Мегаобучалка Главная | О нас | Обратная связь


Понятие экспертных систем, классификация, структура, особенности и режимы работы





СОДЕРЖАНИЕ

Введение …………………………………………………………………......... 3

1. Теоретические основы функционирования экспертных систем в экономике ……………………………………………………………………. 5

1.1. Понятие экспертных систем, классификация, структура, особенности и режимы работы ………..…………………………………………………...... 5

1.2. Подходы к созданию экспертных систем, инструментальные средства проектирования и разработки экспертных систем ………………………. 16

1.3. Этапы разработки экспертных систем…………………………………..20

2. Практическое применение экспертных систем в экономике ………… 26

2.1. Исторические аспекты и эволюция экспертных систем ……………… 26

2.2. Экспертные системы экономического анализа, диагностики и прогнозирования ситуаций ………………………..……………………......33

2.3. Обзор примеров экспертной системы в экономике и компьютерных системах …………………………………………………………………….. 38

Заключение …………………………………………………………………... 43

Список использованной литературы ……………………………………..... 45

Приложение А ……………………………………………………………….. 47

 


 

Введение

Для успешного решения широкого круга современных задач в во многих сферах профессиональной деятельности человека необходим анализ большого числа внутренних и внешних факторов. Особенно большее значение анализ имеет для процесса принятия стратегических управленческих решений, когда ошибочные решения влекут за собой серьезные материальные потери.

Для управления этим сложным комплексом системных параметров необходимо обладать знаниями, позволяющими предвидеть возникающие ситуации для выработки эффективных решений. Этими вопросами занимаются разработчики экспертных систем.

Актуальность изучение этого вида интеллектуальных систем обуславливается тем, что на сегодняшний день они доказали свое преимущество над другими системами искусственного интеллекта. Экспертные системы имеют дело с предметами реального мира, операции с которыми обычно требуют наличия значительного опыта, накопленного человеком. Множество программ из области искусственного интеллекта являются сугубо исследовательскими, и основное внимание в них уделяется абстрактным математическим проблемам или упрощенным вариантам реальных проблем.



Экспертные системы имеют одно большое отличие: они не предназначены для решения каких-то универсальных задач, как например нейронные сети или генетические алгоритмы. Экспертные системы предназначены для качественного решения задач в определенной разработчиками области, в редких случаях – областях.

По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают прозрачностью, т.е. могут, быть объяснены пользователю на качественном уровне (в отличие от решений, полученных с помощью числовых алгоритмов, и в особенности от решений полученных статистическими методами). Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач (интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление) в самых разнообразных проблемных областях, таких, как финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.

Целью работы является освещение теоретических основ функционирования экспертных систем, а также практического применения их в экономике, рассмотрение существующих примеров и анализ накопленных на сегодняшний день знаний по данному вопросу.

РАЗДЕЛ 1. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ В ЭКОНОМИКЕ

Понятие экспертных систем, классификация, структура, особенности и режимы работы

Система является интеллектуальной, если она обладает знаниями и умеет использовать их для достижения сформулированной цели. Знания – это то, без чего нет интеллектуальной системы. Экспертные системы явились первыми действительно интеллектуальными системами и, в конечном счете, интеллектуальность определила их коммерческий успех.

Экспертные системы - это направление исследований в области искусственного интеллекта по созданию вычислительных систем, умеющих принимать решения, схожие с решениями экспертов в заданной предметной области [1].

Как правило, экспертные системы создаются для решения практических задач в некоторых узкоспециализированных областях, где большую роль играют знания «бывалых» специалистов. Экспертные системы были первыми разработками, которые смогли привлечь большое внимание к результатам исследований в области искусственного интеллекта.

Экспертные системы имеют одно большое отличие от других систем искусственного интеллекта: они не предназначены для решения каких-то универсальных задач, как например нейронные сети или генетические алгоритмы. Экспертные системы предназначены для качественного решения задач в определенной разработчиками области, в редких случаях – областях .

Экспертное знание – это сочетание теоретического понимания проблемы и практических навыков ее решения, эффективность которых доказана в результате практической деятельности экспертов в данной области [5]. Фундаментом экспертной системы любого типа является база знаний, которая составляется на основе экспертных знаний специалистов. Правильно выбранный эксперт и удачная формализация его знаний позволяет наделить экспертную систему уникальными и ценными знаниями.

Экспертная система – это не простая программа, которая пишется одним или несколькими программистами.

Экспертная система является плодом совместной работы экспертов в данной предметной области, инженеров по знаниям и программистов.

С помощью них решается широкий круг задач, но исключительно в узкоспециализированных предметных областях. Как правило, эти области хорошо изучены и располагают более менее четкими стратегиями принятия решений. Сейчас развитие экспертных систем несколько приостановилось, и этому есть ряд причин:

1. Передача экспертным системам «глубоких» знаний о предметной области является большой проблемой. Как правило, это является следствием сложности формализации эвристических знаний экспертов.

2. Экспертные системы неспособны предоставить осмысленные объяснения своих рассуждений, как это делает человек. Как правило, экспертные системы всего лишь описывают последовательность шагов, предпринятых в процессе поиска решения.

3. Отладка и тестирование любой компьютерной программы является достаточно трудоемким делом, но проверять экспертные системы особенно тяжело. Это является серьезной проблемой, поскольку экспертные системы применяются в таких критичных областях, как управление воздушным и железнодорожным движением, системами оружия и в ядерной промышленности.

4. Экспертные системы обладают еще одним большим недостатком: они неспособны к самообучению. Для того, чтобы поддерживать экспертные системы в актуальном состоянии необходимо постоянное вмешательство в базу знаний инженеров по знаниям. Экспертные системы, лишенные поддержки со стороны разработчиков, быстро теряют свою востребованность.





Читайте также:


Рекомендуемые страницы:


Читайте также:
Личность ребенка как объект и субъект в образовательной технологии: В настоящее время в России идет становление новой системы образования, ориентированного на вхождение...
Как построить свою речь (словесное оформление): При подготовке публичного выступления перед оратором возникает вопрос, как лучше словесно оформить свою...
Как вы ведете себя при стрессе?: Вы можете самостоятельно управлять стрессом! Каждый из нас имеет право и возможность уменьшить его воздействие на нас...



©2015-2020 megaobuchalka.ru Все материалы представленные на сайте исключительно с целью ознакомления читателями и не преследуют коммерческих целей или нарушение авторских прав. (908)

Почему 1285321 студент выбрали МегаОбучалку...

Система поиска информации

Мобильная версия сайта

Удобная навигация

Нет шокирующей рекламы



(0.004 сек.)