Содержание

Аннотация 2

Постановка задачи 6

Требования к теоретической части 7

Требования к практической части 8

1. СИСТЕМНЫЙ АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 9

1.1 Основные понятия 9

1.2 Принципы создания электронных курсов 10

1.3 Описание программных и языковых средств разработки 11

1.4 Описание среды BlackBoard Learn 12

1.5 Описание языка программирования Java 14

16

1.6 Описание языка программирования JavaScript 17

1.7 Описание объектной модели браузера MS Internet Explorer 19

2. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ 21

2.1 Назначение экспертных систем 21

2.2 Структура экспертных систем 26

31

2.3 Этапы разработки экспертных систем 31

2.4 Преимущества экспертных систем 35

2.5. Особенности экспертных систем 37

2.6 Области применения экспертных систем 39

3.ПРОЕКТИРОВАНИЕ КОМПЬЮТОРНОЙ ОБУЧАЮЩЕЙ СИСТЕМЫ «ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ» В СРЕДУ BLACKBOARD 46

3.1 Технология создания КОС «Экспертные системы» 46

3.2 Технология загрузки теста КОС «Экспертные системы» 51

4. РУКОВОДСТВО ПОЛЬЗОВАТЕЛЯ 68

4.1 Аппаратно технические требования 69

4.1.1 Минимальная аппаратная комплектация компьютера 69

4.1.2 Поддерживаемые операционные системы 69

4.1.3 Требования к совместимости с веб-браузерами 70

70

ПРИЛОЖЕНИЕ 70

Лабораторная работа № 1 70

Создание интерфейса ЭС 71

84

Заключение 84

Литература 85

87

Введение 

Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.  Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач, которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований: автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр. ЭС- это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов. Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала. При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это прежде всего связано с тем, что заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой системе. Также возможно возникникновение трудностей чисто психологического порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”. Но эти страхи не обоснованы, т. к. ЭС не способны обучаться, они не обладают здравым смыслом, интуицией. Но в настоящее время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения. Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где отсутствуют эксперты. Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора. При построении подсистем вывода используют методы решения задач искусственного интеллекта. 

Целью дипломного проекта является правильное и обоснованное изучение материала, возможности и преимущества экспертных систем.