ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ СИСТЕМ, ОСНОВАННЫХ НА ЗНАНИЯХ

ID работы - 699331
информационные технологии (курсовая работа)
количество страниц - 54
год сдачи - 2012

---

СОДЕРЖАНИЕ:

---

ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОСНОВНЫЕ ОБОЗНАЧЕНИЯ 3
ВВЕДЕНИЕ 4
1. БАЗОВЫЕ КОНЦЕПЦИИ ТЕХНОЛОГИИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ (ЭС) 11
1.1. Современное состояние исследований в области искусственного интеллекта 11
1.2. Структура и принцип работы систем, основанных на знаниях 19
1.3. Классификация экспертных систем 23
2. ОСНОВНЫЕ ПОДХОДЫ К ПОСТРОЕНИЮ СИСТЕМ, ОСНОВАННЫХ НА ЗНАНИЯХ 26
2.1. Процесс получения знаний и используемые методы 26
2.2. Классификация задач и методов решения проблем в экспертных системах 36
2.3. Инструментальные средства, используемые в разработке 36
3. ПРИМЕНЕНИЕ ТЕХНОЛОГИИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ В РАЗНЫХ ПРЕДМЕТНЫХ ОБЛАСТЯХ 43
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 50
БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК 52
ПРИЛОЖЕНИЯ 55-63

---

ВВЕДЕНИЕ:

---

Сегодня, на фоне информационного засилья, состояние области экспертных систем можно охарактеризовать как стадию всевозрастающего интереса среди широких слоев населения: экономистов, финансистов, преподавателей, инженеров, медиков, психологов, программистов, лингвистов. И это интерес имеет под собой серьезные основания, но слабое материальное подкрепление. Сказывается недавняя острая нехватка учебников и специальной литературы, постепенно уходящая в прошлое, ограниченное финансирование исследований в этой области, еще неявный отечественный рынок программных продуктов для разработки экспертных систем. Зачастую мы наблюдаем экспертные системы, реализованные в виде многочисленных диалоговых систем и интерактивных пакетов прикладных программ, которые нельзя назвать иначе, как "подделки" и наличие которых дискредитирует в глазах пользователей это чрезвычайно перспективное направление. Только участие высококвалифицированных специалистов в области искусственного интеллекта в процессе создания экспертной системы может послужить гарантом к созданию качественного продукта, но таких пока выпускает небольшое количество высших учебных заведений нашей страны.
Общеизвестно, что современные экспертные системы широко используются для тиражирования опыта и знаний ведущих специалистов практически во всех сферах, и именно этот факт и является решающим в перспективности данного направления. Здесь стоит учитывать, что существует два вида знаний - коллективный и личный опыт. Если большая часть знаний в предметной области представлена в виде коллективного опыта, эта предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня (экспертов), если эти знания по каким-либо причинам слабо структурированы, такая предметная область скорее всего нуждается в экспертной системе. То есть обобщая можно сказать, что экспертная система должна обеспечить с помощью компьютера компетентность человека. Ясно, что такая трактовка области предоставляет человеку широкие возможности и причем в различных областях. Такие системы могут диагностировать болезнь, воссоздавать химическую структуру, разведывать места добычи полезных ископаемых или решать другие подобные задачи. Они достаточно удобны в работе, а кроме того, если можно так сказать, имеют возможность объяснить свои действия и мнения так, как это мог бы сделать человек-эксперт. И, наконец, подобно человеку они способны даже научить кого-то, как проводить экспертизу. Приведем некоторые условия, которые могут свидетельствовать о необходимости разработки и внедрения экспертных систем [5, c. 36]:
o нехватка специалистов, затрачивающих значительное время для оказания помощи другим;
o выполнение небольшой задачи требует многочисленного коллектива специалистов, поскольку ни один из них не обладает достаточным знанием;
o сниженная производительность, поскольку задача требует полного анализа сложного набора условий, а обычный специалист не в состоянии просмотреть (за отведенное время) все эти условия;
o большое расхождение между решениями самых хороших и самых плохих исполнителей;
o наличие конкурентов, имеющих преимущество в силу того, что они лучше справляются с поставленной задачей.
Подходящие задачи имеют следующие характеристики:
o являются узкоспециализированными;
o не зависят в значительной степени от общечеловеческих знаний или соображений здравого смысла;
o не являются для эксперта ни слишком легкими, ни слишком сложными. (Время, необходимое эксперту для решения проблемы, может составлять от трех часов до трех недель.)
Все это говорит об актуальности выбранной темы, тем более что положительность данного направления не является непреложной истиной и оставляет простор для споров. Можно предположить, что последствия создания и развития подобной технологии с большей вероятностью будут отрицательными, чем положительными. Ведь непредвиденные отрицательные побочные эффекты стали следствием внедрения многих других новых технологий: двигатели внутреннего сгорания послужили причиной загрязнения воздуха и повсеместного строительства дорог, даже в самых райских уголках; ядерные технологии стали причиной взрывов в Чернобыле и на острове Тримайл Айленд и создали угрозу глобального разрушения. Все ученые и инженеры сталкиваются с этическими соображениями, которые они должны учитывать, выполняя свою работу, выбирая проекты, которые должны или не должны быть реализованы, а также способы осуществления этих проектов. Так же и экспертные системы и искусственный интеллект в целом могут, по-видимому, стать источником некоторых невиданных ранее проблем, в том числе увеличение количества безработных, увеличения количества свободного времени, имеющегося в распоряжении людей и другие, которые могут повлечь различные общесоциальные катастрофы. Также люди могут потерять чувство собственной уникальности, некоторые из своих прав на личную жизнь, и вообще использование систем искусственного интеллекта может привести к тому, что люди станут более безответственными. Такие рассуждения не исключают вероятность того, что успех искусственного интеллекта может стать началом конца человеческой расы. Чтобы разобраться в реальности таких предпосылок, необходимо иметь представление об экспертной системе и искусственном интеллекте в целом. Поэтому и нужно быть подготовленным настолько, чтобы иметь определенный взгляд на указанные вопросы.
Теоретическую и методологическую основу составили научные труды и публикации отечественных и зарубежных исследователей. Отличными источниками по вопросам искусственного интеллекта, являются труды Девяткова В.В., Джексона П., Джордж Ф. Люггер, Гавриловой Т. А.. Также эти труды дают трезвую оценку ограничениям и этническим аспектам ИИ. Особо стоит отметить работу Гавриловой Т.А. в соавторстве с В.Ф.Хорошевским "Базы знаний интеллектуальных систем", в которой делается упор на работу со знаниями и отсутствие "размывания" области. Также выделю работу Джексона П. "Введение в экспертные системы", которая хоть и страдает, на мой взгляд, излишним обилием инфомации, но именно по этой причине предоставляется доступной большому кругу читателей. В книге известного специалиста по программированию Братко И. приведены основные сведения о языке Prolog, описан процесс разработки программ на этом языке и показано применение языка Prolog во многих областях искусственного интеллекта, включая и экспертные системы. Одной из существенных особенностей, которые сопровождали работу над данным дипломным проектом, является то, что практически вся теоретическая и методическая база источников широко представлена в Интернете, как в полном виде, так и в качестве цитат. Но не считаю необходимым "изобретать велосипед" и пытаться описать уже много раз сказанное иными словами, поэтому весь дословно использованный материал сопровождается ссылками на первоначальный (в бумажном или электронном виде) источник. Считаю, что данный подход позволит всем желающим расширить свой кругозор по данной области после ознакомления с работой легко найти все необходимые источники в глобальной сети. На основе приведенных в библиографическом списке работ множество научных работников, аспирантов, студентов опубликовали результаты проведенных ими исследований. Достаточно широкий обзор таких работ представлен на сайте Российской Ассоциации Искусственного интеллекта. В работе использовались публикации Федунова Б.Е., Финна В.К., Кобринского Б.А., Трембач В.М. и др.
Объект исследования - экспертные системы.
Целью работы является исследование рассматриваемого объекта, обзор специфики и роли современном мире.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить мониторинг и анализ выбранных источников и выделив основополагающие моменты, разработать обобщенный учебный экскурс. Поэтому целесообразно поставить следующие задачи:
- Выделить структуру экспертной системы, отобразив общеизвестный подход в данной области искусственного интеллекта, описать принцип ее работы.
- Привести классификацию экспертных систем, пользуясь доступными источниками и анализируя разность подходов.
- Обобщить основные подходы к построению экспертных систем, провести классификацию задач и методов, используемых в разработке и использовании.
- Рассмотреть и классифицировать инструментальные средства, используемые в разработке
- Описать применение технологии экспертных систем в разных предметных областях
Использованы такие методы, как теоретический анализ публикаций и изданий; системно-структурный анализ понятий, используемых в исследовании; систематизация полученных результатов.
Структура выпускной квалификационной работы. Работа состоит из введения, трех глав, заключения, списка основных обозначений и сокращений, списка литературы и приложений. Основной текст содержит 65 страниц, __ таблицы, __ рисунков. Список литературы состоит из __ наименований. Приложения выполнены на 8 страницах.
Первая глава посвящена обзору состояния исследуемого вопроса в настоящее время, но первоначально дается краткое введение в теорию искусственного интеллекта, предваренное краткой историей. В результате этого дается важное понятие того, сто искусственный интеллект - это старая наука, уходящая как минимум к трудам Аристотеля, и осмысление этого факта может сыграть важную роль в понимании современных достижений. В главе определяются структура и принцип работы систем, вводятся основные понятия и определения. Также приводится классификация ЭС.
Вторая глава посвящена обзору подходов к построению систем, основанных на знаниях. Рассмотрен процесс приобретения знаний и классифицированы используемые методы. Также приводится краткий экскурс в сфере инструментальных средств, которые используются в разработке ЭС. И хотя представленный здесь материал не следует рассматривать в качестве исчерпывающего справочника по доступным на сегодняшний день инструментальным средствам разработки экспертных систем, он дает общее представление о состоянии разработок в этой области и возможностях типовых средств подобного назначения
Третья глава представлена примерами применения технологии экспертных систем в разных предметных областях.
В заключении приводится обобщение основных результатов дипломной работы.
В составе дипломной работы разработан графический материал:
Лист 1:
Лист 2:
Лист 3:
Лист 4:
Лист 5:
Лист 6:
Лист 7:
Лист 8:

Научная и практическая значимость исследования состоит в том, что приобретенные знания могут быть использованы в дальнейшей практике работы, так как позволяют обогатить теоретическую и методическую базу, а также существует возможность закрепить навыки проведения эффективной работы с этой базой.

---

СПИСОК ЛИТЕРТУРЫ:

---

1. Асеев М.Г. , Баллюзек М.Ф. , Дюк В.А. Разработка медицинских экспертных систем средствами технологий data mining.
2. Берестнева О.Г., Добрянская Р.Г., Муратова Е.А. Применение технологии Data Mining для прогнозирования исхода родов// Сборник докладов XII Всероссийской конференции Математические методы распознавания образов ММРО-12. - М., 2005.
3. Братко, И. Алгоритмы искусственного интеллекта на языке PROLOG, 3-е издание. : Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильяме", 200-1. - 640 с.
4. Воронов В. М., Блинов А. М., Пименов В. И. Разработка экспертных систем для оценки конкурентов. // Комплекс учебно-методических материалов для системы открытого и дистанционного образования. МГИЭиТ.// http://dlc.miem.edu.ru.
5. Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний и интеллектуальных систем. - СПб.: Питер, 2000. - 384 с.
6. Девятков В.В. Системы искусственного интеллекта: Учеб. пособие ДЛЯ вузов. М.: Изд-во MГТУ им. Н.Э. Баумана, 2001., 352 с.
7. Джексон П. Введение в экспертные системы, 3-е издание. - М.:Издательский дом "Вильяме", 2001. - 624 с.
8. Джозеф Джарратано, Гари Райли Экспертные системы: принципы разработки и программирование: Пер. с англ. - М. : Издательский дом "Вильямс", 2006, 1152 с.
9. Джордж Ф. Люгер Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание.. - М.: Издательский дом "Вильямс", 2005. - 864 с
10. Дударев Г.М. Разработка и применение экспертно-имитационной системы идентификации личности по отпечаткам пальцев // Компьютерные технологии в правоохранительной сфере. Труды Академии. - М.: Изд-во Акад. МВД РФ, 1993. - с. 141-153.
11. Интернет-сайт Ассоциации искусственного интеллекта http://www.raai.org/
12. Калинина Е.А., Рыбина Г.В. Применение технологии Data Mining для автоматизированного построения баз знаний интегрированных экспертных систем. В кн.:КИИ-2000. Седьмая нац. конференция с межд. участием. Труды конференции. Том 2. М.:Физматлит., 2000, с.119-127.
13. Кобринский Б.А. Извлечение экспертных знаний: групповой вариант //Новости искусственного интеллекта №3, 2004, с.58-66.
14. Лавина Т.А., Роберт И.В. Толковый словарь терминов понятийного аппарата информатизации образования. - М.: ИИО РАО, 2006. - 88 с.
15. Люгер Джордж Ф. Искусственный интеллект: стратегии и методы решения сложных проблем, 4-е издание. : Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильяме", 2003. - 864 с.
16. Нильсон Н. Принципы искусственного интеллекта. Пер. с англ. - М.: Радио и связь, 1985.
17. Попов Э.В. Корпоративные системы управления знаниями // Новости искусственного интеллекта. - 2001. - №1. - с. 14-25.
18. Рассел с., Норвиг П. Искусственный интеллект: современный подход, 2-е изд..: Пер. с англ. - М.:Издательский дом "Вильяме", 2006. - 1408 с.
19. Роберт И.В. Современные информационные технологии в образовании: дидактические проблемы; перспективы использования. - М.: Школа-Пресс, 1994.
20. Рыков А.С. Модели и методы системного анализа: принятие решений и оптимизация. - М.: МИСИС, Изд. дом "Руда и металлы", 2005.
21. Словарь по кибернетике / Под ред. B.C. Михалевича. 2-е изд., перераб., доп. - Киев: Гл. ред. Укр. сов. энциклопедии им. М.П. Бажана, 1989.
22. Трембач В.М. Средства обработки информации для построения интеллектуальных информационных систем. // В кн. КИИ - 2002. Восьмая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием. Сборник научных трудов в 2-х томах. Т.2., М.: Физматлит, 2002, с.
23. Тюрганов А.Г. Формализованные понятийные модели для проектирования организационно-технических систем. //Десятая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2006 (25-28 сентября 2006 г., Обнинск): Труды конференции. В 3-т., М: Физматлит, 2006.
24. Федунов Б.Е. Бортовые оперативно советующие экспертные системы для антропоцентрических объектов //Изв. РАН. ТиСУ. №6, 2003.
25. Финн В.К. Интеллектуальные системы и общество// Научно-техническая информация. Информационные процессы и системы. - 1999. - № 10. - с.6-20.
26. Хант Э. Искусственный интеллект. Пер. с англ. / Под ред. В.Л.Стефанюка. М.: Изд-во "Мир", 1978. - 558 с.


Цена: 2000.00руб.