Ред.] Переваги та слабкі місця експертних систем

Ред.] Етапи розробки ЕС

Ред.] Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом

Ред.] Класифікація ЕС за завданням, що вирішується

Ред.] Класифікація ЕС

• Інтерпретація даних
• Діагностика
• Моніторинг
• Проектування
• Прогнозування
• Звідне Планування
• Навчання
• Керування
• Підтримка ухвалення рішень

• Статичні ЕС
• Квазідинамічні ЕС
• Динамічні ЕС

• Етап ідентифікації проблем - визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів.
• Етап витягання знань - проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв'язки, визначаються методи розв'язання задач.
• Етап структуризації знань - обираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуются основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення й маніпулювання знаннями.
• Етап формалізації - здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, даний етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розробки ЕС. Процес придбання знань поділяють на вилучення знань з експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і представлення знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес придбання знань здійснюється інженером по знанях на основі аналізу діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
• Реалізація ЕС - відбуваєтсья створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі.
• Етап тестування - проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.

Експертні системи відзначаються певними перевагами над людьми-експертами при використанні. Зокрема, експертна система:

• переважає можливості людини при вирішенні надзвичайно громіздких проблем;
• не має упереджених думок, тоді як експерт може користуватися побічними знаннями і легко піддається впливу зовнішніх факторів;
• не робить поспішних висновків, нехтуючи певними етапами знайдення рішення;
• забезпечує діалоговий режим роботи;
• дозволяє роботу з інформацією, що містить символьні змінні;
• забезпечує коректну роботу з інформацією, яка містить помилки, за рахунок використання ймовірнісних методів досліджень;
• дозволяє проводити одночасну обробку альтернативних версій;
• по вимозі пояснює хід кроків реалізації програми;
• забезпечує можливість обгрунтування рішення та відтворення шляху його прийняття.

Але навіть найкращі з існуючих експертних систем мають певні обмеження у порівнянні з людиною-експертом, які зводяться до таких:

• Більшість експертних систем не цілком придатні для широкого використання. Якщо користувач не має деякого досвіду роботи з цими системами, у нього можуть виникнути серйозні труднощі. Багато експертних систем доступні лише тим експертам, які створювали їх бази знань. Тому потрібно паралельно розробляти відповідний користувацький інтерфейс, який би забезпечив кінцевому користувачу властивий йому режим роботи;
• "Навички" системи не завжди "зростають" після сеансу експертизи, навіть коли проявляються нові знання;
• Все ще залишається проблемою приведення знань, отриманих від експерта, до вигляду, який забезпечував би їх ефективне використання;
• Експертні системи, як правило, не можуть набувати якісно нових знань, не передбачених під час розробки, і тим більше не володіють здоровим глуздом. Людина-експерт при розв'язанні задач звичайно звертається до своєї інтуїції або здорового глузду, якщо відсутні формальні методи рішення або аналоги розв'язування даної проблеми.

^{[5] [6] [7] [8] [9] [10] [11] [12]}

Дата добавления: 2015-05-26