Интеллектуальные технологии. 
Экспертные системы, их структура и основные характеристики

В частности, представление формальных знаний и типы рассуждений, поддерживаемые системой, имеют большое значение. Логика, теория вероятностей и теория принятия решений носят достаточно общий характер, чтобы разрешить описания характера представления знаний, логического вывода и решения проблем, не прибегая к языкам специального назначения. Предложение Хорна или правило логическоговывода имеет следующую формулу: ∀x1…∀xmA1∧…∧An→B) (1)где Ai и B являются обозначениями свойств объекта Pt1,…, tq, представляющие отношения P между терминами теории знаний, которые могут включать одну или более универсально количественную переменную Xj, константы и условия, связанные с функциональных символов. Если n=0, то предложение состоит только из заключения, которое может быть принято, как факт. Если, с другой стороны, вывод В пуст и обозначен⊥, правило также называют запросом. Если условия запроса удовлетворены, это приведет к противоречию или несоответствию, обозначаемому⊥, каквывод пуст. Таким образом, пустой раздел означает на самом деле несостоятельность. Правила, представленные в виде (1) особенно популярны, как рассуждения, которые можно представить за линейное время, в то время как рассуждения с предложениями или положениями в целом (где правая часть состоит из дизъюнкции обозначений), как известно, являющиеся полными, могут потребовать времени, экспоненциально растущегос размером положений. Для решения больших задач часто используют логический язык, который является более выразительным, чем логика Хорна иногда это неизбежно, а также были разработаны специальные методы, для того, чтобы справиться с дополнительными мощностями.

Заключение

.

Цель систем, основанных на знаниях, заключается в том, чтобыизвлечь важную информацию, необходимую для того чтобы система работала явно, а не на догадках. В традиционной компьютерной программе логика, встроенная в коде, обычно понятна только ИТ-специалистам. Целью экспертной системы было определить правила в формате, который был бы интуитивно понятным и легко воспроизводимым для обычного пользователя, так же доступендля редакции экспертамиданной предметной области, а не только ИТ-специалистами. Преимущества этого явного представления знаний дали быстрое развитие и простоту обслуживания экспертных систем. Простота обслуживания является наиболее очевидным преимуществом.

Это было достигнуто двумя способами. Во-первых, за счет устранения необходимости писать программные коды, многих из обычных проблем, которые могут быть вызвать даже небольшие изменения в системе, можно было бы избежать с экспертными системами. По существу, логический поток программы (по крайней мере, на самом высоком уровне) был уже создан для системы и нужно только вызвать механизм логического вывода. Это стало также причиной второго преимущества: быстрого прототипирования. В оболочку экспертной системы можно было ввести несколько правил и создать прототип, разработанный на несколько дней, а не месяцы или годы, как правило, связанный со сложными ИТ-проектами.Преимущество оболочек экспертных систем, заключается в том, что они удалили необходимость в квалифицированных программистах и эксперты могут развивать систему сами. На деле это редко было правдой.

В то время как правила для экспертной системы были более понятными, чем обычный компьютерный код они все еще имели формальный синтаксис, где неуместная запятая или другой символ мог вызвать хаос, как ив любом другом компьютерном языке. Кроме того, как экспертные системы перешли из прототипов в лаборатории до развернутыхинструментов в деловом мире, проблема интеграции и обслуживания стала иметь гораздо более важное значение.

Список литературы

Джозеф Джарратано, Гари Райли «Экспертные системы: принципы разработки и программирование»: Пер. с англ. — М. :

Издательский дом «Вильямс», 2006. — 1152 стр. с ил. Г. Х. Ирзаев Экспертные методы управления технологичностью промышленных изделий: — Москва, Инфра-Инженерия, 2010 г.- 192 с. Курс лекции дисциплины федерального компонента «Экспертные системы» для студентов, обучающихся по специальности 220 100 — Вычислительные машины, комплексы, системы и сети [Электронный ресурс]: в составе учебно-методического комплекса / Тверской гос. техн. ун-т,.

Каф. ЭВМ; разраб. А. В. Попов — Тверь: ТвГТУ, 2006. Методические указания к практическим занятиям по курсу «Экспертные системы» для студентов специальностей 220 100 [Электронный ресурс]: в составе учебно-методического комплекса / Тверской гос. техн. ун-т, Каф.

ЭВМ; разраб. А. В. Попов — Тверь: ТвГТУ, 2011.

Овчинников Н. Ф. Новый взгляд на мышление. Р. н/Д., Рост.

Издат, 2008.

Электронная версия:

http://www.koob.ru/ovchinnikov/.Овчинников Н. Ф. Тренинг инновационного мышления. // Вестник ЦДО. Электронный журнал.

http://de.dstu.edu.ru/ CDOMessenger/ pedagogy/ trening/ trening.htmВ. Н. Ручкин, В. А. Фулин Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы — Москва, БХВ-Петербург, 2009 г.- 240 с. Сидоркина, И. Г. Системы искусственного интеллекта [Текст]: учеб. пособие для вузов по направлению 230 100 «Информатика и вычислительная техника» — М.: Кно.

Рус, 2011. — 245 с. Экспертные системы. Принципы разработки и программирование (+ CD-ROM): Джозеф Джарратано, Гари Райли — Москва, Вильямс, 2007 г.- 1152 с. Ясницкий, Л. Н.

Введение

в искусственный интеллект. — М.: Академия, 2005.