Инструментальные средства построения экспертных систем

↑

▷ Содержание

⇐ ПредыдущаяСтр 3 из 4Следующая ⇒

1) Традиционные языки программирования
В эту группу инструментальных средств входят традиционные языки программирования (С, C++, Basic, Smalltalk, Fortran и т.д.), ориентированные в основном на численные алгоритмы и слабо подходящие для работы с символьными и логическими данными. Кроме того, традиционные языки программирования используются для создания других классов инструментальных средств искусственного интеллекта.

2) Языки искусственного интеллекта
Это, прежде всего Лисп (LISP) и Пролог (Prolog) [8] - наиболее распространенные языки, предназначенные для решения задач искусственного интеллекта. Есть и менее распространенные языки искусственного интеллекта, например РЕФАЛ, разработанный в России. На основе языков искусственного интеллекта создаются специализированные компьютеры (например, Лисп-машины), предназначенные для решения задач искусственного интеллекта. Недостаток этих языков - неприменимость для создания гибридных экспертных систем.

3) Специальный программный инструментарий
В эту группу программных средств искусственного интеллекта входят специальные инструментарии общего назначения. Как правило, это библиотеки и надстройки над языком искусственного интеллекта, позволяющие пользователям работать с заготовками экспертных систем на более высоком уровне, нежели это возможно в обычных языках искусственного интеллекта.

4) «Оболочки»
Под «оболочками» (shells) понимают «пустые» версии существующих экспертных систем, т.е. готовые экспертные системы без базы знаний. Достоинство оболочек в том, что они вообще не требуют работы программистов для создания готовой экспертной системы. Требуется только специалисты в предметной области для заполнения базы знаний.

ТЕХНОЛОГИЯ РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

Этапы разработки:

1. выбор подходящей проблемы;

2. разработка прототипной системы;

3. развитие прототипа до промышленной ЭС;

4. оценка системы;

5. стыковка системы;

6. поддержка системы.

Этап 1: Выбор подходящей проблемы

Этот этап включает деятельность, предшествующую решению начать разрабатывать конкретную ЭС. Он включает:

ü определение проблемной области и задачи;

ü нахождение эксперта, желающего сотрудничать при решении проблемы, и назначение коллектива разработчиков;

ü определение предварительного подхода к решению проблемы;

ü анализ расходов и прибыли от разработки;

ü подготовку подробного плана разработки.

Этап 2: разработка прототипной системы

Прототипная система является усеченной версией экспертной системы, спроектированной для проверки правильности кодирования фактов, связей и стратегий рассуждения эксперта. Она также дает возможность инженеру по знаниям привлечь эксперта к активному участию в разработке экспертной системы и, следовательно, к принятию им обязательства приложить все усилия для создания системы в полном объеме.

Объем прототипа - несколько десятков правил или примеров.

Стадии разработки прототипа ЭС

Идентификация проблемы

Уточняется задача, планируется ход разработки прототипа экспертной системы, определяются:

ü необходимые ресурсы (время, люди, ЭВМ и т.д.);

ü источники знаний (книги, дополнительные эксперты, методики);

ü имеющиеся аналогичные экспертные системы;

ü цели (распространение опыта, автоматизация рутинных действий и др.);

ü классы решаемых задач и т.д.

Идентификация проблемы - знакомство и обучение коллектива разработчиков, а также создание неформальной формулировки проблемы.

Извлечение знаний

Происходит перенос компетентности экспертов на инженеров по знаниям с использованием различных методов:

ü анализ текстов;

ü диалоги;

ü экспертные игры;

ü лекции;

ü дискуссии;

ü интервью;

ü наблюдение и другие.

Извлечение знаний - получение инженером по знаниям наиболее полного представления о предметной области и способах принятия решения в ней..

Познавательные статьи:



Техника прыжка в длину с разбега

Тактические действия в защите

История Олимпийских игр

История развития права интеллектуальной собственности