Информационные технологии экспертных систем и их основные компоненты

            Федеральное агентство по образованию

              ГОУ ВПО «Челябинский государственный  университет»

      Институт  экономики отраслей, бизнеса и  администрирования

      Кафедра экономики отраслей и рынков 
 
 
 
 

РЕФЕРАТ

По дисциплине «Информационные технологии»

На тему: «Информационные технологии экспертных систем и их основные компоненты» 
 
 
 

      Выполнил: студент 2 курса

      группы  ФИО

      Проверил:

  
 
 
 
 
 
 
 

Челябинск 2011 

Содержание 

 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

      Введение 

      В прошлом информация считалась сферой бюрократической работы и ограниченным инструментом для принятия решений. Сегодня информацию рассматривают как один из основных ресурсов развития общества, а информационные системы и технологии как средство повышения производительности и эффективности работы людей.

      Наиболее  широко информационные технологии используются в производственной, управленческой и финансовой деятельности, хотя начались подвижки в сознании людей, занятых и в других сферах, относительно необходимости их внедрения и активного применения. Это определило угол зрения, под которым будут рассмотрены основные области их применения. Главное внимание уделяется рассмотрению информационных технологий с позиций использования их возможностей для повышения эффективности труда работников информационной сферы производства и поддержки принятия решений в организациях (фирмах).

      Интеллектуальная  информационная система – это  информационная система, которая основана на концепции использования базы знаний для генерации алгоритмов решения экономических задач  различных классов в зависимости  от конкретных информационных потребностей пользователей.

      Поэтому целью данной работы является изложить основные идеи, связанные с использованием информационных технологий в экспертных системах, охарактеризовать основные компоненты экспертных систем.  
 
 
 
 
 
 

      1. Характеристика и назначение информационных технологий экспертных систем 

      Технология  — это комплекс научных и инженерных знаний, реализованных в приемах  труда, наборах материальных, технических, энергетических, трудовых факторов производства, способах их соединения для создания продукта или услуги, отвечающих определенным требованиям. Поэтому технология неразрывно связана с машинизацией производственного или непроизводственного, прежде всего управленческого процесса. Управленческие технологии основываются на применении компьютеров и телекоммуникационной техники.

      Информационная  технология — это процесс, использующий совокупность средств и методов  сбора, обработки и передачи данных для получения информации нового качества о состоянии объекта, процесса или явления.

      Цель  информационной технологии — производство информации для ее анализа человеком и принятия на его основе решения по выполнению какого-либо действия.

      Внедрение персонального компьютера в информационную сферу и применение телекоммуникационных средств связи определили новый этап развития информационной технологии.

      Новая информационная технология — это  информационная технология с «дружественным»  интерфейсом работы пользователя, использующая персональные компьютеры и телекоммуникационные средства. Новая информационная технология базируется на следующих основных принципах.

      1. Интерактивный (диалоговый) режим работы с компьютером.

      2. Интегрированность с другими программными продуктами.

      3. Гибкость процесса изменения данных и постановок задач.  

      В качестве инструментария информационной технологии используются распространенные виды программных продуктов: текстовые процессоры, издательские системы, электронные таблицы, системы управления базами данных, электронные календари, информационные системы функционального назначения.

      К основным видам информационных технологий относятся следующие [1].

      1. Информационная технология обработки данных предназначена для решения хорошо структурированных задач, алгоритмы решения которых, хорошо известны и для решения которых имеются все необходимые входные данные. Эта технология применяется на уровне исполнительской деятельности персонала невысокой квалификации в целях автоматизации некоторых рутинных, постоянно повторяющихся операций управленческого труда.

      2. Информационная технология управления предназначена для информационного обслуживания всех работников предприятий, связанных с принятием управленческих решений. Здесь информация обычно представляется в виде регулярных или специальных управленческих отчетов и содержит сведения о прошлом, настоящем и возможном будущем предприятия.

      3. Информационная технология автоматизированного офиса призвана дополнить существующую систему связи персонала предприятия. Автоматизация офиса предполагает организацию и поддержку коммуникационных процессов как внутри фирмы, так и с внешней средой на базе компьютерных сетей и других современных средств передачи и работы с информацией.

      4. Информационная технология поддержки принятия решений предназначена для выработки управленческого решения, происходящей в результате итерационного процесса, в котором участвуют система поддержки принятия решений (вычислительное звено и объект управления) и человек (управляющее звено, задающее входные данные и оценивающее полученный результат).

      5. Информационная технология экспертных систем основана на использовании искусственного интеллекта.

      Под искусственным интеллектом понимают способности компьютерных систем к  таким действиям, которые назывались бы интеллектуальными, если бы исходили от человека. Обычно имеются в виду способности, связанные с человеческим мышлением. Работы в области искусственного интеллекта включают в себя создание роботов, систем, моделирующих нервную систему человека, его слух, зрение, обоняние, способность к обучению.

      Наибольший  прогресс среди компьютерных информационных систем отмечен в области разработки экспертных систем. Экспертные системы дают возможность менеджеру или специалисту получать консультации экспертов по любым проблемам, о которых этими системами накоплены знания.

      Экспертная система – это специальный программный комплекс, аккумулирующий знания специалистов в конкретной предметной области и обеспечивающий пользователя возможностями [2]:

      — решения широкого круга неформализуемых задач в различных предметных областях, которые до недавнего времени считались малодоступными для использования вычислительной техники;

      — трансформирования опыта специалистов-экспертов в память компьютера путем создания  и развития базы знаний;

      — достижения более устойчивых результатов в решении задач за счет исключения эмоциональных и других факторов человеческой деятельности;

      — получения значительных доходов за счет низкой стоимости эксплуатации системы и привлечения менее квалифицированных специалистов.

      Решение специальных задач требует специальных  знаний. Однако не каждая компания может себе позволить держать в своем штате экспертов по всем связанным с ее работой проблемам или даже приглашать их каждый раз, когда проблема возникла.

      Главная идея использования информационной технологии экспертных систем заключается в том, чтобы получить от эксперта его знания и, загрузив их в память компьютера, использовать всякий раз, когда в этом возникнет необходимость. Являясь одним из основных приложений искусственного интеллекта, экспертные системы представляют собой компьютерные программы, трансформирующие опыт экспертов в какой-либо области знаний в форму эвристических правил (эвристик). Эвристики не гарантируют получения оптимального результата с такой же уверенностью, как обычные алгоритмы, используемые для решения задач в рамках технологии поддержки принятия решений. Однако часто они дают в достаточной степени приемлемые решения для их практического использования.

      Все это делает возможным использовать технологию экспертных систем в качестве советующих систем.

      Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений из базы знаний.

        Сходство информационных технологий, используемых в экспертных системах и системах поддержки принятия решений, состоит в том, что обе они обеспечивают высокий уровень поддержки принятия решений.

      Однако  имеются три существенных различия.

      Первое  связано с тем, что решение  проблемы в рамках систем поддержки  принятия решений отражает уровень ее понимания пользователем и его возможности получить и осмыслить решение. Технология экспертных систем, наоборот, предлагает пользователю принять решение, превосходящее его возможности.

      Второе  отличие указанных технологий выражается в способности экспертных систем пояснять свои рассуждения в процессе получения решения. Очень часто эти пояснения оказываются более важными для пользователя, чем само решение.

      Третье  отличие связано с использованием нового компонента информационной технологии – знаний.

      Знания  – это выявленные закономерности предметной области (принципы, связи, законы), позволяющие решать задачи в этой области. Для хранения знаний используются базы знаний [3].

      Знания  могут быть классифицированы по следующим  категориям:

      1. Поверхностные – знания о видимых взаимосвязях между отдельными событиями  и фактами в предметной области;

      2. Глубинные – абстракции, аналогии, схемы, отражающие структуру и процессы в предметной области.

      Существуют  десятки моделей представления  знаний для различных предметных областей. Большинство из них может быть сведено к следующим классам:

      1. Продукционные;

      2. Семантические  сети;

      3. Фреймы;

      4. Формальные логические модели.

      Продукционная модель, или модель, основанная на правилах, позволяет представить знания в виде предложений типа: Если (условие), то (действие).

      Под условием понимается некоторое предложение-образец, по которому осуществляется поиск в  базе знаний, а под действием —  действия, выполняемые при успешном исходе поиска (они могут быть промежуточными, выступающими далее как условия, и терминальными или целевыми, завершающими работу системы).

      При использовании продукционной модели база знаний состоит из набора правил. Программа, управляющая перебором  правил, называется машиной вывода. Чаще всего вывод бывает прямой (от данных к поиску цели) или обратный (от цели для ее подтверждения — к данным). Данные — это исходные факты, на основании которых запускается машина вывода — программа, перебирающая правила из базы.