Понятие базы знаний, ее роль в организации экспертных систем в экономической деятельности

Распределенными называются банк или база данных, расположенные на нескольких ПК, соединенных между собой каналами связи.

ЦЕНТРАЛИЗОВАННЫЕ И РАСПРЕДЕЛЕННЫЕ БАЗЫ И БАНКИ ДАННЫХ, ИХ НАЗНАЧЕНИЕ В ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ

По технологии обработки данных базы и банки данных делятся на централизованные и распределенные.

Централизованные базы и банки данных хранятся в памяти одной электронно-вычислительной машины. Если эта ЭВМ является компонентом вычислительной сети, то возможен доступ к такой базе данных с других персональных компьютеров, подключенных к сети.

Распределенная база или банк данных состоит из нескольких, возможно пересекающихся или даже дублирующих друг друга частей информации. Работа с такой базой данных осуществляется с помощью системы управления распределенной базой данных (СУРБД).

Распределенные базы и банки данных служат для обеспечения управления сложными, многоуровневыми предприятиями и организациями (корпорациями, концернами, холдингами, синдикатами и т.д.). Они позволяют разместить фрагмент базы данных, локальную базу данных или несколько баз данных в различных узлах корпоративной вычислительной сети таким образом, что необходимая информация располагается по месту ее обработки. Такая организация информационных ресурсов позволяет:

· повысить эффективность управления рассредоточенной информацией;

· уменьшить время доступа к данным;

· повысить целостность и непротиворечивость данных;

· обеспечить надежность защиты информации и т.д.

В распределенных базах и банках данных возникает проблема управления информационными ресурсами. Это вызвано увеличением числа пользователей и территориальными размерами системы, что может привести к нарушению целостности и безопасности данных. Для решения этой проблемы организуется

· централизованное управление данными;

· эффективный обмен информации между фрагментами баз данных;

· тиражирование изменений и обновление информации в локальных базах.

В процессе развития информационных систем, в управлении стали развиваться системы искусственного интеллекта.

Одной из целей при создании искусственного интеллекта является создание персонального компьютера для решения проблем, которые требуют привлечения специалистов. Была принята принципиально новая концепция, которую чрезвычайно просто сформулировать - чтобы сделать программу интеллектуальной, ее нужно снабдить множеством высококачественных специальных знаний о некоторой предметной области. В экспертных системах данные и правила, по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний.

База знаний (БЗ) – совокупность данных, представленных по определенной модели (зависимости), сформированных в определенной предметной области.

База знаний накапливается в процессе ее построения и является основой экспертной системы.

Экспертная система – специальные программные средства, которые на основании баз знаний позволяют выполнять анализ и делать выводы по решению сложных задач в определенной предметной области.

Все экспертные системы работают в двух режимах: приобретения знаний и решения задач (консультаций) (рис. 6)

1. Режим приобретения знаний – общение с экспертной системой осуществляет эксперт, который через специалиста (инженера по знаниям), используя модуль приобретения знаний, наполняет систему знаниями, необходимыми системе решать задачи из предметной области.

2. Режим консультации – общение с экспертной системой осуществляет конечный пользователь, которого интересует результат и (или) способ его получения. В режиме консультации данные о задаче через интерфейс пользователя поступают в базу данных (рабочую память, где хранятся промежуточные данные, решаемой в текущий момент задачи). На основе входных данных из рабочей памяти, общих данных о проблемной области и правил базы знаний с помощью механизма логического вывода формируется решение задачи. Экспертная система при решении задачи не только исполняет предписанную последовательность операций, но и предварительно формирует ее.

Рисунок 6 – Обобщенная структура экспертной системы

Экспертные системы позволяют выполнять рассуждения не только на основе формальной (математической) логики, но и на основе опыта, выводов и заключений специалистов – экспертов, различных фактов, т.е. они приближены к человеческой логике.

На основе базы знаний ПК автоматически определяются не только факты, но генерируются новые знания путем логического вывода.

Экспертные системы решают следующие основные задачи, которые в основном могут быть использованы в информационных системах управления организацией:

· Интерпретация данных – многовариантный анализ данных.

· Диагностика – обнаружение неисправностей в системе.

· Мониторинг – непрерывный анализ (интерпретация) данных в реальном режиме времени и сигнализация о выходе каких-то параметров за допустимые пределы.

· Проектирование – подготовка спецификаций на создание «объектов» с заранее определенными свойствами.

· Прогнозирование – вывод вероятных следствий из заданных ситуаций.

· Планирование – разработка планов действий и определение последствий планируемых действий.

· Обучение – выполняется диагностика ошибок при изучении какой-либо дисциплины, и подсказываются правильные решения.

Дата добавления: 2014-01-04