Головна Головна -> Реферати українською -> Інформатика, комп'ютери, програмування -> Когнітологічні моделі вилучення експертних знань для створення експертних систем

Когнітологічні моделі вилучення експертних знань для створення експертних систем

Назва:
Когнітологічні моделі вилучення експертних знань для створення експертних систем
Тип:
Реферат
Мова:
Українська
Розмiр:
21,12 KB
Завантажень:
152
Оцінка:
 
поточна оцінка 5.0


Скачати цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6 
Що таке експертні системи? 4

Структура та класифікація ЕС 6

За задачею 6

За зв‘язком з реальним часом 7

За ступенем інтеграції з іншими програмами 7

Етапи розробки ЕС 8

Вибір проблеми 8

Розробка прототипної системи 9

Дороблення прототипу до промислової ЕС 10

Оцінка системи 10

Стиковка системи 10

Підтримка системи 10

Колектив розробників 10

Користувач 11

Експерт 11

Програміст 12

Інженер по знаннях 12

Теоретичні аспекти вилучення знань 12

Психологічний аспект 14

Контактний шар 14

Процедурний шар 15

Когнітивний шар 17

Лінгвістичний аспект 18

Проблема загального коду 18

Понятійна структура 19

Словник користувача 19

Гносеологічний аспект 20

Системність 21

Об‘єктивність 21

Історизм 21

Опис та узагальнення фактів 22

Встановлення зв‘язків та закономірностей 22

Будування ідеалізованої моделі 22

Пояснення та передбачення на основі моделей 23

Література 24

Що таке експертні системи?

Експертні системи — це програмні комплекси, що акумулюють досвід спеціалістів у деякій предметній області з метою його (досвіду) тиражування для консультацій менш кваліфікованих користувачів. Розробка ЕС — це галузь інформатики, що активно розвивається та спрямована на використання ЕОМ для обробки інформації у тих галузях науки та техніки, де традиційні математичні моделі моделювання малопридатні, де важливі смислова та логічна обробка інформації, досвід експертів. Експертні системи досить молоді — перші системи такого роду з'явилися у США в середині 70-х років. Натепер у світі нараховується декілька тисяч промислових ЕС, що дають поради при керуванні складними пунктами диспетчерів, постановці медичних діагнозів, пошуку несправностей у електронних пристроях тощо. Зараз легше назвати області, де ЕС не використовуються, ніж ті, де вони вже використовуються.

Головна відмінність ЕС від інших програмних засобів — це наявність бази знань, у якій знання зберігаються у вигляді записів на деякій мові представлення знань (МПЗ), що дозволяє легко змінювати та доповнювати базу знань у формі, що зрозуміла спеціалістам — розробникам ЕС. У звичайних програмах знання зашиті у алгоритм і тільки програміст (автор програми) може їх корегувати (якщо згадає, як побудована його програма).

До останнього часу саме різні МПЗ були центральною проблемою при розробці ЕС. Зараз існують десятки мов або моделей представлення знань. Найпоширеніші з них: продукції, семантичні мережі, фрейми, обчислення предикатів 1-го порядку, ОО мови програмування тощо. Для цих моделей існує відповідна математична нотація, розроблені системи програмування, що реалізують ці МПЗ. Вибір конкретної моделі визначається структурою знань у конкретній предметній області. Спочатку необхідно визначити цю структуру. Конкретизація елементів знань та їх взаємозв‘язків відбуваються у безпосередньому контакті зі спеціалістами предметної області — експертами. Цей процес називається здобуттям знань, а розробники ЕС, що займаються саме здобуттям та структуруванням знань, називаються інженерами по знаннях.

Одразу визначимо ті предметні області, де має сенс виділяти знання. Це області, де переважає емпіричне знання, де накопичення фактів випереджає розвиток теорії (медицина, геологія, фінанси тощо). Такі добре структуровані області як математика, фізика, теоретична механіка, мають у своїй основі розвинений математичний апарат для опису своїх закономірностей, що дозволяє проводити машинне моделювання з використанням традиційного алгоритмічного програмування (без виділення рівня знань). Знання важливі там, де визначення розмиті, поняття змінюються, ситуації залежать від багатьох контекстів, де є велика невизначеність, нечіткість інформації. Загалом, знання — це основні закономірності предметної області, що дозволяють людині вирішувати конкретні виробничі, наукові та інші задачі, тобто факти, поняття, взаємозв‘язки, оцінки, правила, евристики (фактичні знання), а також стратегії прийняття рішень у цій області (або стратегічні знання).

Структура та класифікація ЕС

ЕС — це складні програмні комплекси, що акумулюють знання спеціалістів у конкретних предметних галузях. Клас ЕС містить декілька тисяч різних програмних комплексів, які можна класифікувати по різному.

За задачею

ЕС інтерпретації даних визначають смисл даних.

ЕС діагностики відносять об‘єкт до деякого класу та визначають дефекти у деякій системі. Дефект — це відхилення від норми. Таке трактування дозволяє з єдиних теоретичних позицій розглядати дефекти обладнання у технічних системах, захворювання живих організмів та всілякі природні аномалії.

ЕС моніторингу орієнтовані на неперервну інтерпретацію даних у реальному часі та сигналізацію при виході деяких параметрів за допустимі значення.

ЕС проектування готують специфікації на створення об‘єктів з заданими властивостями.

ЕС прогнозування логічно виводять вірогідні наслідки з заданих ситуацій.

Завантажити цю роботу безкоштовно
Пролистати роботу: 1  2  3  4  5  6 



Реферат на тему: Когнітологічні моделі вилучення експертних знань для створення експертних систем

BR.com.ua © 1999-2017 | Реклама на сайті | Умови використання | Зворотній зв'язок