Главная страница Случайная страница КАТЕГОРИИ: АвтомобилиАстрономияБиологияГеографияДом и садДругие языкиДругоеИнформатикаИсторияКультураЛитератураЛогикаМатематикаМедицинаМеталлургияМеханикаОбразованиеОхрана трудаПедагогикаПолитикаПравоПсихологияРелигияРиторикаСоциологияСпортСтроительствоТехнологияТуризмФизикаФилософияФинансыХимияЧерчениеЭкологияЭкономикаЭлектроника |
Статические и динамические экспертные системы.
В современном мире существует 2 типа экспертных систем, а именно статические и динамические. Статические экспертные системы используются в тех приложениях, где изменения окружающего мира, происходящие за время решения задачи можно не учитывать. Первые экспертные системы, получившие практическое использование, были статическими.
Динамическая экспертная система
На рисунке представлена структура экспертной системы динамического типа: Пояснения: механизм логического вывода, называемый также интерпретатором, решателем; рабочую память (РП), называемую также рабочей базой данных (БД); базу знаний (БЗ); подсистему приобретения и пополнения знаний; подсистему объяснения; подсистему диалога; подсистему взаимодействия с внешним миром. Механизм логического вывода (МЛВ) предназначен для получения новых фактов на основе сопоставления исходных данных из рабочей памяти и знаний из базы знаний. Механизм логического вывода во всей структуре экспертной системы занимает наиболее важное место. Он реализует алгоритмы прямого и/или обратного вывода и формально может быть представлен четверкой: < v, s, k, w>. Где: V процедура выбора из базы знаний и рабочей памяти правил и фактов; S процедура сопоставления правил и фактов, в результате которой определяется множество фактов к которым применимы правила для присвоения значений; K процедура разрешения конфликтов, определяющая порядок использования правил, если в заключении правила указаны одинаковые имена фактов с разными значениями; W процедура, осуществляющая выполнение действий, соответствующих полученному значению факта (заключению правила). Рабочая память предназначена для хранения исходных и промежуточных фактов решаемой в текущий момент задачи. Как правило, размещается в оперативной памяти ЭВМ и отражает текущее состояние предметной области в виде фактов с коэффициентами уверенности (КУ) в истинности этих фактов. повышается доверие пользователей к полученным результатам; облегчается отладка системы; создаются условия для пользователей по вскрытию новых закономерностей предметной области; объяснение полученных выводов может служить средством поиска точки в парето-оптимальном множестве решений. Структура экспертной системы была бы неполной без подсистемы диалога. Подсистема диалога ориентирована на организацию дружественного интерфейса со всеми категориями пользователей как в ходе решения задач, так и в ходе приобретения знаний и объяснения результатов работы. Примером динамической экспертной системы может являться управление производством различных медикаментов в фармацевтической промышленности.
Статическая экспертная система Стандартная статическая экспертная система состоит из следующих основных компонентов: База данных (рабочая память) предназначена для хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи. Этот термин совпадает по названию, но не по смыслу с термином, используемым в информационно-поисковых системах (ИПС) и системах управления базами данных (СУБД) для обозначения всех данных (в первую очередь долгосрочных), хранимых в системе. База знаний (БЗ) в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области. Решатель используя исходные данные из рабочей памяти и знания из БЗ, формирует такую последовательность правил, которые, будучи примененными к исходным данным, приводят к решению задачи. Компонент приобретения знаний автоматизирует процесс наполнения ЭС знаниями, осуществляемый пользователем-экспертом. Объяснительный компонент объясняет, как система получила решение задачи (или почему она не получила решение) и какие знания она при этом использовала, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату. Диалоговый компонент ориентирован на организацию дружественного общения с пользователем как в ходе решения задач, так и в процессе приобретения знаний и объяснения результатов работы.
|