Студопедия

КАТЕГОРИИ:


Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748)

Технологии экспертных систем

ЭИС состоит из нескольких функциональных подсистем, обрабатывающих множе­ство локальных баз данных. При этом разные функции управления реализуются разными подсистемами. Например, для контроля исполнения документов (приказов, инструкций, писем и т.д.) разрабатывались исполнительные информационные системы EIS (Execution Information System). Для выполнения других управляющих функций разрабатывались управленческие информационные системы MIS (Management Information System). Их реа­лизация зависела от поставленных целей, типа предприятия, циркулирующих регламент­ных форм документов, деления на подсистемы и т.д.

Задачи управления требовали нетривиальных подходов к их решению. Это объяс­няется рядом факторов:

• Для принятия решении требуются не просто данные, но их новый вид - знания;

• Для получения знаний требовались алгоритмы переработки больших объемов информации, выявления скрытых знаний (скрытых закономерностей и зависимостей дан­ных) и преобразования их в явные;

• Решение необходимо принимать, учитывая противоречивые требования;

• Необходимо учитывать быстро меняющуюся обстановку;

• Требовались алгоритмы решения плохо формализуемых задач;

• Требовались новые методы управления.

Для принятия управленческого решения требуется не только информация, а знание о ситуации, по которой принимается решение. Практическое применение самообучаю­щихся интеллектуальных систем для решения управленческих задач позволило разрабо­тать технологии записи знаний специалистов, получивших название экспертных систем.

Потребности решения задач управления, наличие моделей представления знаний и способов их формализованного представления в базе знаний привели к разработке экс­пертных систем.

Экспертная система - система искусственного интеллекта, включающая базу знаний с набором правил и механизмом вывода, позволяющим на основании правил и предоставляемых пользователем фактов распознать ситуацию, поставить диагноз, сформулировать решение или дать рекомендацию для выбора действия. Экспертные системы, применяемые в управлении, базируются на эвристических, эмпирических знаниях, оцен­ках, полученных от экспертов. Они способны анализировать данные о ситуации, требую­щей решения, объяснить пользователю свои действия и показать знания, лежащие в осно­ве принятия решений.

Для представления знания использовались фреймовые и объектно-ориентированные модели. Фрейм - структура представления знаний, состоящая из слотов. Слот состоит из элементов, заполнение которых определенными значениями превращает фрейм в описание конкретной ситуации. Слот определяет имена атрибутов ситуации, их значения и ссылки на другие слоты.

Создание экспертной системы выполнялось методом проектирования, при котором происходит постоянное наращивание базы знаний при итерационном прохождении каж­дого этапа проектирования экспертной системы..

При применении экспертной системы вводится описание ситуации, для которой требуется подсказка решения. Выполняется поиск подобной ситуации в базе знаний, и ес­ли она найдена, выдаются рекомендации по принятию решений. Если описание ситуации отсутствует, можно его добавить.

В дальнейшем при проектировании экспертных систем использовались семантиче­ские сети, теория графов, лингвистические процессоры, когнитивная графика и др. Семан­тические сети дают способ представления знаний в виде помеченного ориентированного графа, в котором вершины соответствуют понятиям, объектам, действиям, ситуациям или сложным отношениям, а дуги - свойствам или элементарным отношениям. Теория графов изучает графы, сети и действия над ними. Лингвистические процессоры предназначены для перевода текстов на естественном языке в машинное представление и обратно.

Экспертные системы помогают принимать решения в ситуациях, когда алгоритм принятия решения заранее не известен и формулируется одновременно с формированием
базы знаний.

Экспертные системы применяются во многих сферах человеческой деятельности. Они используются в управлении производством, транспортными системами и других на­правлениях экономической деятельности. Примером может служить система страхования коммерческих займов CLUES.

<== предыдущая лекция | следующая лекция ==>
Технологии построения корпоративных информационных систем | Технологии интеллектуального анализа данных
Поделиться с друзьями:


Дата добавления: 2014-01-03; Просмотров: 243; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы!


Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет



studopedia.su - Студопедия (2013 - 2024) год. Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав! Последнее добавление




Генерация страницы за: 0.011 сек.