Экспертные системы: элективный курс (электронное учебное издание) | Статья в журнале «Молодой ученый»

Отправьте статью сегодня! Журнал выйдет 27 апреля, печатный экземпляр отправим 1 мая.

Опубликовать статью в журнале

Автор:

Рубрика: Информационные технологии

Опубликовано в Молодой учёный №4 (84) февраль-2 2015 г.

Дата публикации: 17.02.2015

Статья просмотрена: 571 раз

Библиографическое описание:

Жетимекова, Г. Ж. Экспертные системы: элективный курс (электронное учебное издание) / Г. Ж. Жетимекова. — Текст : непосредственный // Молодой ученый. — 2015. — № 4 (84). — С. 62-63. — URL: https://moluch.ru/archive/84/15710/ (дата обращения: 19.04.2024).

В статье рассматриваются экспертные системы. Экспертные системы — это прикладные системы ИИ, в которых база знаний представляет собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов (экспертов) в какой либо узкой предметной области. Экспертные системы предназначены для замены при решении задач экспертов в силу их недостаточного количества, недостаточной оперативности в решении задачи или в опасных (вредных) для них условиях. Обычно экспертные системы рассматриваются с точки зрения их применения в двух аспектах: для решения каких задач они могут быть использованы и в какой области деятельности. Эти два аспекта накладывают свой отпечаток на архитектуру разрабатываемой экспертной системы.

Ключевые слова: экспертные системы, диагностика, прогнозирование, идентификация, управление, проектирование, мониторинг.

 

Экспертные системы развивались как новая информационная технология, позволяющая при решении задач преобразовывать как данные, так и знания.

Экспертные системы (ЭС) явились результатом практической реализации теории искусственного интеллекта (ИИ), применение которых существенно расширило область использования вычислительной техники.

Цель занятий по курсу «Экспертные системы»: познакомить с принципами разработки и функционирования ЭС, приобретения и обработки знаний, достижениями в области использования ЭС в юридической и других областях деятельности специалистов.

Экспертные системы — это прикладные системы ИИ, в которых база знаний представляет собой формализованные эмпирические знания высококвалифицированных специалистов (экспертов) в какой либо узкой предметной области. Экспертные системы предназначены для замены при решении задач экспертов в силу их недостаточного количества, недостаточной оперативности в решении задачи или в опасных (вредных) для них условиях.

Обычно экспертные системы рассматриваются с точки зрения их применения в двух аспектах: для решения каких задач они могут быть использованы и в какой области деятельности. Эти два аспекта накладывают свой отпечаток на архитектуру разрабатываемой экспертной системы.

Можно выделить следующие основные классы задач, решаемых экспертными системами:

-         диагностика,

-         прогнозирование,

-         идентификация,

-         управление,

-         проектирование,

-         мониторинг.

Сегодня профессионал должен шагать в ногу со временем, уметь использовать новые информационные технологии в своей деятельности, быть компетентным и востребованным. Таким образом, остро стоит вопрос о необходимости пересмотра и обновления учебного материала. Данное электронное учебное пособие отражает технологическую составляющую экспертной системы.

Электронное учебное пособие составлено на основании государственного общеобязательного стандарта образования Республики Казахстан (ГОСО РК 3.08.329–2006) для специальности 5В070300-Информационные системы по дисциплине «Экспертные системы» и соответствует требованиям кредитной технологии обучения.

Данное электронное учебное пособие прошла регистрацию в комитете по правам интеллектуальной собственности Министерства Юстиции РК, свидетельство № 454545, от 14.01.2014г.

Первая глава «Организационные и математические основы экономические экспертные системы» содержит два раздела в которых рассматриваются управления, целеобразование, аудит и графические расчеты экспертных систем.

Вторая глава «Пролог — использование логики предикатов» содержит четыре раздела, где описывается синтаксис и семантика, переменные и константы, техника программирования языка Пролог.

В третью главу «Инженерия знаний» входят два раздела и рассматриваются исходные понятия, правила конъюнкции и интеграции баз знаний.

Четвертая глава «Статистический подход к экспертным системам» содержит три раздела где рассматривается формирование матрицы, вероятность совершения события и теорема Бейса.

Пятая глава «Экспертные системы и логический вывод» содержит три раздела и рассматривает вопросы ЭС финансового планирования, ЭС в области торговли и ЭС анализа обучения.

Шестая глава «Создание программного обеспечения развитых систем ИИ» затрагивает вопросы основы и применения объектно-ориентированного программирования и оценку качества построений ЭС.

Седьмая глава «Технология проектирования экономических экспертных систем» рассматривает вопросы постановки задачи и проектирования интерфейса пользователя и эксперта.

Восьмая глава «Теория по нейронным сетям» рассматриваются основы теории исскуственных нейронных сетей и основным видам нейронных сетей.

В девятой главе «Сравнительный анализ ПО для моделирования нейронных сетей» посвящена обзорному материалу по программам моделирования нейронных сетей.

В десятой главе «Нейропакеты» содержит общую характеристику нейропакета BrainMaker предназначена для ввода исходных данных вручную из файлов популярных форматов, статистико-математического анализа этих данных, проведения стандартных процедур их преобразования и создания входных файлов.

В одинадцатой главе «Система INEX (интер-эксперт)» описывается языковой интерфейс системы интер-пакета и возможности ЭС интер-эксперт.

В двенадцатой главе «Экспертные системы в аудите» затрагивает вопросы моделирования аудиторских процессов.

В конце каждой главы даны вопросы и тесты для самоконтроля. Также имеется раздел «Задачи».

Учебное пособие также может быть использовано при изучении курса Интеллектуальные системы из цикла элективных дисциплин по специальности 5В070300-Информационных систем, а поскольку материал учебного пособия излагается лаконично на достаточно доступном языке, то может также быть рекомендован для колледжей.

 

Основные термины (генерируются автоматически): система, глава, электронное учебное пособие, INEX, база знаний, какая область деятельности, недостаточная оперативность, разрабатываемая экспертная система, узкая предметная область, учебное пособие.


Похожие статьи

Экспертная система. Классификация. Обзор существующих...

CLIPS, система, база знаний, баз знаний, MYCIN, задача, логический вывод, предметная область, знание, проблемная область.

Экспертные системы | Статья в журнале «Молодой ученый»

Недостатки экспертных систем: − предназначены для узкой предметной области

Три группы людей, которые создают базы знаний экспертной системы: − эксперты данной проблемной области

Применение экспертных систем для анализа и оценки...

Ключевые слова: экспертная система, информационная безопасность, база знаний, интерфейс, диалог, алгоритм.

и оперативность решений за счет аккумуляции знаний экспертов высшей квалификации.

Экспертные системы | Статья в журнале «Молодой ученый»

Экспертная система — это программное средство, использующее знания эксперта для обеспечения эффективного решения неформализованных задач в узкой предметной области. Основу экспертных систем составляет база знаний о предметной области...

Использование оболочек для программной реализации...

В основе разработки любой экспертной системы (ЭС) не зависимо от предметной области лежит выбор модели базы знаний. В настоящее время выделены следующие классы моделей представления знаний [1]: ‒ продукционная модель; ‒ семантические сети; ‒ фреймы...

Разработка и создание экспертных систем | Статья в журнале...

Ключевые слова: экспертная система, медицина. Первое, что требуется для создания Экспертной системы (ЭС) — это определить те

Структурный подход к построению модели предметной области предполагает выделение следующих когнитивных элементов знаний

Использование электронных учебных пособий в учреждениях...

Электронные учебные пособия выступают в качестве ассистентов преподавателей, принимая на себя огромную рутинную работу при изложении нового материала, при проверке и оценке знаний студентов.

Анализ методов искусственного интеллекта САПР технологических...

экспертная система, CLIPS, система, предметная область, баз знаний, работа, логический вывод, навигационная модель ЭС, уровень декомпозиции, формализация знаний.

Применение экспертных систем для анализа и оценки...

информационная безопасность, экспертная система, система, эксперт, искусственный интеллект, математический аппарат, нечеткая логика, предметная область, алгоритм действий, баз знаний.

Похожие статьи

Экспертная система. Классификация. Обзор существующих...

CLIPS, система, база знаний, баз знаний, MYCIN, задача, логический вывод, предметная область, знание, проблемная область.

Экспертные системы | Статья в журнале «Молодой ученый»

Недостатки экспертных систем: − предназначены для узкой предметной области

Три группы людей, которые создают базы знаний экспертной системы: − эксперты данной проблемной области

Применение экспертных систем для анализа и оценки...

Ключевые слова: экспертная система, информационная безопасность, база знаний, интерфейс, диалог, алгоритм.

и оперативность решений за счет аккумуляции знаний экспертов высшей квалификации.

Экспертные системы | Статья в журнале «Молодой ученый»

Экспертная система — это программное средство, использующее знания эксперта для обеспечения эффективного решения неформализованных задач в узкой предметной области. Основу экспертных систем составляет база знаний о предметной области...

Использование оболочек для программной реализации...

В основе разработки любой экспертной системы (ЭС) не зависимо от предметной области лежит выбор модели базы знаний. В настоящее время выделены следующие классы моделей представления знаний [1]: ‒ продукционная модель; ‒ семантические сети; ‒ фреймы...

Разработка и создание экспертных систем | Статья в журнале...

Ключевые слова: экспертная система, медицина. Первое, что требуется для создания Экспертной системы (ЭС) — это определить те

Структурный подход к построению модели предметной области предполагает выделение следующих когнитивных элементов знаний

Использование электронных учебных пособий в учреждениях...

Электронные учебные пособия выступают в качестве ассистентов преподавателей, принимая на себя огромную рутинную работу при изложении нового материала, при проверке и оценке знаний студентов.

Анализ методов искусственного интеллекта САПР технологических...

экспертная система, CLIPS, система, предметная область, баз знаний, работа, логический вывод, навигационная модель ЭС, уровень декомпозиции, формализация знаний.

Применение экспертных систем для анализа и оценки...

информационная безопасность, экспертная система, система, эксперт, искусственный интеллект, математический аппарат, нечеткая логика, предметная область, алгоритм действий, баз знаний.

Задать вопрос