Смекни!
smekni.com

Создание отчета как объекта базы данных. Экспертные и обучающиеся системы (стр. 2 из 2)

Разрабатывающие возможные альтернативы решения. Принятие решения сводится к выбору одной из предложенных альтернатив.

Информационные системы, разрабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными или экспертными:

Модельные информационные системы предоставляют пользователю модели (математические, статистические, финансовые и т.д.), которые помогают обеспечить выработку и оценку альтернатив решения.

Экспертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив пользователем за счет создания систем, основанных на знаниях, полученных от специалистов - экспертов.

Экспертные системы - это программы для компьютеров, аккумулирующие знания специалистов - экспертов в конкретных предметных областях, которые предназначены для получения приемлемых решений в процессе обработки информации. Экспертные системы трансформируют опыт экспертов в какой-либо конкретной отрасли знаний в форму эвристических правил и предназначены для консультаций менее квалифицированных специалистов.

Известно, что знания существуют в двух видах: коллективный опыт, личный опыт. Если предметная область представлена коллективным опытом (например, высшая математика), то эта предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня и эти знания являются слабоструктурированными, то такая область нуждается в экспертных системах. Современные экспертные системы нашли широкое применение во всех сферах экономики.

База знаний является ядром экспертной системы. Переход от данных к знаниям является следствием развития информационных систем. Для хранения данных применяются базы данных, а для хранения знаний - базы знаний. В базе данных, как правило, хранятся большие массивы данных с относительно небольшой стоимостью, а в базах знаний хранятся небольшие по объему, но дорогие информационные массивы.

База знаний - это совокупность знаний, описанных с использованием выбранной формы их представления. Наполнение базы знаний является одной из самых сложных задач, которая связана с выбором знаний их формализацией и интерпретацией.

Экспертная система состоит из:

базы знаний (в составе рабочей памяти и базы правил), предназначенной для хранения исходных и промежуточных фактов в рабочей памяти (ее еще называют базой данных) и хранения моделей и правил манипулирования моделями в базе правил

решателя задач (интерпретатора), который обеспечивает реализацию последовательности правил для решения конкретной задачи на основе фактов и правил, хранящейся в базах данных и базах знаний

подсистемы пояснения, позволяет пользователю получить ответы на вопрос: "Почему система приняла такое решение?"

подсистемы приобретения знаний, предназначенной как для добавления в базу знаний новых правил, так и модификации имеющихся правил.

интерфейса пользователя, комплекса программ, реализующих диалог пользователя с системой на стадии ввода информации, и получения результатов.

Экспертные системы отличаются от традиционных систем обработки данных тем, что в них, как правило, используется символьный способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решений. Для решения слабо формализуемых или неформализуемых задач более перспективными являются нейронные сети или нейрокомпьютеры.

Основу нейрокомпьютеров составляют нейронные сети - иерархические организованные параллельные соединения адаптивных элементов - нейронов, которые обеспечивают взаимодействие с объектами реального мира так же, как и биологическая нервная система.

Большие успехи использования нейросетей достигнуты при создании самообучающихся экспертных систем. Сеть настраивают, т.е. обучают, пропуская через нее все известные решения и добиваясь получения требуемых ответов на выходе. Настройка состоит в подборе параметров нейронов. Часто используют специализированную программу обучения, которая занимается обучением сети. После обучения система готова к работе.

Если в экспертную систему ее создатели предварительно закладывают знания в определенной форме, то в нейронных сетях неизвестно даже разработчикам, как формируются знания в ее структуре в процессе обучении и самообучении, т.е. сеть представляет собой "черный ящик".

Нейрокомпьютеры, как системы искусственного интеллекта, являются весьма перспективными и могут бесконечно совершенствоваться в своем развитии. В настоящее время системы искусственного интеллекта в форме экспертных систем и нейронных сетей находят широкое применение при решении финансово - экономических проблем.

Иcтoчник

1. Элeктpoнный учeбник, - "Работа с бaзами дaнныx" http://www.lessons-tva. info/ дaтa oбpaщeния: 12.11.10

2. Элeктpoнный учeбник, - "Экспертные системы" http://www.lessons-tva. info/ дaтa oбpaщeния: 12.11.10