6.1. Экспертные системы: Определения
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 [77], [78]. Примеры экспертных систем в различных предметных областях приводятся в конце темы
Эспертная система (ЭС) - программа, 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 [79], [80]:
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.
- Интеллектуальные информационные системы
- 230201 - Информационные системы и технологии
- 080801 - Прикладная информатика в экономике
- Оглавление
- 1. Введение в интеллектуальные информационные системы
- 1.1. Предмет исследования искусственного интеллекта
- 1.2. Определение иис
- 1.3. Искусственный интеллект и интеллектуальное поведение
- 1.4. Определения, используемые в дисциплине иис
- 1.5. Исторический обзор работ в области ии
- Доказательство теорем.
- Распознавание изображений.
- Экспертные системы.
- Машинный перевод и понимание текстов на естественном языке.
- Игровые программы.
- Машинное творчество.
- 1.6. Кратко о развитии робототехники
- 1.7. Области коммерческого использования искусственного интеллекта
- 1.8. Иис других типов
- 1.9. Интеллектуальные агенты
- 1.10. Примеры иис
- 2. Системы представления знаний
- 2.1. Фреймы
- 2.2. Исчисления предикатов
- 2.3. Системы продукций
- 2.4. Семантические сети
- 2.5. Нечеткая логика
- 3. Методы поиска решений
- 3.1. Методы поиска решений в пространстве
- 3.2. Алгоритмы эвристического поиска
- Алгоритм наискорейшего спуска по дереву решений
- Алгоритм оценочных (штрафных) функций
- Алгоритм минимакса
- Альфа-бета-процедура
- 3.3. Методы поиска решений на основе исчисления предикатов
- 3.4. Задачи планирования последовательности действий
- 3.5. Поиск решений в системах продукций
- 4. Распознавание изображений
- 4.1. Общая характеристика задач распознавания образов и их типы.
- 4.2. Основы теории анализа и распознавания изображений.
- 4.2. Распознавание по методу аналогий.
- 4.3. Актуальные задачи распознавания
- 5. Общение с эвм на естественном языке. Системы речевого общения
- 5.1. Проблемы понимания естественного языка
- 5.2. Анализ текстов на естественном языке
- Морфологический анализ
- Синтаксический анализ
- Семантическая интерпретация
- Проблемный анализ
- 5.3. Системы речевого общения
- 6. Методология построения экспертных систем
- 6.1. Экспертные системы: Определения
- 6.2. Основные компоненты эс
- 6.3. Типы решаемых задач эс:
- 6.4. Ограничения и недостатки эс:
- 6.5. Обобщенная схема эс
- 6.6. Экспертные системы: классификация
- 6.7. Трудности при разработке экспертных систем
- 6.8. Методология построения экспертных систем
- 6.9. Примеры экспертных систем
- 7. Практическая разработка экспертных систем в среде clips
- 7.1 Постановка задачи
- 7.2. Основы программирования в системе clips
- 7.3. Программирование в clips экспертной системы управления технологическим процессом