Реферат|Информационные технологии

Экспертные системы. Назначение, типовая архитектура, сферы применения

Уточняйте оригинальность работы ДО покупки, пишите нам на topwork2424@gmail.com

Авторство: antiplagiatpro

Год: 2020 | Страниц: 12

  1. Понятие экспертной системы
  2. Характеристики экспертных систем
  3. Сферы применения экспертных систем
  4. Особенности разработки экспертных систем
  5. Основные этапы разработки
  6. Классификация инструментальных средств 

Понятие экспертной системы

Экспертная система — это компьютерная программа, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

Экспертная система, как и эксперт-человек, в процессе своей работы оперирует со знаниями. Знания о предметной области, необходимые для работы экспертных систем, определённым образом формализованы и представлены в памяти ЭВМ в виде базы знаний, которая может изменяться и дополняться в процессе развития системы.

Экспертные системы выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, экспертные системы решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы) на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путём привлечения эвристик, то есть правил, взятых «с потолка», что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.

Главное достоинство экспертных систем - возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя наилучшие, проверенные решения.

Практическое применение искусственного интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на экспертных системах, позволяющих повысить качество и сохранить время принятия решений, а также способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

 

Характеристики экспертных систем

При разработке экспертной системы принято делить ее на три основных модуля, как показано на рис. 1 :

(1)  база знаний,

(2) машина логического вывода,

(3)  интерфейс с пользователем.

База знаний содержит знания, относящиеся к конкретной прикладной области, в том числе отдельные факты, правила, описывающие отношения или явления, а также, возможно, методы, эвристики и различные идеи, относящиеся к решению задач в этой прикладной области. Машина логического вывода умеет активно использовать информацию, содержащуюся в базе знаний. Интерфейс с пользователем отвечает за бесперебойный обмен информацией между пользователем и системой; он также дает пользователю возможность наблюдать за процессом решения задач, протекающим в машине логического вывода. Принято рассматривать машину вывода и интерфейс как один крупный модуль, обычно называемый оболочкой экспертной системы, или, для краткости, просто оболочкой.

  1. Федер⁠а⁠льный За⁠ко⁠н Ро⁠ссийско⁠й Федер⁠а⁠ции «Об электр⁠о⁠нно⁠й цифр⁠о⁠во⁠й по⁠дписи» № 1-ФЗ о⁠т 10.01.2002 г. (в р⁠еда⁠кции по⁠следующих за⁠ко⁠но⁠в).
  2. Гр⁠а⁠жда⁠нский Ко⁠декс Ро⁠ссийско⁠й Федер⁠а⁠ции (ча⁠сть четвер⁠та⁠я) № 30- ФЗ о⁠т 18.12.2006 г. (в р⁠еда⁠кции по⁠следующих за⁠ко⁠но⁠в).
  3. Федер⁠а⁠льный За⁠ко⁠н Ро⁠ссийско⁠й Федер⁠а⁠ции «Об инфо⁠р⁠ма⁠ции, инфо⁠р⁠ма⁠цио⁠нных техно⁠ло⁠гиях и о⁠ за⁠щите инфо⁠р⁠ма⁠ции» № 149-ФЗ о⁠т 27.07.2006 г. (в р⁠еда⁠кции по⁠следующих за⁠ко⁠но⁠в).
  4. Стр⁠а⁠тегия р⁠а⁠звития инфо⁠р⁠ма⁠цио⁠нно⁠го⁠ о⁠бщества⁠ в Ро⁠ссийско⁠й Феде р⁠а⁠ции о⁠т 7 февр⁠а⁠ля 2008 г. N Пр⁠-212. (в р⁠еда⁠кции по⁠следующих за⁠ко⁠но⁠в).
  5. Федер⁠а⁠льна⁠я целева⁠я пр⁠о⁠гр⁠а⁠мма⁠ «Электр⁠о⁠нна⁠я Ро⁠ссия (2002 - 2010 го⁠ды)» (в р⁠ед. По⁠ста⁠но⁠вления Пр⁠а⁠вительства⁠ Рф о⁠т 09.06.2010 N 403).
  6. Федер⁠а⁠льный за⁠ко⁠н «Об о⁠р⁠га⁠низа⁠ции пр⁠едо⁠ста⁠вления го⁠суда⁠р⁠ственных и муниципа⁠льных услуг». N 210-ФЗ о⁠т 27 июля 2010 го⁠да⁠.
  7. Го⁠суда⁠р⁠ственна⁠я пр⁠о⁠гр⁠а⁠мма⁠ Ро⁠ссийско⁠й Федер⁠а⁠ции «Инфо⁠р⁠ма⁠цио⁠нно⁠е о⁠бщество⁠ (2011 - 2020 го⁠ды)» (в р⁠ед. По⁠ста⁠но⁠вления Пр⁠а⁠вительства⁠ РФ о⁠т 18.05.2011 N 399).
  8. Системы искусственно⁠го⁠ интеллекта⁠: мо⁠но⁠гр⁠. / Ло⁠р⁠ьер⁠, Ж.-Л.. - М.: Мир⁠, 2019. - 568 c.
  9. Ка⁠к по⁠стр⁠о⁠ить сво⁠ю экспер⁠тную систему / К. Нейло⁠р⁠. - М.: Энер⁠го⁠а⁠то⁠мизда⁠т, 2015. - 286 c.
  10. Ло⁠гический по⁠дхо⁠д к искусственно⁠му интеллекту / А. Тей, П. Гр⁠ибо⁠мо⁠н, и др⁠.. - М.: Мир⁠, 2019. - 432 c.
  11. По⁠стр⁠о⁠ение экспер⁠тных систем / р⁠ед. Ф. Хейес-Ро⁠т, Д. Уо⁠тер⁠ма⁠н, Д. Лена⁠т. - М.: Мир⁠, 2018. - 441 c.

Эта работа не подходит?

Если данная работа вам не подошла, вы можете заказать помощь у наших экспертов.
Оформите заказ и узнайте стоимость помощи по вашей работе в ближайшее время! Это бесплатно!


Заказать помощь

Похожие работы

Реферат Информационные технологии
2018 год 16 стр.
КИС-системы. Состав, структура, функции

Дипломная работа

от 2900 руб. / от 3 дней

Курсовая работа

от 690 руб. / от 2 дней

Контрольная работа

от 200 руб. / от 3 часов

Оформите заказ, и эксперты начнут откликаться уже через 10 минут!

Узнай стоимость помощи по твоей работе! Бесплатно!

Укажите дату, когда нужно получить выполненный заказ, время московское