- 1 курс
- 2 курс
- 3 курс
- 4 курс
- 5 курс
- 6 курс
Old
Old
This is an old revision of the document!
Экспертные системы (ЭС) – это системы искусственного интеллекта (интеллектуальные системы), предназначенные для решения плохо формализованных и слабо структурированных задач в определенных проблемных областях на основе заложенных в них знаний специалистов-экспертов. В настоящее время ЭС внедряются в различные виды человеческой деятельности, где использование точных математических методов и моделей затруднительно или вообще невозможно. К ним относятся: медицина, обучение, поддержка принятия решений и управление в сложных ситуациях, различные деловые приложения и т.д.
Основными компонентами ЭС являются рабочая память, называемая также базой данных (БД), база знаний (БЗ), блоки поиска решения, объяснения, извлечения и накопления знаний, обучения и организации взаимодействия с пользователем. Рабочая память, БЗ и блок поиска решений образуют ядро ЭС.
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 в ЭС предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую предметную область (а не текущих данных), и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.
Для конструирования ЭС используются различные инструментальные средства: универсальные языки программирования, языки искусственного интеллекта, инструментальные системы и среды и системы-оболочки. Системы-оболочки являются наиболее простым средством формализации (автоформализации) экспертных знаний, практически не требующие участия посредников в лице инженера по знаниям или программиста при их использовании. Инженер по знаниям только помогает эксперту выбрать наиболее подходящую для его проблемной области оболочку.
Рассматриваемая в данной работе экспертная система функционирует следующим образом. Например, при работе с предметной областью «Бытовая техника», определяется предикат technique_is(string)
, позволяющий идентифицировать бытовую технику, которая более всего удовлетворяет указанным пользователем признакам. При этом БЗ экспертной системы задается перечислением свойств объектов, которые у них имеются или же отсутствуют:
technique_is ("CD-плейер") :- it_is ("аудио"), positive ("работает с", "CD-дисками"), negative ("имеет", "динамик").
Предикаты positive
и negative
необходимы для того, чтобы запросить у пользователя ответ о наличии у объекта какого-то свойства и сохранить этот ответ в рабочей памяти:
positive(X,Y) :- xpositive(X,Y),!. positive(X,Y) :- not(xnegative(X,Y)), ask(X,Y,Answer), remember(X,Y,Answer), Answer = yes. negative(X,Y) :- xnegative(X,Y),!. negative(X,Y) :- not(xpositive(X,Y)), ask(X,Y,Answer), remember(X,Y,Answer), Answer = no. ask(X,Y,yes) :- write(X,« »,Y,«?»), readln(Reply), frontchar(Reply,'y',_),!. ask(_,_,no). remember(X,Y,yes) :- assertz(xpositive(X,Y)). remember(X,Y,no) :- assertz(xnegative(X,Y)).
Два встроенных предиката asserta
и assertz
позволяют добавлять новые утверждения в базу данных. Оба предиката действуют в точности одинаковым образом, за тем исключением, что asserta добавляет утверждение в начало базы данных, в то время как assertz
(или assert
) добавляет утверждение в ее конец.