5.4.4 Экспертные системы
Предназначены для анализа данных, содержащихся в базах знаний, и выдачи рекомендаций по запросу пользователя. Используются в тех случаях, когда исходные данные хорошо формализуются, но для принятия решения требуются специальные обширные знания. Экспертные системы это сложные программные комплексы, аккумулирующие знания специалистов в конкретных предметных областях и тиражирующие этот эмпирический опыт для консультаций менее квалифицированных пользователей. Предметные области: медицина, фармакология, химия, геология, экономика, юриспруденция и др., в которых большая часть знаний являетсяличным опытом специалистов высокого уровня (экспертов), нуждаются в экспертных системах. Те области, где большая часть знаний представлена в виде коллективного опыта (например, высшая математика), не нуждаются в них. Экспертная система определяется набором логически взаимосвязанных правил, формирующих знания и опыт специалиста данной предметной области, и механизмом решения, позволяющим распознавать ситуацию, давать рекомендации к действию, ставить диагноз.
Современные экспертные системы способны:
по совокупности признаков заболевания установить диагноз, назначить лечение, дозировать медикаменты, выработать программу курса лечения;
выполнять задачи диагностических систем в исследовании явлений и процессов (например, для анализа крови; управления производством; изучения состояния недр земли, нефтяных полей, залежей угля и т.п.);
распознавать речь, на данном этапе в ограниченной области применения;
распознавать человеческие лица, отпечатки пальцев и др.
На рисунке 5.6 изображены основные компоненты модели экспертной системы: пользователь (специалист предметной области, для которого данная система предназначена),инженер по знаниям (специалист по искусственному интеллектупромежуточное звено между экспертом и базой знаний),интерфейс пользователя (приложение, реализующее диалог пользователя и системы),база знаний ядро экспертной системы,решатель (приложение, моделирующее рассуждения эксперта на основе имеющихся в базе знаний),подсистемаразъяснения (приложение, позволяющее разъяснять на основании чего экспертная система дает рекомендации, делает выводы, какие знания при этом используются),интеллектуальный редактор базы знаний (приложение, дающее инженеру по знаниям возможность создания базы знаний в диалоговом режиме).
Характерной особенностью любой экспертной системы является способность к саморазвитию. Исходные данные хранятся в базе знаний в виде фактов, между которыми установлены определенные логические связи. Если при тестировании выявлены некорректные рекомендации или заключения по конкретным вопросам, либо заключение не может быть сформулировано, это означает, или отсутствие важных фактов в ее базе, или нарушения в логической системе связей. В любом случае система сама может сформировать достаточный набор вопросов к эксперту и автоматически повысить свое качество.
Рисунок 5.6 – Структура модели экспертной системы
4.4.5 Система управления
Представляет совокупность взаимосвязанных структурных моделей подсистем, осуществляющих следующие функции:
планирование (стратегическое, тактическое, оперативное);
учет отображает состояние объекта управления в результате выполнения производственных процессов;
контроль определяет отклонение учетных данных от плановых целей и нормативов;
оперативное управление осуществляет регулирование всех процессов с целью исключения возникающих отклонений от плановых и учетных данных;
анализ определяет тенденцию в работе системы и резервы, которые учитываются при планировании на следующий временной период.
Использование моделей в составе информационных систем началось с применения статистических методов и методов финансового анализа, которые реализовывались командами обычных алгоритмических языков. Позже были созданы специальные языки, позволяющие моделировать различные ситуации. Такие языки дают возможность построения моделей определенного типа, обеспечивающих нахождение решения при гибком изменении переменных.