Тема

В более сложных формах группировка производится по классам прогнозирования, планирования, контроля и управления, обучения.Технологию проектированияЭС называют инженерией знаний. Данный процесс требует специфической формы взаимодействия создателя ЭС - инженера знаний, и одного или нескольких экспертов в некоторой предметной области. Инженер знаний «извлекает» из экспертов процедуры, стратегии, эмпирические правила, которые они используют при решении задач, и встраивает эти знания в экспертную систему. В результате появляется система, решающая задачи во многом так же, как человек-эксперт.Ядро ЭСпредставляет собой базу знаний, создаваемую и накапливаемую в процессе ее построения. Знания могут быть выражены в явном виде и структурированы таким образом, чтобы упростить процесс принятия решений. Накопление и организация знаний – одна из самых важных характеристик ЭС. Базы знаний экспертных систем предназначены для хранения долгосрочных данных, которые описывают рассматриваемую область, и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области.Решатель, используя исходные данные из РП и знания из базы знаний, производит формирование последовательности правил, которые, при применении к исходным данным, приводят к решению поставленной задачи.Объяснительнаясоставляющая объясняет, как система производит получение решения задачи (или его отсутствия) и какие знания при этом были использованы, что облегчает эксперту тестирование системы и повышает доверие пользователя к полученному результату.Диалоговый компонент ориентирован на организацию общения с пользователем, как в ходе приобретения знаний, так и решения задач и объяснения результатов работы.ЭС может работать в режимах: приобретения знаний и решения прикладных задач.Эксперт производит описание проблемной области в виде набора данных и правил. Данные определяют объекты, их характеристики и значения, существующие в области экспертизы. Правила определяют способы манипулирования данными, характерные для рассматриваемой проблемной области. Эксперт, используя компонент приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют ЭС в режиме решения самостоятельно (без эксперта) решать задачи из проблемной области.4. Системы распознавания образовВ качестве образа можно рассматриваются и некоторые совокупности состояний объектов управления, причем данная совокупность состояний характеризуется тем, что для достижения заданной цели необходимосходное воздействие на объект. Образы имеют характерные свойствами в том смысле, что разным людям, обучающимся на различных материалах наблюдений, по большей частью одинаково и независимо друг от друга проводится классификация одних и тех же объектов. Именно такая объективность образов позволяет людям всего мира понимать друг друга.В источниках, посвященных проблемам обучения распознаванию образов (ОРО), часто вместо понятия образа используется понятие класса.В целом проблемы распознавания образов включают следующие части: обучение и распознавание. Обучение производится через показа отдельных объектов и указание их принадлежности тому или иному образу. В результате обучения распознающая система должна приобрести способность реагированиясхожими реакциями на все объекты единого образа и различными — на все объекты различных образов. Важным является то, что процесс обучения должен завершиться через показов конечного количества объектов без наличия других подсказок. Объектами обучения могут выступать либо картинки, либо другие графические объекты (например, буквы), а также различные явления внешнего мира, например, звуки, состояния организма при постановке медицинского диагноза, состояние технических объектов в управляющих системах и др. Важным является то, что в процессе обучения необходимо указывать только сами объекты и их степеньих соответствия принадлежность образу. После стадии обучения следует процесс распознавания новых объектов, характеризующий действия уже обученной системы. Автоматизацияданных процедур и является проблемой обучения распознаванию образов. ЗаключениеВ рамках данной работы проведено создание интеллектуальной системы по разработке программного обеспечения. Показано, что с ростом сложности и объема кодирования актуальным становится вопрос автоматизации работы со стандартными программными кодами.Интеллектуальные системы по разработке программных систем предоставляют возможности по генерации программного кода в соответствии с требованиями заказчика.В ходе работы проведено моделирование интеллектуальной системы по разработке ПО, определены задачи автоматизации, проведено создание логической и физической моделей данных, что может послужить с качестве основы для разработки соответствующего ПО. Список использованных источниковБратко И.Н. Программирование на языке Пролог для искусственного интеллекта. – М.: Мир, 1990.Гаскаров, Д.Б. Интеллектуальные информационные системы. – М.: Высшая школа, 2003.Долин, Г. Что такое Экспертные системы. – М.: Компьютер Пресс, 1998.Ефимов Е.Н., Патрушина С.М., Панферова Л.Ф., Хашиева Л.И. Информационные системы в экономике. – М.: ИКЦ «МарТ». 2008, 326с. Ефимов, Е.Н., Патрушина, С.М., Панферова, Л.Ф., Хашиева, Л.И. Информационные системы в экономике / Е.Н. Ефимов, С.М. Патрушина, Л.Ф. Панферова, Л.И. Хашиева. - М.: ИКЦ «МарТ»; Ростов н/Д: издательский центр «МарТ», 2004. - 352 с.Нейлор, К. Как построить свою экспертную систему. – М.: Энергоатомиздат, 2011.Нильсон Н.Д. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. - М.: Мир, 1973. 232с.Нильсон, Н. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. – М.: Мир, 1973.Поспелов Г. С. Искусственный интеллект – основа новой информационной технологии. – М.: Наука, 2009.