем! Я много раз проверял ответы на некоторые такие "ошибочные" вопросы по нескольким источникам - результат везде одинаковый! Но ИНТУИТ выдавал ошибку... Как это понимать?

Из-за подобных недоразумений приходиться часами перерешивать экзамен на отличную оценку...!!!

Исправьте, пожалуйста, такие "ошибки"...

Анжелика Шлома
Анжелика Шлома

Огромная просьба сделать проще тесты, это просто ужас какой-то! Слишком сложно!