Знание - экспертная система
Cтраница 2
Система допущений, лежащая в основе той или иной модели адсорбционно-десорбционного равновесия, а также соответствующие аналитические соотношения этих моделей не представляют труда для формализации и представления в базе знаний экспертной системы рассматриваемого уровня иерархии гетерогенно-каталитической системы. [16]
Теперь нам известно, что Крыльев как единственного признака недостаточно для того, чтобы указать на Птицу. Но для данного состояния знаний экспертной системы этого достаточно. В текущем состоянии: вектор VALUE ( I) ( х х), т.е. применение правил для Птицы дает большую оценку, чем для других исходов. Анализируя информацию о минимальных и максимальных значениях, которую имеет система, заметим, что в массиве VALUE ( I) отсутствуют значения для последних двух переменных, которые могли бы изменить это решение. [17]
Группам ЛПР, и ЛПР2 задавались различные производственные ситуации и тщательно протоколировались их споры, рассуждения, аргументы по принятии решений. В результате игры был создан прототип базы знаний экспертной системы планирования. [18]
Группам JIFIPi и ЛПР2 задавались различные производственные ситуации и тщательно протоколировались их споры, рассуждения, аргументы по принятии решений. В результате игры был создан прототип базы знаний экспертной системы планирования. [19]
Использование эвристик также означает, что процесс рассуждений в экспертной системе не всегда может быть озвучен, т.е. не всегда образует цепочку логической дедукции. Инженер по знаниям должен не только решить, как структурировать знания в базе знаний экспертной системы, но и как использовать эти знания в процессе построения заключения. Структура машины логического вывода обычно определяется как используемым представлением знаний, так и механизмом применения этих знаний. Более того, эти правила могут взаимно не согласовываться или даже быть противоречивыми. [20]
 |
Последовательность сталпп приготовления катализаторов. [21] |
Для примера приведем несколько порожденных опытом и практикой рецептов или рекомендаций, которых желательно придерживаться при выборе правильного решения в процессах приготовления катализаторов. Такая полученная из опыта информация, обработанная и структурированная с помощью исчисления предикатов и логических правил вывода, является, по существу, основой для базы знаний соответствующей экспертной системы. [22]
Правила, формрлизованные в них, выступают в экспертной системе в виде логическогр инструмента управления. Именно на них в базе знаний возлагается механизм применения производящих правил. В качестве основных компонентов знаний экспертной системы используются факты, правила, системы сбора и обработки заний, механизмы организации внешних и внутренних связей. [23]
Обоснована принципиальная возможность и необходимость использования экспертных систем технической диагностики для обеспечения работоспособности агрегатов и безопасности технологических установок. Разработаны принципы создания интеллектуального и программно-информационного обеспечения экспертных систем. При этом база данных и база знаний экспертных систем дополняются результатами исследований факторов и явлений, приводящих к неработоспособному состоянию агрегатов и технологической установки. Интеллектуальное обеспечение экспертной системы содержит также научное обоснованные инженерно-технологические решения, способствующие повышению работоспособности агрегатов. [24]
Таким образом, при разработке интеллектуального обеспечения экспертных систем технической диагностики необходимо учитывать полученные закономерности адгезионных, диффузионных и коррозионных процессов. При рассмотрении вопросов надежности и работоспособности, особенно вновь создаваемых аппаратов, необходимо изучение теории механохимии конструкционных материалов с учетом обобщения опыта эксплуатации их в различных условиях технологических процессов. Такая информация позволяет намного дополнить базу данных и знаний экспертной системы технической диагностики. [25]
Обычно различают два типа методов: нормативные и поисковые. Процесс генерации нормативных решений, использующий методы комбинации различных операций, выбранные на основе субъективных предпочтениях руководителя, можно подразделить на три последовательных этапа: формирование когнитивной карты, создание базы знаний экспертной системы и генерация набора сценариев. Каждому этапу в системе поддержки переговоров может соответствовать своя подсистема генерации решений. [26]
Одной из причин существующих трудностей в оценивании основанных на знаниях экспертных систем является то, что для экспертов-людей редко удается найти объективные оценки. А поэтому невозможно применять те же стандарты к машинам, что и к людям. Эксперты, как правило, должны проходить некоторые тесты или испытания, чтобы получить лицензию или какой-либо диплом, но хорошего врача, геолога или автомеханика не выбирают в соответствии с некой числовой ранжирующей схемой. Хотя существует обширная литература о тестировании людей, однако немногие из этих методов и результатов представляются непосредственно применимыми к проблемам, возникающим при оценивании основанных на знаниях экспертных систем или их аналогов - экспертов-людей. Такое положение является, с одной стороны, трудной, но требующей решения задачей. С другой стороны, открываются возможности разработать методы оценивания, которые могли бы пролить новый свет и на деятельность человека, и на работу машин. Другими словами, какие бы средства ни были разработаны для оценивания качества работы компьютерных систем, они могут найти применение и для оценивания деятельности экспертов-людей. По крайней мере, в ходе этого процесса расширятся наши представления о том, что необходимо, чтобы стать экспертом. [27]
 |
Схема функционирования управляющей компоненты экспертной системы. [28] |
Общая схема функционирования управляющей компоненты экспертной системы приведена на рис. 6.1. Управляющую компоненту экспертных систем часто называют интерпретатором. Задача интерпретатора состоит в том, чтобы на основании текущего состояния рабочей памяти определить, какой модуль и с какими данными будет работать, т.е. выработать на очередном цикле работы управляющее и информационное взаимодействия модулей. По окончании работы текущего модуля интерпретатор проверяет условия окончания задачи, и если они не удовлетворены, то выполняется очередной цикл. Модули хранятся в базе знаний экспертной системы. Модули обычно реализуются в виде программ или правил. Каждый модуль снабжается образцом, т.е. описанием, указывающим, при выполнении каких условий этот модуль может приступить к работе. [29]
Эксперт-профессионал обладает знаниями двух типов. К первому типу относятся так называемые вербализуемые знания. Вербализуемые знания могут быть выражены словесно или письменно, с использованием различных графиков, схем, обобщены в виде статей, монографий, научных отчетов. Таким путем вербализуемые знания могут быть доступны для специалистов, не входящих в непосредственный контакт с носителем знаний. Этот тип знаний обычно без особых затруднений собирается и вводится в базу знаний экспертной системы. [30]
Страницы: 1 2 3