PPt4Web Хостинг презентаций

Главная / Информатика / Интеллектуальные информационные системы. Экспертные системы
X Код для использования на сайте:

Скопируйте этот код и вставьте его на свой сайт

X

Чтобы скачать данную презентацию, порекомендуйте, пожалуйста, её своим друзьям в любой соц. сети.

После чего скачивание начнётся автоматически!

Кнопки:

Презентация на тему: Интеллектуальные информационные системы. Экспертные системы


Скачать эту презентацию

Презентация на тему: Интеллектуальные информационные системы. Экспертные системы


Скачать эту презентацию



№ слайда 1
Описание слайда:

№ слайда 2
Описание слайда:

№ слайда 3 Решение достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знан
Описание слайда:

Решение достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области. Решение достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области.

№ слайда 4 Возможность принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заране
Описание слайда:

Возможность принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний. Возможность принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний. Решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных процессов оценок

№ слайда 5 Консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей; Консультанта дл
Описание слайда:

Консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей; Консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей; Ассистента в связи с необходимостью анализа экспертом различных вариантов принятия решений; Партнера эксперта по вопросам, относящимся к источникам данных из смежных областей деятельности

№ слайда 6 База знаний (хранилище единиц знаний) – центральный компонент системы База знани
Описание слайда:

База знаний (хранилище единиц знаний) – центральный компонент системы База знаний (хранилище единиц знаний) – центральный компонент системы Программный инструмент доступа и обработки знаний, состоящий из механизмов вывода заключений (решения), приобретения знаний, объяснения получаемых результатов и интеллектуального интерфейса

№ слайда 7
Описание слайда:

№ слайда 8 - совокупность единиц знаний, которые представляют собой формализованное с помощ
Описание слайда:

- совокупность единиц знаний, которые представляют собой формализованное с помощью некоторого метода представления знаний отражение объектов проблемной области и их взаимосвязей, действий над объектами и возможных неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются. - совокупность единиц знаний, которые представляют собой формализованное с помощью некоторого метода представления знаний отражение объектов проблемной области и их взаимосвязей, действий над объектами и возможных неопределенностей, с которыми эти действия осуществляются.

№ слайда 9 Правила Правила Объекты (фреймы) Комбинация правил и объектов
Описание слайда:

Правила Правила Объекты (фреймы) Комбинация правил и объектов

№ слайда 10 Если <условие> То <заключение> CF (Фактор определенности) <значен
Описание слайда:

Если <условие> То <заключение> CF (Фактор определенности) <значение> Если <условие> То <заключение> CF (Фактор определенности) <значение> В качестве факторов определенности (CF) выступают либо условные вероятности байесовского подхода (от 0 до 1), либо коэффициенты уверенности нечеткой логики (от 0 до 100)

№ слайда 11 Правило 1: Если Коэффициент рентабельности > 0.2 То Рентабельность = "уд
Описание слайда:

Правило 1: Если Коэффициент рентабельности > 0.2 То Рентабельность = "удовл." CF 100 Правило 1: Если Коэффициент рентабельности > 0.2 То Рентабельность = "удовл." CF 100 Правило 2: Если Задолженность = "нет" и Рентабельность = "удовл." То Финансовое_сост. = "удовл." CF 80 Правило 3: Если Финансовое_сост. = "удовл." и Репутация="удовл." То Надежность предприятия = "удовл." CF 90

№ слайда 12 представляют собой совокупность атрибутов, описывающих свойства и отношения с др
Описание слайда:

представляют собой совокупность атрибутов, описывающих свойства и отношения с другими объектами. В отличие от записей БД каждый объект имеет уникальное имя. Часть атрибутов отражают типизированные отношения, такие как “род - вид” (super-class - sub-class), “целое - часть” и др. Вместо конкретных значений атрибутов объектов могут задаваться значения по умолчанию (указатель наследования атрибутов устанавливается в S), присущие целым классам объектов, или присоединенные процедуры (process). представляют собой совокупность атрибутов, описывающих свойства и отношения с другими объектами. В отличие от записей БД каждый объект имеет уникальное имя. Часть атрибутов отражают типизированные отношения, такие как “род - вид” (super-class - sub-class), “целое - часть” и др. Вместо конкретных значений атрибутов объектов могут задаваться значения по умолчанию (указатель наследования атрибутов устанавливается в S), присущие целым классам объектов, или присоединенные процедуры (process).

№ слайда 13
Описание слайда:

№ слайда 14 В основе использования любого механизма вывода лежит процесс нахождения в соотве
Описание слайда:

В основе использования любого механизма вывода лежит процесс нахождения в соответствии с поставленной целью и описанием конкретной ситуации (исходных данных) относящихся к решению единиц знаний (правил, объектов, прецедентов и т.д.) и связыванию их при необходимости в цепочку рассуждений, приводящую к определенному результату. В основе использования любого механизма вывода лежит процесс нахождения в соответствии с поставленной целью и описанием конкретной ситуации (исходных данных) относящихся к решению единиц знаний (правил, объектов, прецедентов и т.д.) и связыванию их при необходимости в цепочку рассуждений, приводящую к определенному результату.

№ слайда 15
Описание слайда:

№ слайда 16 В процессе или по результатам решения задачи пользователь может запросить объясн
Описание слайда:

В процессе или по результатам решения задачи пользователь может запросить объяснение или обоснование хода решения. С этой целью ЭС должна предоставить соответствующий механизм объяснения. Объяснительные способности ЭС определяются возможностью механизма вывода запоминать путь решения задачи. Тогда на вопросы пользователя "Как?" и "Почему?" получено решение или запрошены те или иные данные система всегда может выдать цепочку рассуждений до требуемой контрольной точки, сопровождая выдачу объяснения заранее подготовленными комментариями. В случае отсутствия решения задач объяснение должно выдаваться пользователю автоматически. Полезно иметь возможность и гипотетического объяснения решения задачи, когда система отвечает на вопросы, что будет в том или ином случае. В процессе или по результатам решения задачи пользователь может запросить объяснение или обоснование хода решения. С этой целью ЭС должна предоставить соответствующий механизм объяснения. Объяснительные способности ЭС определяются возможностью механизма вывода запоминать путь решения задачи. Тогда на вопросы пользователя "Как?" и "Почему?" получено решение или запрошены те или иные данные система всегда может выдать цепочку рассуждений до требуемой контрольной точки, сопровождая выдачу объяснения заранее подготовленными комментариями. В случае отсутствия решения задач объяснение должно выдаваться пользователю автоматически. Полезно иметь возможность и гипотетического объяснения решения задачи, когда система отвечает на вопросы, что будет в том или ином случае.

№ слайда 17 Однако не всегда пользователя может интересовать полный вывод решения, содержащи
Описание слайда:

Однако не всегда пользователя может интересовать полный вывод решения, содержащий множество ненужных деталей. В этом случае система должна уметь выбирать из цепочки только ключевые моменты с учетом их важности и уровня знаний пользователя. Для этого в базе знаний необходимо поддерживать модель знаний и намерений пользователя. Если же пользователь продолжает не понимать полученный ответ, то система должна быть способна в диалоге на основе поддерживаемой модели проблемных знаний обучать пользователя тем или иным фрагментам знаний, т.е. раскрывать более подробно отдельные понятия и зависимости, если даже эти детали непосредственно в выводе не использовались. Однако не всегда пользователя может интересовать полный вывод решения, содержащий множество ненужных деталей. В этом случае система должна уметь выбирать из цепочки только ключевые моменты с учетом их важности и уровня знаний пользователя. Для этого в базе знаний необходимо поддерживать модель знаний и намерений пользователя. Если же пользователь продолжает не понимать полученный ответ, то система должна быть способна в диалоге на основе поддерживаемой модели проблемных знаний обучать пользователя тем или иным фрагментам знаний, т.е. раскрывать более подробно отдельные понятия и зависимости, если даже эти детали непосредственно в выводе не использовались.

№ слайда 18 База знаний отражает знания экспертов (специалистов) в данной проблемной области
Описание слайда:

База знаний отражает знания экспертов (специалистов) в данной проблемной области о действиях в различных ситуациях или процессах решения характерных задач. Выявлением подобных знаний и последующим их представлением в базе знаний занимаются специалисты, называемые инженерами знаний. Для ввода знаний в базу и их последующего обновления ЭС должна обладать механизмом приобретения знаний. База знаний отражает знания экспертов (специалистов) в данной проблемной области о действиях в различных ситуациях или процессах решения характерных задач. Выявлением подобных знаний и последующим их представлением в базе знаний занимаются специалисты, называемые инженерами знаний. Для ввода знаний в базу и их последующего обновления ЭС должна обладать механизмом приобретения знаний.

№ слайда 19 Интеллектуальный редактор позволяет вводить единицы знаний в базу и проводить их
Описание слайда:

Интеллектуальный редактор позволяет вводить единицы знаний в базу и проводить их синтаксический и семантический контроль, например, на непротиворечивость, в более сложных случаях извлекать знания путем специальных сценариев интервьюирования экспертов, или из вводимых примеров реальных ситуаций, как в случае индуктивного вывода, или из текстов, или из опыта работы самой интеллектуальной системы. Интеллектуальный редактор позволяет вводить единицы знаний в базу и проводить их синтаксический и семантический контроль, например, на непротиворечивость, в более сложных случаях извлекать знания путем специальных сценариев интервьюирования экспертов, или из вводимых примеров реальных ситуаций, как в случае индуктивного вывода, или из текстов, или из опыта работы самой интеллектуальной системы.

№ слайда 20 По степени сложности решаемых задач экспертные системы можно классифицировать сл
Описание слайда:

По степени сложности решаемых задач экспертные системы можно классифицировать следующим образом: По степени сложности решаемых задач экспертные системы можно классифицировать следующим образом: По способу формирования решения экспертные системы разделяются на два класса: Аналитические системы предполагают выбор решений из множества известных альтернатив (определение характеристик объектов). Синтетические системы производят генерацию неизвестных решений (формирование объектов).

№ слайда 21 экспертные системы делятся на два класса: экспертные системы делятся на два клас
Описание слайда:

экспертные системы делятся на два класса: экспертные системы делятся на два класса: Статические системы решают задачи при неизменяемых в процессе решения данных и знаниях, динамические системы допускают такие изменения. Статические системы осуществляют монотонное непрерываемое решение задачи от ввода исходных данных до конечного результата. Динамические системы предусматривают возможность пересмотра в процессе решения полученных ранее результатов и данных.

№ слайда 22 экспертные системы классифицируются на системы с детерминированными (четко опред
Описание слайда:

экспертные системы классифицируются на системы с детерминированными (четко определенными) знаниями и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний (данных) понимается их неполнота (отсутствие), недостоверность (неточность измерения), двусмысленность (многозначность понятий), нечеткость (качественная оценка вместо количественной). экспертные системы классифицируются на системы с детерминированными (четко определенными) знаниями и неопределенными знаниями. Под неопределенностью знаний (данных) понимается их неполнота (отсутствие), недостоверность (неточность измерения), двусмысленность (многозначность понятий), нечеткость (качественная оценка вместо количественной).

№ слайда 23 экспертные системы могут быть построены с использованием одного или множества ис
Описание слайда:

экспертные системы могут быть построены с использованием одного или множества источников знаний. Источники знаний могут быть альтернативными (множество миров) или дополняющими друг друга (кооперирующими). экспертные системы могут быть построены с использованием одного или множества источников знаний. Источники знаний могут быть альтернативными (множество миров) или дополняющими друг друга (кооперирующими).

№ слайда 24
Описание слайда:

№ слайда 25 К аналитическим задачам относятся задачи распознавания различных ситуаций, когда
Описание слайда:

К аналитическим задачам относятся задачи распознавания различных ситуаций, когда по набору заданных признаков (факторов) выявляется сущность некоторой ситуации, в зависимости от которой выбирается определенная последовательность действий. Таким образом, в соответствии с исходными условиями среди альтернативных решений находится одно, наилучшим образом удовлетворяющее поставленной цели и ограничениям. К аналитическим задачам относятся задачи распознавания различных ситуаций, когда по набору заданных признаков (факторов) выявляется сущность некоторой ситуации, в зависимости от которой выбирается определенная последовательность действий. Таким образом, в соответствии с исходными условиями среди альтернативных решений находится одно, наилучшим образом удовлетворяющее поставленной цели и ограничениям.

№ слайда 26 Экспертные системы, решающие задачи распознавания ситуаций, называются классифиц
Описание слайда:

Экспертные системы, решающие задачи распознавания ситуаций, называются классифицирующими, поскольку определяют принадлежность анализируемой ситуации к некоторому классу. В качестве основного метода формирования решений используется метод логического дедуктивного вывода (от общего к частному), когда путем подстановки исходных данных в некоторую совокупность взаимосвязанных общих утверждений получается частное заключение. Экспертные системы, решающие задачи распознавания ситуаций, называются классифицирующими, поскольку определяют принадлежность анализируемой ситуации к некоторому классу. В качестве основного метода формирования решений используется метод логического дедуктивного вывода (от общего к частному), когда путем подстановки исходных данных в некоторую совокупность взаимосвязанных общих утверждений получается частное заключение.

№ слайда 27 Более сложный тип аналитических задач представляют задачи, которые решаются на о
Описание слайда:

Более сложный тип аналитических задач представляют задачи, которые решаются на основе неопределенных исходных данных и применяемых знаний. В этом случае экспертная система должна доопределять недостающие знания, а в пространстве решений может получаться несколько возможных решений с различной вероятностью или уверенностью в необходимости их выполнения. Более сложный тип аналитических задач представляют задачи, которые решаются на основе неопределенных исходных данных и применяемых знаний. В этом случае экспертная система должна доопределять недостающие знания, а в пространстве решений может получаться несколько возможных решений с различной вероятностью или уверенностью в необходимости их выполнения.

№ слайда 28 В качестве методов работы с неопределенностями могут использоваться байесовский
Описание слайда:

В качестве методов работы с неопределенностями могут использоваться байесовский вероятностный подход, коэффициенты уверенности, нечеткая логика. Доопределяющие экспертные системы могут использовать для формирования решения несколько источников знаний. В этом случае могут использоваться эвристические приемы выбора единиц знаний из их конфликтного набора, например, на основе использования приоритетов важности, или получаемой степени определенности результата, или значений функций предпочтений и т.д. В качестве методов работы с неопределенностями могут использоваться байесовский вероятностный подход, коэффициенты уверенности, нечеткая логика. Доопределяющие экспертные системы могут использовать для формирования решения несколько источников знаний. В этом случае могут использоваться эвристические приемы выбора единиц знаний из их конфликтного набора, например, на основе использования приоритетов важности, или получаемой степени определенности результата, или значений функций предпочтений и т.д.

№ слайда 29 Интерпретация данных   выбор решения из фиксированного множества альтернати
Описание слайда:

Интерпретация данных   выбор решения из фиксированного множества альтернатив на базе введенной информации о текущей ситуации. Основное назначение   определение сущности рассматриваемой ситуации, выбор гипотез, исходя их фактов. Типичным примером является экспертная система анализа финансового состояния предприятия. Интерпретация данных   выбор решения из фиксированного множества альтернатив на базе введенной информации о текущей ситуации. Основное назначение   определение сущности рассматриваемой ситуации, выбор гипотез, исходя их фактов. Типичным примером является экспертная система анализа финансового состояния предприятия. Диагностика   выявление причин, приведших к возникновению ситуации. Требуется предварительная интерпретация ситуации с последующей проверкой дополнительных фактов, например, выявление факторов снижения эффективности производства. Коррекция   диагностика, дополненная возможностью оценки и рекомендации действий по исправлению отклонений от нормального состояния рассматриваемых ситуаций.

№ слайда 30 В отличие от аналитических статических экспертных систем синтезирующие динамичес
Описание слайда:

В отличие от аналитических статических экспертных систем синтезирующие динамические экспертные системы предполагают повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач, что связано с характером результата, который нельзя заранее предопределить, а также с динамичностью самой проблемной области. В отличие от аналитических статических экспертных систем синтезирующие динамические экспертные системы предполагают повторяющееся преобразование знаний в процессе решения задач, что связано с характером результата, который нельзя заранее предопределить, а также с динамичностью самой проблемной области.

№ слайда 31 генерации и тестирования, когда по исходным данным осуществляется генерация гипо
Описание слайда:

генерации и тестирования, когда по исходным данным осуществляется генерация гипотез, а затем проверка сформулированных гипотез на подтверждение поступающими фактами; генерации и тестирования, когда по исходным данным осуществляется генерация гипотез, а затем проверка сформулированных гипотез на подтверждение поступающими фактами; предположений и умолчаний, когда по неполным данным подбираются знания об аналогичных классах объектов, которые в дальнейшем динамически адаптируются к конкретной ситуации в зависимости от ее развития; использование общих закономерностей (метауправления) в случае неизвестных ситуаций, позволяющих генерировать недостающее знание.

№ слайда 32 Для таких динамических систем характерна интеграция в базе знаний нескольких раз
Описание слайда:

Для таких динамических систем характерна интеграция в базе знаний нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе, например, через "доску объявлений" (Рисунок 13“Доска объявлений”). Для таких динамических систем характерна интеграция в базе знаний нескольких разнородных источников знаний, обменивающихся между собой получаемыми результатами на динамической основе, например, через "доску объявлений" (Рисунок 13“Доска объявлений”).

№ слайда 33
Описание слайда:

№ слайда 34 Проведение альтернативных рассуждений на основе использования различных источник
Описание слайда:

Проведение альтернативных рассуждений на основе использования различных источников знаний с механизмом устранения противоречий; Проведение альтернативных рассуждений на основе использования различных источников знаний с механизмом устранения противоречий; Распределенное решение проблем, которые разбиваются на параллельно решаемые подпроблемы, соответствующие самостоятельным источникам знаний; Применение множества стратегий работы механизма вывода заключений в зависимости от типа решаемой проблемы; Обработка больших массивов данных, содержащихся в базе данных; Использование различных математических моделей и внешних процедур, хранимых в базе моделей; Способность прерывания решения задач в связи с необходимостью получения дополнительных данных и знаний от пользователей, моделей, параллельно решаемых подпроблем

№ слайда 35 Проектирование   определение конфигурации объектов с точки зрения достижени
Описание слайда:

Проектирование   определение конфигурации объектов с точки зрения достижения заданных критериев эффективности и ограничений, например, проектирование бюджета предприятия или портфеля инвестиций. Проектирование   определение конфигурации объектов с точки зрения достижения заданных критериев эффективности и ограничений, например, проектирование бюджета предприятия или портфеля инвестиций. Прогнозирование   предсказание последствий развития текущих ситуаций на основе математического и эвристического моделирования, например, прогнозирование трендов на биржевых торгах. Диспетчирование   распределение работ во времени, составление расписаний, например, планирование графика освоения капиталовложений. Планирование   выбор последовательности действий пользователей по достижению поставленной цели, например, планирование процессов поставки продукции. Мониторинг   слежение за текущей ситуацией с возможной последующей коррекцией. Для этого выполняется диагностика, прогнозирование, а в случае необходимости планирование и коррекция действий пользователей, например, мониторинг сбыта готовой продукции. Управление   мониторинг, дополненный реализацией действий в автоматических системах, например, принятие решений на биржевых торгах.

Скачать эту презентацию


Презентации по предмету
Презентации из категории
Лучшее на fresher.ru