Искусственный интеллект и экспертные системы

    При неудовлетворительном  функционировании прототипа эксперт  и инженер по знаниям имеют  возможность оценить, что именно  будет включено в разработку  окончательного варианта системы. 

    Если первоначально  выбранные объекты или свойства  оказываются неподходящими, их  необходимо изменить. Можно сделать  оценку общего числа эвристических  правил, необходимых для создания окончательного варианта экспертной системы. Иногда при разработке промышленной системы выделяют дополнительные этапы[22]:

 демонстрационный прототип

 исследовательский прототип 

действующий прототип

промышленная система.

 

    Однако чаще  реализуется плавный переход  от демонстрационного прототипа  к промышленной системе, при  этом, если программный инструментарий  выбран удачно, необязательна перепись  другими программными средствами.

    Понятие же  коммерческой системы в нашей  стране входит в понятие промышленный  программный продукт, или промышленной  ЭС в этой работе .

     Переход от  прототипа к промышленной экспертной  системе 

Демонстрационный прототип ЭС Система решает часть задач, демонстрируя ж из неспособность полхода (несколько десятков правил или понятий)

Исследовательский прототип ЭС Система решает большинство задач, но не устойчива в работе и не полностью проверена [несколько  сотен правил или понятий)

Действующий прототип ЭС

 Система надежно решает  все задачи на реальных примерах, но для сложной задачи требует  много времени и памяти 

Промышленная система  Система обеспечивает высокое качество решений при минимизации требуемого времени и памяти: переписывается с использованием более эффективных средстн представления знаний

Коммерческая система  Промышленная система, пригодная к  продаже, т.е. хорошо документирована  и снабжена сервисом

 

    Основное на  этом этапе заключается в добавлении  большого числа дополнительных  эвристик. Эти эвристики обычно  увеличивают глубину системы,  обеспечивая большее число правил  для трудноуловимых аспектов  отдельных случаев. В то же  время эксперт и инженер по  знаниям могут расширить охват  системы, включая правила, управляющие  дополнительными подзадачами или  дополнительными аспектами экспертной  задачи (метазнания).

    После установления  основной структуры ЭС инженер  по знаниям приступает к разработке  и адаптации интерфейсов, с  помощью которых система будет  общаться с пользователем и экспертом. Необходимо обратить особое внимание на языковые возможности интерфейсов, их простоту и удобство для управления работой ЭС. Система должна обеспечивать пользователю возможность легким и естественным образом спрашивать непонятное, приостанавливать работу и т.д. В частности, могут оказаться полезными графические представления.

 

Список литературы

Попов Э.В. Экспертные системы: Решение неформализованных задач  в диалоге с ЭВМ. - М.: Наука. Гл. ред. физ.-мат. Лит., 1987 г.

Марселлус Д. Программирование экспертных систем на Турбо Прологе: Пер. с англ. - М.: Финансы и статистика, 1994 г.

Моисеев В.Б. Представление  знаний в интеллектуальных системах. Информатика и образование,. №2, 2003 г. с. 84-91

Андрейчиков А.В., Андрейчикова О.Н. Интеллектуальные информационные системы: М. Наука, 2004 г.

Зубов В. В., Макушкин В. А., Оглоблин А. Г. Экспертная система диагностирования цифровых устройств и БИС. Средства связи, №3, 1988, с. 32-36.

Зубов В. В., Макушкин В. А. Экспертная система диагностирования цифровых устройств ДИЭКС на персональной ЭВМ.ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ НА ПЕРСОНАЛЬНЫХ КОМПЬЮТЕРАХ, М.: МДНТП, 1990, с. 115-120.

Макушкин В. А., Щербицкий К. А. Экспертная система для контроля и диагностирования цифроаналоговых устройств. НОВЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ПЛАНИРОВАНИИ, УПРАВЛЕНИИ И В ПРОИЗВОДСТВЕ, М.: МДНТП, 1991, с. 121-125.

Попов Э. В., Фоминых И. Б., Кисель Е. Б., Шапт М. Д.Статические и динамические экспертные системы. М.: Финансы и статистика, 1996 г.

Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб: Питер, 2001г.

Володичев Д.С., Макушкин В.А. OMEGAMON - эффективная система управления вычислительными ресурсами. М: Научная сессия МФТИ-2004, том 12, с.199-201.

Муромцев Д.И. Введение в  технологию экспертных систем. СПб: СПб ГУ ИТМО, 2005.

Минский М.Л. Фреймы для представления знаний. М.:Энергия, 1979.

www.intuit.ru

www.ai.tsi.lv

knpi-iip.mipk.kharkiv.edu

www.libray.narod.ru

expro.kzn.ru

256bit.ru

ru.wikipedia.org

256bit.ru

tver.mesi.ru

www.ssti.ru

Моделирование управления движением  человека М.: СпортАкадемПресс, 2003. 360 с., сборник научных трудов под ред. Шестакова М. П. и Аверкина А. Н.

Люгер Д. Искусственный интеллект М.: Мир, 2003. 690 с.

Макаров И. М., Топчиев Ю. И. Робототехника. История и перспективы  М.: Наука, МАИ, 2003. 350 с.

Ярушкина Н. Г Основы теории нечетких и гибридных систем Учебное пособие, М.: Финансы и статистика, 2004. 320 c.

Рыбина Г. В., Пышагин С. В., Смирнов В. В., Левин Д. Е., Душкин Р. В. Инструментальный комплекс АТ-ТЕХНОЛОГИЯ для поддержки разработки интегрированных экспертных систем учебное пособие, М.: МИФИ, 2001, 100 с.

Частиков А. П., Гаврилова  Т. А., Белов Д. Л. Разработка экспертных систем. Среда CLIPS BHV-Санкт-Петербург, 2003 г., 606 стр.

И. Абдуллин. Программирование в промышленности. – М.: Логос. 2000г

Г. Долин. Что такое ЭС. – Компьютер Пресс, 2002 г.

К. Нейлор. Как построить свою экспертную систему.- М.: Энегроатомиздат, 2001.

В.О. Сафонов. Экспертные системы  – интеллектуальные помощники специалистов. – СПб.: Санкт-Петербургская организация общества «Знания Росси», 2002.

К. Таусенд, Д. Фохт. Проектирование и программная реализация экспертных систем на персональных ЭВМ. М.: Финансы и статистика. 2000.

Н. Убейко. Экспертные системы. – М.: МАИ, 2002.

Д. Джарратано, Г. Райли. Экспертные системы. Принципы разработки и программирование. Изд. Вильямс, 2006.

В.В. Круглов. Интеллектуальные информационные системы. 2002.

В. Л. Афонин, В.А. Макушкин. Интеллектуальные робототехнические системы. ИНТУИТ.РУ, 2005.