Визначення експертних систем (EC). Досвід та області застосування EC. Класифікація EC за призначенням та зв’язком із реальним часом

Експертна система — це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням компютерних технологій це тотожна (подібна, основана на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). Також визначається як система, яка використовує базу знань для вирішення завдань (видачі рекомендацій) в деякій предметній галузі.

Класифікація ЕС за призначенням: Інтерпретація даних, Діагностика, Моніторинг, Проектування, Прогнозування, Звідне Планування, Навчання, Керування, Підтримка ухвалення рішень.

Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом:Статичні ЕС, Квазідинамічні ЕС, Динамічні ЕС.

У 1980-х рр. ми з'явилися експертні системи (ЕС), один з видів систем штучного інтелекту, призначені для заміни осіб, що приймають рішення, або наслідування ним в побудові ітераційних (що періодично повторюються) рішень у вузьких областях знань .

Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній.

Також експертні системи можна використовувати в прогнозуванні, плануванні, контролі, управлінні та навчанні. Наприклад, експертні системи вже застосовуються в банківській справі в таких напрямках:

програмах аналізу інвестиційних проектів;

програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку;

програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків.

Форма подання знань в EC. Властивості та вимоги до EC

Основою експертних систем є знання. Знання - це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, суспільства і мислення, нагромаджена людством в процесі активної перетворюючої діяльності і спрямована на подальше пізнання і зміни об’єктивного світу. Знання з предметної ділянки називається базою знань. База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (способи подання знань). Механізм висновку містить: інтерпретатор, який визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил.

Експертна система містить три типи знань:

I. структуровані знання про предметну ділянку - після того, як ці знання виявлені, вони не змінюються;

II. структуровані динамічні знання - змінні знання з предметної ділянки, які обновляються по мірі виявлення нової інформації;

III робочі знання, які використовуються для розв’язування конкретної задачі або проведення консультації.

Всі перераховані знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опит спеціалістів, які є експертами в конкретній предметній ділянці, а потім систематизувати, організувати та індексувати отриману інформацію для простоти її використання.

Існує багато способів представлення знань в сучасних експертних системах. Найчастіше використовується такі три методи представлення знань: правила, семантичні сітки та фрейми.

Представлення знань, що базується на правилах, побудовано на використанні виразу вигляду - “якщо“ (умова) - “тоді“ (дія). Якщо ситуація (факти) в задачі задовольняє правило “якщо“, тоді використовується дія, що визначається частиною “тоді“. Співставлення частин “якщо“ (правил з фактами) може утворити так званий ланцюжок виводу. Правила забезпечують природній спосіб опису процесів, що керуються складним і швидкозмінним середовищем. З допомогою правил можна визначити, як експертна система буде реагувати на зміну даних і при цьому не потрібно заздалегідь вказувати блок-схему управління обробкою даних.

Архітектура EC: база знань (БЗ), машина виведення та інтерфейс із користувачем. Функції користувача та інженера знань. Основні фази розроблення БЗ. Інтенсіональні та екстенсіональні знання БЗ. Інструментальні засоби створення EC.

Типові експертні системи можуть мати таку структуру:

База даних (не обов'язкова), База знань, \Машина виведення (розв'язувач)

Підсистема пояснень

Інтерфейс користувача

База знань складається з правил аналізу інформації від користувача з конкретної проблеми. ЕС аналізує ситуацію і, залежно від спрямованості ЕС, дає рекомендації з розв'язання проблеми.

ЕС створюється за допомогою двох груп людей:

інженерів, які розробляють ядро ЕС і, знаючи організацію бази знань, заповнюють її за допомогою:

експертів (експерта) за фахом.

База знань за допомогою тих або інших моделей відображає знання експерта про предметну область, способи аналізу фактів, що надходять, і методику висновків, тобто породження нових знань на підставі наявних знань та знань, що надійшли. Факти і правила існують у різних видах знань людини-експерта. Найбільш визнаними і широко використовуваними в сучасних експертних системах є такі види знань:

· глибинні й поверхові;

· якісні та кількісні;

· наближені (невизначені) і точні (визначені);

· конкретні і загальні;

· описові та наказові.

Інженер знань — людина, як правило, що має пізнання в інформатиці і штучному інтелекті і знаючий, як треба будувати ЭС. Інженер знань опитує експертів, організує знання, вирішує, яким чином вони повинні бути представлені в ЭС, і може допомогти програмісту в написанні програм.

Засіб побудови ЭС —це програмний засіб, який використовується інженером знань або програмістом для побудови ЭС. Цей інструмент відрізняється від звичайних мов програмування тим, що забезпечує зручні способи представлення складних високорівневих понять.

Користувач — це людина, що використовує вже побудовану ЭС. Так, користувачем може бути юрист, що використовує її для кваліфікації конкретного випадку; студент, якому ЭС допомагає вивчати інформатику і т.д. Термін користувач трохи неоднозначний.

Технологія їхньої розробки ЕС, містить у собі шість етапів: етапи ідентифікації, концептуалізації, формалізації, виконання, тестування, досвідченої експлуатації.

Усі знання, які подані в базі знань поділяються на інтенсіо-нальні та екстенсіональні.

Інтенсіональні, або абстрактні, знання являють собою по» нятійні (концептуальні) знання про об'єкти предметної області І зв'язки між ними.

Екстенсіональні (конкретні) знання — це кількісні характе. ристики інтенсіональної частини знань, тобто база даних EC.
60. Загальна характеристика та класифікація комп’ютерних тренінгових систем (КТС). Характеристика об’єктів моделювання та їх економічних параметрів. Математичне та програмне забезпечення КТС.

Бази даних і знань, що використовуються у цих системах дозволяють накопичувати досвід кращих фахівців і передавати його іншим в режимі індивідуального комп'ютерного тренінгу.

Системи, встановлені в цехах або центрах підготовки кадрів підприємства, забезпечують виборчий тренінг виходячи з результатів поточної роботи спеціаліста та контроль кваліфікації по наступних аспектах професійної діяльності:

конструкція технологічного обладнання;

діагностика стану агрегатів;

попередження та усунення аварійних ситуацій;

технологія і управління виробничими процесами;

безпеку і екологічність технологічних режимів;

економічна ефективність процесу і якість продукції.

Такі системи представляють комплекс взаємодіючих програмних продуктів: інтерактивних навчальних середовищ, моделей виробничих процесів і агрегатів з розширеною візуалізацією засобами мультимедіа та дистанційного зв'язку з промисловими системами, що створює в студента ефект присутності на реальному виробничому об'єкті.

Ефективність застосування комп'ютерно-тренінгової системи полягає в наступному:

підвищення професійного рівня і технологічної дисципліни експлуатаційно-технологічного персоналу;

забезпечення необхідної професійної бази та швидкої перепідготовки для ротації кадрів всередині цеху і підприємства;

отримання об'єктивної оцінки кваліфікації і професійних можливостей для підвищення розряду, заохочення і скорочення кадрів на підприємстві;

можливість накопичення та передачі виробничого досвіду.

1. Поняття та характеристики системи. Структура системи управління.

2. Класифікація інформаційних систем за ознакою структурованості завдань.

3. Типи інформаційних систем, що використовують для частково стр. Завд.

4. Класифікація інформаційних систем за функціональною ознакою.

5. Поняття управлінських інформаційних систем. Характеристика підсистем ІС

6. Забезпечувальні та функціональні підсистеми інформаційної системи.

7. Поняття інформації та даних. Атрибути та властивості інформації.

8. Поняття економічної інформації. ЇЇ характеристики та класифікація.

9. Логічна та фізична структура економічної інформації.

10. Процедура формалізованого опису інформації. Методи класифікації екон. ін

11. Методи класифікації та кодування економічної інформації.

12. Класифікатори, їх призначення та види.

13. Інформаційні ресурси організації. Джерела виникнення та методи управління інформаційними ресурсами.

14. Поняття інформаційної технології. Види інформаційних технологій та їх вл.

15. Класифікація комп’ютерних інформаційних технологій.

16. Поняття інформаційної бази. Вимоги до її розробки.

17. Носії інформації, їхній склад та характеристика.

18. Поняття уніфікованої системи первинної документації, склад та вимоги.

19. Принципи вибору форм уніфікованих первинних документів.

20. Принципи організації та раціоналізації документообігу.

21. Розробка форм вихідних документів та вибір засобів виводу.

22. Поняття машинної інформаційної бази. Переваги та недоліки файлових інформаційних систем та автоматизованих банків даних.

23. Поняття і класифікація автоматизованих банків даних.

24. Склад автоматизованого банку даних. Характеристика його складових.

25. Призначення та характеристика моделей життєвого циклу (ЖЦ) ІС підприємства: каскадна, поетапна та спіральна.

26. Основні етапи життєвого циклу. Задачі, які вирішуються на кожному з етапів життєвого циклу…

27. Стадії та етапи створення ІС за державним стандартом.

28. Характеристика підходів до створення автоматизованих інформаційних систем.

29. Структурний аналіз. Властивості стуктурно-орієнтованих методів.

30. Графічні засоби відображення результатів структурного аналізу: діаграми потоків даних (DFD), діаграми “суть-зв’язок” (ERD) та діаграми переходів стану (STD).

31. Принципи структурного проектування.

32. Об’єктно-орієнтовані методи аналізу. Об’єкти і класи. Принципи створення об’єктів: інкапсуляції, успадкування, поліморфізму.

33. Принципи об’єктно-орієнтованого проектування.

34. Процесно-орієнтований підхід до створення ІСМ як засіб дослідження та автоматизації бізнес-процесів….

35. CASE-технології – інструмент підтримки життєвого циклу ІС.

36. Характеристика функціональних можливостей CASE-засобів.

37. Еволюція ІС…

38. Системи планування матеріальних ресурсів MRP.

39. Системи планування виробничих ресурсів MRPII.

40. Системи планування ресурсів підприємства ERP 3.

41. Розвинені системи планування APS.

42. Комп’ютерні інтегровані системи CIM.

43. Системи планування ресурсів синхронізованого з покупцем csrp.

44. Системи інтеграції ланцюжків поставок SCI.

45. Системи керування взаємовідносинами з клієнтами CRM.

46. Функціональна характеристика фінансово-аналітичних ІС

47. Система фінансового моделювання Project Expert.

48. Послідовність створення та аналізу проекту у Project Expert.

49. Побудова моделі у Project Expert.

50. Класифікація програмних систем для автоматизації бухгал­терських робіт за функціональними можливостями та за способом організації.

51. Вимоги до аналітичного обліку в бухгалтерських інформаційних системах.

52. Програма «1С:Бухгалтерія».Можливості, що забезпечують гнучкість обліку.

53. Визначення систем підтримки прийняття рішень (СППР). Напрями застосування СППР. Основні функції та властивості СППР.

54. Покоління СППР. Властивості та недоліки першого покоління СППР. Функції та можливості систем другого покоління.

55. Архітектура СППР: інтерфейс користувача, БД та база моделей. Основні відмінності АІС та СППР.

56. Проблеми широкого впровадження та застосування СППР у розподіленому..

57. Визначення експертних систем (EC). Досвід та області застосування EC.

58. Форма подання знань в EC. Властивості та вимоги до EC.

59. Архітектура EC: база знань (БЗ), машина виведення та інтерфейс із …

60. Загальна характеристика та класифікація КТС

Поиск по сайту: