Экспертная система (ЭС): назначение, структура и классификация.

Экономическая система (ЭС, Expert system ) — система ис­кусственного интеллекта, включающая знания об опреде­ленной слабо структурированной и трудно формализуемой узкой предметной области и способная предлагать и объяс­нять пользователю разумные решения.

классификация

 Назначение: Общего назначения

Специализированные (проблемно-ориентирован­ные для задач диагностики, проектирования, прогнозирования, предметно-ориентированные для специфических задач, например, контроля ситуаций на атомных электростанциях)

Степень зависимости от внешней среды: Статические (независящие от внешней среды) Динамические (учитывающие динамику внеш­ней среды и предназначенные для решения за­дач в реальном времени) Изолированные

Тип использования: ЭС на входе/выходе других систем Гибридные (интегрированные с базами данных и другими программными продуктами) Исследовательские образцы (разработанные за 1—2 месяца с минимальной БЗ)

Стадии создания

Демонстрационные (разработанные за 2—4 ме­сяца на языке типа LISP, PROLOG, CLIPS и др.) Промышленные (разработанные за 4—8 месяцев на языке типа CLIPS с полной БЗ) Коммерческие (разработанные за 1,5—2 года на языке типа С++, Java с полной БЗ)

Структура

База знаний — содержит факты и правила. Факты пред­ставляют собой краткосрочную информацию (они могут из­меняться, например, в ходе консультации). Правила пред­ставляют более долговременную информацию о том, как порождать новые факты или гипотезы из того, что сейчас известно. База знаний активно пополняется новой и недоста­ющей информацией.

Подсистема логического вывода (машина логического вывода), используя исходные данные из рабочей памяти (БД) и базы знаний (БЗ), формирует последовательность пра­вил, которая приводит к решению задачи. Различают пря­мую и обратную цепочки рассуждений. Прямая цепочка — это цепочка, которая ведет от данных к гипотезам, при этом в процессе диалога до получения ответа может быть задано неограниченное количество вопросов. Обратная цепочка рас­суждений является попыткой найти данные для доказа­тельства или опровержения некоторой гипотезы. На практи- 180 ко в чистом виде не встречается ни одна из рассмотренных цопочек рассуждений. Объясняется это неоднозначностью данных, используемых при рассуждениях.

Компонент приобретения знаний (редактор знаний) ав­томатизирует процесс наполнения ЭС знаниями, источни­ком которых является эксперт (группа экспертов).

Объяснительный компонент разъясняет пользователю, как система получила решение задачи (или почему она не по­лучила решение) и какие знания при этом использовала, что повышает доверие пользователя к полученному результату.

Диалоговый компонент (интерфейс пользователя) ориен­тирован на организацию дружественного общения с пользо­вателем в ходе решения задач, в процессе приобретения зна­ний и объяснения результатов работы.

База данных (БД) предназначена для хранения исход­ных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи.

Статические ЭС используются в приложениях, где можно не учитывать изменения, происходящие за время решения задачи.

Система поддержки принятия решений (СППР): назначение, структура и классификация.

СППР- это человеко-машинные системы, которые позволяют лицам, принимающим решения, использовать данные, знания, объективные и субъективные модели для анализа и решения слабоструктуризированных проблем.

СППР обладают следующими основными характеристи­ками:

• используют и данные, и модели;

• помогают менеджерам при решении слабоструктуриро­ванных и неструктурированных задач;

• поддерживают, а не заменяют выработку решений ме­неджерами;

• улучшают эффективность решений.

Исследователи по-разному определяют архитектуру СППР, чаще всего выделяются следующие компоненты: система уп­равления данными, система управления моделями, машина знаний, интерфейс пользователя и пользователи.

Процесс принятия решения включает:

1. Сбор данных.

2. Распознавание проблемы.

3. Формулировка концептуальной модели.

4. Формулировка эмпирической модели.

5. Верификация.

6. Анализ.

7. Поиск допустимых решений.

8. Проверка правильности (обоснованности) решения.

9. Генерация решения.

10. Выполнение.

Классификация СППР по уровням

Пользователь­ский :

Пассивные(Помогают процессу принятия реше­ния, не обеспечивают выбор оконча­тельного решения)

Активные(Могут сделать выбор окончательно­го решения)

 Кооперативные(Позволяют ЛПР изменять, попол­нять или улучшать решения, пред­лагаемые системой и посылать из­менения в систему для проверки, которая вносит коррективы и по­сылает их ЛПР, процесс продолжа­ется до получения согласованного решения)

Концептуаль­ный:

Управляемые: сообщениями(Поддерживают группу пользовате­лей, работающих над выполнением общей задачи)

данными (Ориентированы на работу с данными, доступ и манипуляцию данными)

документами(Осуществляют поиск и манипули­руют неструктурированной инфор­мацией в различных форматах)

знаниями(Обеспечивают решение задачи в ви­де фактов, правил, процедур)

 моделями(Доступ и манипуляция моделями (статистическими, финансовыми, оп­тимизационными, имитационными)

Технический

СППР предприя­тия(Обслуживают многих менеджеров предприятия, подключаются к боль­шим хранилищам информации)

Настольные СППР(Малая система, обслуживающая ло­кального пользователя)