МІНІСТЕРСТВО АГЕНСТВО ДО ОСВІТИ.
Федеральне державне освітня установа
Вищого професійної освіти
В«Чуваська державний університет імені І.Н.Ульянова В»
Факультет економічний.
Кафедра інформаційних систем
КУРСОВА РОБОТА.
З дисципліни: Інтелектуальні інформаційні системи
На тему: В«Технологія розробки експертної системи. Вибір підходящої проблеми для розробки експертної системи В»
Виконала студентка гр. ЕК
Перевірила: Бутуніна Я. І.
Чебоксари 2008
Зміст
Введення
Глава 1. Введення в сутність експертних систем
1.1. Історія розвитку експертних систем
1.2. Визначення експертних систем. Головне гідність і призначення
експертних систем
Глава 2. Технологія розробки експертних систем
2.1. Етапу розробки експертних систем
2.2. Технології швидкого прототипування
Глава 3. Аналіз теорії експертних систем і висновки
3.1.Вибор підходящої проблеми для розробки експертної системи
3.2. Переваги експертних систем перед людиною-експертом.
Список використаної літератури
Введення
Технологія експертних систем є одним з напрямків нової області дослідження, яка отримала найменування штучного інтелекту. Дослідження в цій області сконцентровані на розробці та впровадженні комп'ютерних програм , здатних імітувати, відтворювати ті області діяльності людини, які вимагають мислення, певної майстерності і накопиченого досвіду. До них відносяться задачі прийняття рішень, розпізнавання образів і розуміння людської мови. Ця технологія вже успішно застосовується в деяких областях техніки і життя суспільства - Органічної хімії, пошуку корисних копалин, медичній діагностиці. Ось в цьому полягає актуальність. А точніше актуальність теми моєї роботи полягає в тому що, саме інтелектуальні інформаційні технології та експертні системи є останніми прогресами науки в галузі інформатики та інформаційного суспільства. Саме над цим напрямком трудяться багато вчених інформатики, іменна ця тема у всіх на слуху, над нею працюють її розвивають. Ступінь розробленості теми задоволена вагома. Робіт по темі і видань багато, я б хотіла виділити останні на мій погляд хороші і якісні. Розробку теми підтримував Вільямс В. Г. Джердан Р.Ш. , Донценко Н. А. Рубаков Ш.А.
Мета - написання курсової роботи по даній дисципліни з подальшому його засвоєнні. Для досягнення поставленої мети поставлені наступні питання:
- з якого боку підійти до вивчення теми;
- на практичну або теоретичну частину робити акцент;
- якісний підбір літератури по даній темі.
І вирішені наступні завдання:
- вивчення та аналіз основ інтелектуальних систем;
- вивчення і виявлення сутності експертних систем;
- розбір технології проектування експертних систем;
- вивчити, проаналізувати, і висловити свою точку зору з питання;
- розробка пропозицій.
Об'єкт дослідження - інтелектуальні та експертні системи. Предмет дослідження - розробка експертної системи. Основою для написання роботи стала книга Д. Джарратано, Г. Райлі. Експертні системи. Принципи розробки та програмування. Вид. Вільямс, 2006., Саме в ній докладно і зрозуміло розглянуті всі основні аспекти інтелектуальних систем з урахуванням останніх прогресів і просувань в галузі інформатики та програмування.
В результаті виконаної роботи були виявлені, і вивчені і проаналізовані:
-технологія розробки експертних систем;
-прототип програмування;
- сутність та визначення інтелектуальних систем.
А також висловлена ​​своя точка зору з пропозиціями по даній темі.
Глава 1. Введення в сутність експертних систем.
1.1. Історія розвитку експертних систем.
Найбільш відомі ЕС, розроблені в 60-70-х роках, стали у своїх областях уже класичними. За походженням, предметним областям і по наступності застосовуваних ідей, методів та інструментальних програмних засобів їх можна розділити на кілька сімейств.
1. META-DENDRAL.Сістема DENDRAL дозволяє визначити найбільш ймовірну структуру хімічної сполуки по експериментальним даним (маспектрографіі, даними ядерному магнітного резонансу та ін.) MD автоматизує процес придбання знань для DENDRAL. Вона генерує правила побудови фрагментів хімічних структур.
2. MYCIN-EMYCIN-TEIREIAS-PUFF-NEOMYCIN. Це сімейство медичних ЕС і сервісних програмних засобів для їх побудови.
3. PROSPECTOR-KAS. PROSPECTOR-призначена для пошуку (пророкування) родовищ на основі геологічних аналізів. KAS- система придбання знань для PROSPECTOR.
4. CASNET-EXPERT. Система CASNET-медична ЕС для діагностики видачі рекомендацій з лікування очних захворювань. На її основі розроблена мова інженерії знань EXPERT, за допомогою якої створений ряд інших медичних діагностичних систем.
5. HEARSAY-HEARSAY-2-HEARSAY-3-AGE. Перші дві системи цього ряду є розвитком інтелектуальної системи розпізнавання злитої людської мови, слова якої беруться із заданого словника. Ці системи відрізняються оригінальною структурою, заснованої на використанні дошки оголошень - глобальної бази даних, що містить поточні результати роботи системи. В Надалі на основі цих систем були створені інструментальні системи HEARSAY-3 і AGE (Attempt to Generalize-спроба спілкування) для побудови ЕС.
6. Системи AM (Artifical Mathematician-штучний математик) і EURISCO були розроблені в Стенфордському університеті доктором Д. Ленатом для дослідних і навчальних цілей. Ленат вважає, що ефективність будь ЕС визначається закладаються в неї знаннями. На його думку, щоб система була здатна до навчання, у неї має бути введено близько мільйона відомостей загального характеру. Це приблизно відповідає обсягу інформації, яким розташовує чотирирічна дитина із середніми здібностями. Ленат також вважає, що шлях створення вузькоспеціалізованих ЕС зі зменшеним обсягом знань веде до глухого кута.
У систему AM спочатку було закладено близько 100 правил виводу і більше 200 евристичних алгоритмів навчання, що дозволяють будувати довільні математичні теорії і представлення. Спочатку результати роботи системи були вельми багатообіцяючими. Вона могла сформулювати поняття натурального ряду і простих чисел. Крім того, вона синтезувала варіант гіпотези Гольдбаха про те, що кожне парне число, більше двох, можна представити у вигляді суми двох простих чисел. До цих пір не вдалося ні знайти докази даної гіпотези, ні спростувати її. Подальше розвиток системи сповільнився і було відзначено, що, незважаючи на проявлені, на перших порах "математичні здібності", система не може синтезувати нових евристичних правил, тобто її можливості визначаються лише тими евристики, що були у неї одразу закладені.
При розробці системи EURISCO була зроблена спроба подолати зазначені недоліки системи AM. Як і на початку експлуатації AM, перші результати, отримані за допомогою EURISCO, були ефективними. Повідомлялося, що система EURISCO може успішно брати участь у дуже складних іграх. З її допомогою у військово-стратегічній грі, проведеної ВМФ США, була розроблена стратегія, що містить ряд оригінальних тактичних ходів. Відповідно до одного з них, наприклад, пропонувалося підривати свої кораблі, які отримали пошкодження. При цьому кораблі, що залишилися непошкодженими, отримує необхідний простір для виконання маневру.
Однак через деякий час виявилося, що система не завжди коректно перевизначає спочатку закладені в неї правила. Так, наприклад, вона стала порушувати строге розпорядження звертатися до програмістів з питаннями тільки в певний час доби. Т.ч., система EURISCO, так само як і її попередниця...