Зміст
Введення
1. Загальні відомості про PROLOG
2. Розробка експертної системи
2.1 Формування бази знань
2.2 Структура програми ЕС
2.2.1 Розділ опису предикатів внутрішньої бази даних
2.2.2 Розділ опису предикатів
2.2.3 Розділ опису пропозицій
2.2.4 Розділ опису внутрішньої мети
Висновок
Бібліографія
Додаток
prolog програмування експертний предикат
Введення
Одним з найбільш значних досягнень штучного інтелекту стала розробка потужних комп'ютерних систем, що одержали назву «експертних» або заснованих на «знаннях» систем. У сучасному суспільстві при вирішенні завдань управління складними багатопараметричний і Сільносвязанная системами, об'єктами, виробничими і технологічними процесами доводиться стикатися з рішенням неформалізованих або трудноформалізуемих завдань. Такі завдання часто виникають в наступних областях: авіація, космос і оборона, нафтопереробна промисловість і транспортування нафтопродуктів, хімія, енергетика, металургія, целюлозно-паперова промисловість, телекомунікації і зв'язок, харчова промисловість, машинобудування, транспорт, медицина та фармацевтичне виробництво, адміністративне управління, прогнозування та моніторинг. Найбільш значними досягненнями в цій галузі стало створення систем, які ставлять діагноз захворювання, пророкують родовища корисних копалин, допомагають у проектуванні електронних пристроїв, машин і механізмів, вирішують завдання управління реакторами і інші завдання.
Під експертною системою (ЕС) усвідомимо програму, яка використовує знання спеціалістів (експертів) про деякої конкретної вузько спеціалізованої предметної області та в межах цієї області здатна приймати рішення на рівні експерта-професіонала.
Усвідомлення корисності систем, які можуть копіювати дорогі або рідко зустрічаються людські знання, призвело до широкого впровадження і розквіту цієї технології в 80-ті, 90-ті роки минулого століття. Основу успіху ЕС склали дві важливі властивості, що відзначаються рядом дослідників:
в ЕС знання відділені від даних, і потужність експертної системи обумовлена ??в першу чергу потужністю бази знань і тільки в другу чергу використовуваними методами вирішення завдань;
розв'язувані ЕС завдання є неформалізованими або слабоформалізованих і використовують евристичні, експериментальні, суб'єктивні знання експертів у певній предметній області.
Основними категоріями розв'язуваних ЕС завдань є:
вилучення інформації з первинних даних (таких як сигнали, що надходять від гідролокатора);
діагностика несправностей (як у технічних системах, так і в людському організмі);
структурний аналіз складних об'єктів (наприклад, хімічних сполук);
вибір конфігурації складних багатокомпонентних систем (наприклад, розподілених комп'ютерних систем);
планування послідовності виконання операцій, що призводять до заданої мети (наприклад, виконуваних промисловими роботами).
Для класифікації ЕС використовують такі ознаки:
спосіб формування рішення;
спосіб обліку тимчасо...
