Задание к лабораторной работе
И.М.Акилова
Разработка экспертных систем: Практикум.
Учебное пособие по дисциплине “Базы знаний и экспертные системы” для студентов специальности 2202 очной формы обучения. / Благовещенск, Амурский гос. ун – т. –2000. –26 с.
Практикум содержит базовые теоретические и практические сведения, которыми должен владеть специалист в области системотехники и программирования.
В основе практикума лежат правила создания экспертных систем.
Рассчитано на преподавателей и студентов.
Рецензент : Д.Ю. Шестаков , директор ООО “Интерком-ВД”.
Ó Амурский государственный университет, 2000
Министерство образования Российской Федерации
АМУРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
ФАКУЛЬТЕТ МАТЕМАТИКИ И ИНФОРМАТИКИ
И.М.Акилова
РАЗРАБОТКА
ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ
Практикум
Благовещенск
2000
ВВЕДЕНИЕ
Экспертные системы – это быстро прогрессирующее направление в области искусственного интеллекта. Причиной повышенного интереса к экспертным системам является возможность применения их при решении задач из различных областей человеческой деятельности.
Эти системы представляют собой программы для компьютера, которые могут воспроизводить процесс решения проблемы человеком-экспертом. Существует также мнение, что внедрение машинного интеллекта в производство поможет нам лучше разобраться в нашем собственном.
|
|
|
Язык, на котором описываются экспертные системы, – Пролог. Это язык программирования, приспособленный для автоматизации различных форм логических рассуждений.
Практикум по курсу “Базы знаний и экспертные системы” составлен для студентов специальности 2202 “Автоматизированные системы обработки информации и управления”. Его цель – научить студентов строить математические модели знаний, находить разумные решения недетерминированных неформализуемых задач с использованием баз знаний.
В результате изучения курса студенты должны знать основные модели для автоматизации решения интеллектуальных задач, принципы построения и технологию проектирования экспертных систем. Должны иметь первоначальный опыт разработки экспертных систем.
В практикуме рассмотрены краткие теоретические сведения о построении экспертных систем, вопросы организации лабораторных работ, даны конкретные указания по их выполнению.
Каждая лабораторная работа складывается из трех этапов: подготовка, выполнение и оформление отчета о проделанном.
|
|
|
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 1.
РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ,
БАЗИРУЮЩИХСЯ НА ПРАВИЛАХ.
Цель
1. Ознакомление с принципами построения экспертных систем.
2. Изучение структуры экспертных систем, базирующихся на правилах.
3. Построение простейшей экспертной системы, базирующейся на правилах.
Общие сведения
Экспертная система - это компьютерная программа, созданная для выполнения тех видов деятельности, которые под силу только человеку- эксперту, – например, проектирования, планирования, постановки диагноза, перевода, реферирования, ревизии, выдачи рекомендаций. Сферы применения экспертных систем – бизнес, проектирование, исследования, управление.
Программы ЭС обычно работают таким способом, который воспринимается как “интеллектуальный”, т. е. они имитируют образ действий человека-эксперта.
Эти программы специфичны, поскольку, как правило, используют механизм автоматического рассуждения (вывода) и так называемые слабые методы – такие как поиск, или эвристика. Они существенно отличаются от точных и хорошо аргументированных алгоритмов и не похожи на математические процедуры большинства традиционных разработок.
|
|
|
Основными компонентами экспертных систем являются:
- база знаний (БЗ), содержащая формализованное описание методов и знаний, привлекаемых при решении задач из области применения экспертных систем;
- механизм вывода (MB), содержащий формализованное описание правил извлечения знаний из БЗ;
- система пользовательского интерфейса (СПИ), осуществляющая передачу знаний от МВ к пользователю.
В процессе работы экспертной системы (консультации) входные данные сопоставляются с данными из БЗ. Результатом сопоставления является утвердительный или отрицательный ответ. В экспертных системах, базирующихся на правилах, утвердительный ответ является результатом наличия в БЗ соответствующего продукционного правила. Выбор и активизацию продукционного правила реализует интерпретатор MB. В каждом цикле работы интерпретатора (называемом распознавание – действие) производятся следующие действия:
- образец правила сопоставляется с элементами данных из БЗ;
- если можно активизировать более одного правила, то для выбора правила используется механизм разрешения конфликта (здесь не рассматривается);
|
|
|
- применяется выбранное правило.
Пример реализации экспертной системы выбора породы собаки, базирующейся на правилах, приведен в прил. 1 (LAB01.PRO).
В программу включен дополнительный раздел database, содержащий определение предикатов динамической базы данных (БД).
Запись данных в БЗ производится стандартным предикатом
Аssег t а (Факт) ,
в результате активизации которого указанный в скобках факт будет добавлен в начало БД.
Удаление фактов из БД производится стандартным предикатом
Retract (Факт),
в результате активизации которого из БД удаляется первый факт, отождествленный с фактом, указанным в скобках.
При сопоставлении правил с содержимым БД используется стандартная функция отрицания (not), считающаяся выполненной успешно, если заданный в ней атом представляет собой цель, которая не достигается.
Задание к лабораторной работе
1. Провести тестирование программы LABO1.PRO (см. прил. 1).
2. Изменить программу LABO1.PRO так, чтобы перед окончанием работы выводилось содержимое БД, например, путем использования предиката вида wr_bd:- dpositive(P,Q),
write("dpositive(",P,", ",Q,")"), nl,
fail.
3. Изменить программу LABО1.PRO так, чтобы она обеспечивала распознавание животных в соответствии с правилами, приведенными в прил. 2.
Порядок выполнения задания
1. Загрузить Турбо- Пролог.
2. Загрузить программу LABO1.PRO и убедиться в правильности ее работы.
3. Внести требуемые изменения.
ЛАБОРАТОРНАЯ РАБОТА № 2
Дата добавления: 2021-03-18; просмотров: 94; Мы поможем в написании вашей работы! |
Мы поможем в написании ваших работ!