65% бажано придбання комп'ютера IBM PC/XT . В іншому випадку з упевненістю 20% допустимо вибір ДВК-3. Набір правил подібної структури - найбільш поширене уявлення знань в базі продукційного типу.
В основі подання знань за допомогою семантичних мереж лежить формалізація в вигляді графа з позначеними вершинами і дугами.
Вершини являють собою деякі сутності (об'єкти, події, процеси, явища тощо), а дуги - відносини між ними. Розглянемо найпростішу семантичну мережу, що виражає знання: зроблена класифікація ЕОМ за типами - залежно від продуктивності (мікро, міні, мега) і по класах - по їх вартості (низька, середня, висока, велика). Дуги даної мережі позначають відповідність. br/>
Різним моделям ЕОМ відповідають різні комбінації класів і типів, Рис. 1. p> У деяких типах експертних систем застосовується уявлення знань у вигляді фреймів. Це специфічні об'єкти, відповідні поняттям предметної області, що мають внутрішню структуру у вигляді слотів. Слотами можуть бути дані, правила, інші фрейми. Фрейми - більш складний спосіб подання знань, використовуваний в найбільш потужних експертних системах.
В
3. СКЛАД І ФУНКЦІОНУВАННЯ ЕКСПЕРТНОЇ СИСТЕМИ
Зазвичай вважається, що прагматичні вимоги до експертної системи зводяться до того, що вона повинна бути призначена для зручної, кваліфікованої підтримки інформаційної діяльності людини в певній предметній області. Мається на увазі наявність розвиненого діалогу, що забезпечує розуміння вхідних повідомлень, виконання потрібних процедур і видача розумних повідомлень в зручній формі. Вважають, що повідомлення розумні, якщо вони заслуговують довіри і "прозорі".
Структура типовою експертної системи наведена на Рис.2. Як
правило, в її складу входять:
1. - Інтерфейс, що забезпечує спілкування користувача з експертною системою в зручній для нього формі, він дозволяє передавати їй інформацію, складову зміст бази даних, звернутися до системи з питанням або за поясненням.
2. - Робоча пам'ять, що зберігає дані (база даних), відповідні об'єктам, зв'язок між якими задається правилами в базі знань.
3. - Диспетчер, що визначає порядок функціонування експертної системи, планеруючий порядок постановки і досягнення цілей.
4. - Машина виводу - формально-логічна система, реалізована у вигляді програмного модуля, що дозволяє логічно виводити необхідну для користувача інформацію, виходячи з відомостей, розміщених в базі знань.
5. - База знань - сукупність усіх наявних відомостей про проблемної області, для якої призначена дана експертна система, записаних за допомогою певних формальних структур представлення знань (набору правил, фреймів, семантичних мереж тощо)
Важливою компонентою експертної системи є блок пояснень, що дає можливість користувачеві переконатися в обгрунтованості інформації, одержуваної ним від експертної системи, що дозволяє ставити їй запитання, і на підставі розумних відповідей перейматися до неї довірою.
Два підходу набули найбільшого поширення при створенні машин логічного висновку експертних систем.
- Системи з прямим логічним висновком, у яких виробляється багаторазове застосування всіх правил бази знань до доступним даними, з можливістю запиту відсутніх. Процес перетворення даних під впливом машини логічного виведення відбувається до тих пір поки можлива зміна їх значень. Спрощений алгоритм функціонування такої експертної системи має вигляд (Структура експертної системи наведена на рис.2). p> 1. У робочу пам'ять 2 через інтерфейс 1 вводяться користувачем значення вихідних змінних.
2. У базі знань 5 визначаються ті правила, в умовах яких присутні змінні, наявні в робочій пам'яті.
3. Виробляється спроба застосування правил за допомогою машини логічного висновку 4 і занесення результатів в робочу пам'ять.
4. Якщо застосування хоча б одного правила виявилося успішним, то перехід до п.2.
5. Якщо досягнуте стан робочої пам'яті (бази даних) не дозволяє більше застосувати ні одне з правил бази знань, то процес логічного висновку закінчується і диспетчер 3 приймає рішення про видачу користувачеві через інтерфейсний блок інформації, отриманої в результаті застосування правил.
Системи з прямим логічним висновком більш прості у побудові, результатом роботи у них зазвичай є цілий пакет даних, але їх ефективність не завжди відповідає вимогам практичних завдань.
У системах зворотного виведення намічається перелік кінцевих цілей - змінних, значення яких необхідно отримати. Далі проводиться пошук правил, визначають ці цілі. Обчислюються значення всіх змінних, що входять в умови правила. Якщо змінні визначаються іншими правилами, відбувається перехід до з'ясування істинності їх умов, у противному випадку значення змінних запитуються у користувача. Процес експертизи закінчується після того, як будуть знайдені всі поставлені цілі консультації. ...
