МОЭВМ Вики [se.moevm.info]

Эта страница только для чтения. Вы можете посмотреть её исходный текст, но не можете его изменить. Сообщите администратору, если считаете, что это неправильно.
====== Лабораторная работа №5: Разработка простой экспертной системы на языке Visual Prolog ======
===== Цель работы =====
Реализация и отладка простой экспертной системы на языке Visual Prolog.
===== Основные теоретические положения =====
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:
<code prolog>
technique_is("CD-плейер") :- 
      it_is("аудио"),
      positive("работает с", "CD-дисками"),
      negative("имеет", "динамик").
</code>
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:
<code prolog>
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)).
</code>
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.
===== Постановка задачи =====
Разработать в среде Visual Prolog простую ЭС в соответствии с вариантом задания либо предложив свою предметную область, предварительно согласовав её с преподавателем.
===== Порядок выполнения работы =====
  - Разработать простую ЭС в соответствии с вариантом задания либо согласовав предметную область с преподавателем.
  - Произвести отладку ЭС в среде Visual Prolog для различных наборов ответов пользователя на задаваемые экспертной системой вопросы.
===== Варианты заданий =====
^  № варианта  ^  Описание  ^
|  1  |  Экспертная система с __обратной__ цепочкой рассуждений для определения заболевания пациента.  |
|  :::  |  Количество возможных видов заболеваний -- 3.  |
|  :::  |  Количество признаков заболеваний -- 15.  |
|  :::  |  Максимальная глубина дерева определения заболевания по соответствующим признакам -- 4.  |
|  2  |  Экспертная система с __прямой__ цепочкой рассуждений для определения заболевания пациента.  |
|  :::  |  Количество возможных видов заболеваний -- 15.  |
|  :::  |  Количество признаков заболеваний -- 7.  |
|  :::  |  Максимальная глубина дерева определения заболевания по соответствующим признакам -- 4.  |
|  3  |  Экспертная система с __обратной__ цепочкой рассуждений для определения причины неработоспособности компьютера.  |
|  :::  |  Количество возможных причин неработоспособности -- 4.  |
|  :::  |  Количество признаков неработоспособности -- 15.  |
|  :::  |  Максимальная глубина дерева определения причины неработоспособности по соответствующим признакам -- 3.  |
|  4  |  Экспертная система с __прямой__ цепочкой рассуждений для определения причины неработоспособности компьютера.  |
|  :::  |  Количество возможных причин неработоспособности -- 12.  |
|  :::  |  Количество признаков неработоспособности -- 6.  |
|  :::  |  Максимальная глубина дерева определения причины неработоспособности по соответствующим признакам -- 4.  |
|  5  |  Экспертная система с __обратной__ цепочкой рассуждений для определения причины, по которой не заводится автомобиль.  |
|  :::  |  Количество возможных причин -- 4.  |
|  :::  |  Количество признаков, позволяющих определить причину -- 11.  |
|  :::  |  Максимальная глубина дерева определения причины по соответствующим признакам -- 3.  |
|  6  |  Экспертная система с __прямой__ цепочкой рассуждений для определения причины, по которой не заводится автомобиль.  |
|  :::  |  Количество возможных причин -- 6.  |
|  :::  |  Количество признаков, позволяющих определить причину -- 7.  |
|  :::  |  Максимальная глубина дерева определения причины по соответствующим признакам -- 5.  |
|  7  |  Экспертная система с __обратной__ цепочкой рассуждений для выработки рекомендаций студенту по планированию его времени для успешной сдачи экзаменов.  |
|  :::  |  Количество возможных рекомендаций -- 4.  |
|  :::  |  Количество факторов, влияющих на выработку рекомендации -- 11.  |
|  :::  |  Максимальная глубина дерева определения причины по соответствующим факторам -- 4.  |
|  8  |  Экспертная система с __прямой__ цепочкой рассуждений для выработки рекомендаций студенту по планированию его времени для успешной сдачи экзаменов.  |
|  :::  |  Количество возможных рекомендаций -- 10.  |
|  :::  |  Количество факторов, влияющих на выработку рекомендации -- 4.  |
|  :::  |  Максимальная глубина дерева определения причины по соответствующим факторам -- 5.  |
===== Содержание отчёта =====
  * Цель работы.
  * Краткое изложение основных теоретических понятий.
  * Постановка задачи с кратким описанием порядка выполнения работы.
  * Результаты работы программы для различных исходных ситуаций (скриншоты экрана с результатами работы программы). Объяснения результатов программы
  * Общий вывод по проделанной работе.
  * Код программы.