Информационные системы в экономике. Шпаргалка

Имитационный подход. В основе данного подхода к построению СИИ лежит одно из базовых понятий кибернетики – «черный ящик». Черный ящик – это устройство, программный модуль или набор данных, информация о внутренней структуре и содержании которых отсутствуют полностью, но известны спецификации входных и выходных данных. «Черным ящиком» является объект, поведение которого имитируется при разработке СИИ. Задача создателя СИИ состоит в том, чтобы модель в аналогичных ситуациях вела себя точно так же, как и имитируемый объект.

Главный недостаток имитационного подхода заключается в низкой информационной способности большинства моделей, созданных на его основе.

Практически четкого разграничения между методами построения СИИ не существует, поэтому зачастую создаются комбинированные системы, где часть работы выполняется по одному методу, а часть – по другому.

81 ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ

Предметная область – это конкретная сфера человеческой деятельности, в которой могут применяться системы искусственного интеллекта (СИИ). СИИ, созданная для решения задач в конкретной проблемной области, называется экспертной системой.

Экспертная система – это программный продукт, позволяющий имитировать творческую деятельность или усилить интеллектуальные возможности пользователя при выборе решения задачи в конкретной предметной области, используя в основном эвристические знания специалистов–экспертов (т.е. накопленный ранее опыт) и некоторый логический механизм вывода.

Можно назвать несколько областей применения экспертных систем, достижения в которых особенно заметны:

1) медицинская диагностика;

2) прогнозирование;

3) планирование;

4) интерпретация;

5) контроль и управление;

6) диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах;

7) обучение.

Кроме перечисленных экспертных систем, можно выделить в отдельную группу экспертные системы финансового планирования и экспертные системы в области торговли.

Исторически экспертные системы принято делить на интеллектуальные системы первого и второго поколений.

К экспертным системам первого поколения относятся компьютерные системы, способные лишь повторить логический вывод эксперта. Отличительными чертами знаний в экспертных системах первого поколения являются следующие:

1) знания системы в целом представлены только знаниями эксперта, функция накопления знаний не предусматривается;

2) методы представления знаний позволяли описывать лишь статические предметные области;

3) модели представления знаний ориентированы на простые области.

Однако пользователю необходимо, чтобы экспертная система была способна выполнить следующие функции:

1) проведение анализа нечисловых данных;

2) генерацию новых и отбраковку ненужных гипотез;

3) оценивание достоверности фактов;

4) самостоятельное пополнение базы знаний;

5) контроль над непротиворечивостью имеющихся знаний;

6) выдачу собственных заключений на основе прецедентов;

7) решение новых, т.е. ранее не рассматривавшихся, задач.

Если экспертная система обладает большинством из вышеперечисленных возможностей, то она относится к экспертным системам второго поколения. Экспертные системы второго поколения называют партнерскими, или усилителями интеллектуальных способностей человека. Отличительными чертами знаний в экспертных системах второго поколения являются следующие:

1) предусмотрена функция накопления и расширения базы знаний, а также возможно дополнение предметной области;

2) экспертная система способна решать задачи динамической базы данных предметной области.

82 СТРУКТУРА КЛАССИЧЕСКОЙ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ. МОДЕЛИ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ ЗНАНИЙ В ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМАХ

В составе классической экспертной системы выделяют следующие компоненты:

1) база знаний (БЗ);

2) база данных (БД);

3) механизм логического вывода (МЛВ);

4) блок объяснения полученных решений;

5) блок обучения (адаптация ЭС к изменяющейся действительности);

6) блок введения, пополнения и корректировки баз знаний.

База знаний содержит не столько количественные характеристики фактов (данные), сколько субъективные эвристические знания экспертов. База знаний – единственная изменяемая часть экспертной системы, которая может пополняться и модифицироваться как в процессе эксплуатации ЭС, так и между консультациями со специалистами–экспертами (а в некоторых системах и в процессе консультации). Базы знаний бывают динамическими и статическими.

Динамическая база знаний способна со временем изменяться. Новые знания или факты, которые добавляются в базу знаний, получены в результате применения механизма логического вывода, состоящего в применении известных правил к имеющимся фактам.