Статические и динамические экспертные системы



страница1/113
Дата05.05.2018
Размер2.22 Mb.
ТипУчебное пособие
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   113


Э. В.Попов, И.Б. Фоминых, Е.В. Кисель, М.Д. Шапот

СТАТИЧЕСКИЕ И ДИНАМИЧЕСКИЕ ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

Рекомендовано

Министерством общего и профессионального

образования Российской Федерации

в качестве учебного пособия

для студентов высших учебных заведений,

обучающихся по специальностям

"Прикладная математика",

"Автоматизированные системы

обработки информации и управления"

Москва


"Финансы и статистика" 1996

УДК 007:681.51

ББК32.817.я73

С 78


Рецензенты: кафедра прикладной математики Московского энергетического института, кафедра "Проектирование и организация систем" Московского физико-технического института и президент Ассоциации искусственного интеллекта Российской Федерации академик РАЕН, профессор, доктор технических наук Д.А. Поспелов

С78 Статические и динамические экспертные системы: Учеб. пособие/Э.В. Попов, И.Б. Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот. - М.: Финансы и статистика, 1996. - 320с.: ил.

ISBN 5-279-01598-9.

Учебное пособие посвящено одной из центральных проблем искусственного интеллекта - проблеме построения экспертных систем (ЭС), или систем, основанных на знаниях. Рассмотрено современное состояние исследований в области искусственного интеллекта. Обоснована важность ЭС как подхода к разработке интегрированных прикладных систем, объединяющих технологии инженерии знаний и традиционного программирования. Приведена классификация ЭС и инструментальных средств. Описаны принципы, методы и средства построения ЭС. Особое внимание уделено новому классу экспертных систем - динамическим системам реального времени.

Для студентов и преподавателей вузов, аспирантов и научных работников.

2404000000-100

С ———————— 73-96 ББК32.817.я73 010(01)-96

ISBN 5-279-01598-9


© Э.В.Попов, И.Б Фоминых, Е.Б. Кисель, М.Д. Шапот, 1996

ОГЛАВЛЕНИЕ


Предисловие 5

ГЛАВА 1 Введение в экспертные системы 7

1.1. Назначение экспертных систем 7

1.2. Формальные основы экспертных систем 9

1.3 Архитектура статических и динамических экспертных систем 11

1.4 Этапы разработки экспертных систем 15

ЛИТЕРАТУРА 17

Вопросы для самопроверки 18

ГЛАВА 2. Состояние работ в области искусственного интеллекта. Роль экспертных систем в исследованиях по искусственному интеллекту 19

2.1 Основные направления искусственного интеллекта 19

2.2 Состояние работ в области экспертных систем 19

2.3 Состояние работ в области естественно - языковых систем 22

2.4 Состояние работ в области нейронных сетей 24

2.5 Состояние работ по новым направлениям искусственного интеллекта 25

ЛИТЕРАТУРА 26

Вопросы для самопроверки 26

ГЛАВА 3. Классификация экспертных систем и инструментальных средств 27

3.1 Классификация экспертных систем 27

3.1.1 Тип приложения 27

3.1.2 Стадия существования 28

3.1.3 Масштаб ЭС (тип ЭВМ ) 28

3.1.4 Тип проблемной среды 29

3.2 Классификация инструментальных средств 31

3.2.1 Уровень используемого языка 32

3.2.2 Парадигмы программирования (механизмы реализации исполняемых утверждений) 33

3.2.3 Способ представления знаний 34

3.2.4 Механизмы вывода и моделирования 34

3.2.5 Средства приобретения знаний 35

3.2.6 Технология разработки ЭС 35

3.3 Сопоставление инструментальных средств с типами проблемных сред 36

ЛИТЕРАТУРА 37

Вопросы для самопроверки 38

ГЛАВА 4. Анализ состояния экспертных систем и инструментальных средств 39

4.1 Анализ состояния статических экспертных систем 39

4.2 Анализ состояния динамических экспертных систем 43

4.2.1 Основные производители ИС для ЭС РВ 45

4.2.2 Сравнение ИС для создания ЭС РВ 48

ЛИТЕРАТУРА 52

Вопросы для самопроверки 52

ГЛАВА 5. Представление знаний в системах, основанных на знаниях 53

5.1 Состав и организация знаний в экспертных системах 53

5.1.1 Уровни представления и уровни детальности 55

5.1.2 Организация знаний в рабочей памяти 55

5.1.3 Организация знаний в базе знаний 56

5.2 Модели представления знаний 57

5.2.1 Логические модели представления знаний 58

5.2.2 Семантические модели 60

5.2.3 Фреймы 62

5.2.4 Объектно-ориентированный подход 63

5.2.5 Продукционные модели и модули, управляемые образцами 64

5.3 Практика использования моделей представления знаний в экспертных системах 66

5.3.1. Применение продукционных правил 66

5.3.2 Использование семантических сетей 67

5.3.3 Использование фреймов 67

5.3.4 Использование управляемых образцами модулей 68

5.3.5 Смешанные представления (объекты и правила) 69

ЛИТЕРАТУРА 69

Вопросы для самопроверки 70

ГЛАВА 6. Методы и стратегии поиска решений в системах, основанных на знаниях 71

6.1 Механизмы вывода экспертных систем 71

6.2 Стратегии как механизмы управления 76

6.3 Методы поиска решений в экспертных системах 78

6.3.1 Поиск решений в одном пространстве 79

6.3.2 Поиск в иерархии пространств 84

6.3.3. Поиск в альтернативных пространствах 88

6.3.4 Поиск с использованием нескольких моделей 91

6.3.5 Выбор метода решения задач 92

ЛИТЕРАТУРА 93

Вопросы для самопроверки 93

ГЛАВА 7. Основы методологии разработки экспертных систем 94

7.1 Идентификация 95

7.2 Концептуализация 96

7.3 Формализация 98

7.3.1 Структуризация исходной задачи 98

7.3.2 Структуризация предметной области на основе иерархии классов 99

7.3.3 Структуризация выполняемых утверждений базы знаний приложений 100

7.3.4 Структуризация приложения на основе иерархии "часть/целое" 101

7.4 Выполнение 102

7.5 Отладка и тестирование 104

7.5.1 Методы тестирования экспертных систем 105

7.5.2 Механизм инспекции экспертной системы 106

7.5.3 Применение архивных данных для формирования сценариев отладки и тестирования динамических экспертных систем (ДЭС) 106

7.6 Опытная эксплуатация и внедрение 107

ЛИТЕРАТУРА 109

Вопросы для самопроверки 109

ГЛАВА 8. Инструментальный комплекс для создания статических экспертных систем (на примере интегрированного комплекса ЭКО) 110

8.1 Средства представления знаний и стратегии управления 110

8.1.1 Структура комплекса ЭКО 110

8.1.2 Средства представления знаний в оболочке ЭКО 111

8.1.3 Стратегии управления в оболочке ЭКО 114

8.2 Приобретение знаний и решение задач средствами оболочки ЭКО 115

8.3 Ввод общих знаний средствами системы К-ЭКО 116

8.4 Формирование баз знаний на основе обучающей выборки средствами системы ИЛИС 117

ЛИТЕРАТУРА 118

Вопросы для самопроверки 118

ГЛАВА 9. Инструментальный комплекс для создания экспертных систем реального времени (на примере интегрированной среды G2-GENSYM CORP., США) 119

9.1 База знаний 121

9.1.1 Сущности и иерархия классов 121

9.1.2 Иерархия модулей и рабочих пространств 121

9.1.3 Структуры данных БЗ 122

9.2 Машина вывода, планировщик и подсистема моделирования 126

9.2.1 Машина вывода 126

9.2.2 Планировщик 127

9.2.3 Подсистема моделирования 128

9.3 Среда разработчика в системе G2 130

9.3.1 Естественно-языковый текстовый редактор 130

9.3.3 Средства инспекции и отладки 135

9.4 Интерфейс с внешним окружением 136

9.5 Проблемно/предметно-ориентированные среды и графические языки на базе G2 139

9.5.1 G2 Diagnostic Assistant, Statistical Process Control, Neuron-Line 139

9.5.2 ReThink (подумай еще) 141

9.5.3 Gensym Scheduling Toolkit, Dynamic Scheduling Package 141

9.5.4 Fault Expert 142

9.5.5 BatchDesign_Kit – интеллектуальное проектирование серийного производства в фармакологии 142

ЛИТЕРАТУРА 143

Вопросы для самопроверки 144

ПРИЛОЖЕНИЯ. 145

Новые информационные технологии, интегрируемые с технологией экспертных систем 145

ПРИЛОЖЕНИЕ 1 145

Объектно-ориентированная технология 145

ЛИТЕРАТУРА 151

ПРИЛОЖЕНИЕ 2 152

Бизнес-Процесс "РЕИНЖИНИРИНГ" и интеллектуальное моделирование компаний 152

ЛИТЕРАТУРА 168

ПРИЛОЖЕНИЕ 3 169

Нейросетевая технология 169

ЛИТЕРАТУРА 184

ПРИЛОЖЕНИЕ 4 185

Системы поддержки принятия решений, хранилища данных и извлечение знаний 185

ЛИТЕРАТУРА 195

ПРИЛОЖЕНИЕ 5 196

Опыт применения динамических оболочек экспертных систем 196






Каталог: about -> persons
about -> Методическая разработка практического занятия для преподавателя п. 00 Профессиональный цикл оп. 00 Общепрофессиональные дисциплины
persons -> Логика аргументации в принятии решений в медицине
persons -> В. К. Финн к структурной когнитологии: феноменология сознания с точки зрения искусственного интеллекта
persons -> В. К. Финн Об интеллектуальном анализе данных
persons -> К вопросу о формальном отражении образного мышления и интуиции специалиста слабо структурированной предметной области
persons -> Ростки будущего


Поделитесь с Вашими друзьями:
  1   2   3   4   5   6   7   8   9   ...   113


База данных защищена авторским правом ©znate.ru 2017
обратиться к администрации

    Главная страница