Коллектив Авторов - Базы данных: конспект лекций

5. Проектирование.

Экспертные системы, выполняющие проектирование, разрабатывают различные формы объектов, учитывая сложившиеся обстоятельства и все сопутствующие факторы.

В качестве примера можно рассмотреть генную инженерию.

6. Контроль.

Экспертные системы, осуществляющие контроль, сравнивают настоящее поведение системы с ее ожидаемым поведением. Наблюдающие экспертные системы обнаруживают контролируемое поведение, которое подтверждает их ожидания по сравнению с нормальным поведением или их предположением о потенциальных отклонениях. Контролирующие экспертные системы по своей сути должны работать в режиме реального времени и реализовывать зависящую как от времени, так и от контекста интерпретацию поведения контролируемого объекта.

В качестве примера можно привести слежение за показаниями измерительных приборов в атомных реакторах с целью обнаружения аварийных ситуаций или оценку данных диагностики пациентов, находящихся в блоке интенсивного лечения.

7. Управление.

Ведь широко известно, что экспертные системы, осуществляющие управление, весьма результативно руководят поведением системы в целом. Примером служит управление различными производствами, а также распределением компьютерных систем. Управляющие экспертные системы должны включать в себя наблюдающие компоненты, для того, чтобы контролировать поведение объекта на протяжении длительного времени, но они могут нуждаться и в других компонентах из уже проанализированных типов задач.

Экспертные системы применяются в самых различных областях: финансовых операциях, нефтяной и газовой промышленности. Технология экспертных систем может быть применена также в энергетике, транспортном хозяйстве, фармацевтическом производстве, космических разработках, металлургической и горной промышленностях, химии и многих других областях.

Разработка экспертных систем имеет ряд существенных отличий от разработки обычного программного продукта. Опыт создания экспертных систем показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программировании, либо сильно увеличивает количество времени, затраченного на создание экспертных систем, либо вовсе приводит к отрицательному результату.

Экспертные системы в общем случае подразделяются на статическиеи динамические.

Для начала рассмотрим статическую экспертную систему.

Стандартная статическая экспертная системасостоит из следующих основных компонентов:

1) рабочей памяти, называемой также базой данных;

2) базы знаний;

3) решателя, называемого также интерпретатором;

4) компонентов приобретения знаний;

5) объяснительного компонента;

6) диалогового компонента.

Рассмотрим теперь каждый компонент более подробно.

Рабочая память(по абсолютной аналогии с рабочей, т. е. оперативной памятью компьютера) предназначена для получения и хранения исходных и промежуточных данных решаемой в текущий момент задачи.

База знанийпредназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих конкретную предметную область, и правил, описывающих рациональное преобразование данных этой области решаемой задачи.

Решатель, называемый также интерпретатором, функционирует следующим образом: используя исходные данные из рабочей памяти и долгосрочные данные из базы знаний, он формирует правила, применение которых к исходным данным приводит к решению задачи. Одним словом, он действительно «решает» поставленную перед ним задачу;

Компонент приобретения знанийавтоматизирует процесс заполнения экспертной системы знаниями эксперта, т. е. именно этот компонент обеспечивает базу знаний всей необходимой информацией из данной конкретной предметной области.

Компонент объясненийразъясняет, как система получила решение данной задачи, или почему она это решение не получила и какие знания она при этом использовала. Иначе говоря, компонент объяснений создает отчет о проделанной работе.

Данный компонент является очень важным во всей экспертной системе, поскольку он значительно облегчает тестирование системы экспертом, а также повышает доверие пользователя к полученному результату и, следовательно, ускоряет процесс разработок.

Диалоговый компонентслужит для обеспечения дружественного интерфейса пользователя как в ходе решения задачи, так и в процессе приобретения знаний и объявления результатов работы.

Теперь, когда мы знаем, из каких компонент в общем состоит статистическая экспертная система, построим диаграмму, отражающую структуру такой экспертной системы. Она имеет следующий вид:

Статические экспертные системы чаще всего используются в технических приложениях, где можно не учитывать изменения окружающего среды, происходящие во время решения задачи. Любопытно знать, что первые экспертные системы, получившие практическое применение, были именно статическими.

Итак, на этом закончим пока рассмотрение статистической экспертной системы, перейдем к анализу экспертной системы динамической.

К сожалению, в программу нашего курса не входит подробное рассмотрение этой экспертной системы, поэтому ограничимся разбором только самых основных отличий динамической экспертной системы от статических.

В отличие от статической экспертной системы в структуру динамической экспертной системыдополнительно вводятся два следующих компонента:

1) подсистема моделирования внешнего мира;

2) подсистема связей с внешним окружением.

Подсистема связей с внешним окружениемкак раз и осуществляет связи с внешним миром. Делает она это посредством системы специальных датчиков и контроллеров.

Помимо этого, некоторые традиционные компоненты статической экспертной системы подвергаются существенным изменениям, для того чтобы отобразить временную логику событий, происходящих в данный момент в окружающей среде.

Это главное различие между статической и динамической экспертными системами.

Пример динамической экспертной системы – управление производством различных медикаментов в фармацевтической промышленности.