Экспертные системы и базы знаний

Ответственный лектор

Дорофеев Юрий Иванович

1. Введение.

1.1. Предмет учебной дисциплины, ее научные и методические основы, цель преподавания и задачи дисциплины.

Предмет дисциплины составляют вопросы, связанные с методологией приобретения, представления и использования знаний, а также принципами функционирования и технологии построения экспертных систем.
Научные основы дисциплины составляют математика, теория вероятностей и математическая статистика, математическая логика и теория алгоритмов, программирование, системы искусственного интеллекта, математическое моделирование.

Методологической основой преподавания дисциплины являются общие педагогические методы, построенные на репродуктивном повторе теоретических знаний при проведении лабораторных занятий и в процессе самостоятельной работы студентов.

Цель преподавания дисциплины — формирование у студентов профессиональных компетенций в области формализации и структурирования знаний, а также проектирования и программной реализации экспертных систем.

Задача дисциплины — продемонстрировать студентам сущность научного подхода и специфику методологии искусственного интеллекта в области создания экспертных систем и инженерии знаний.

1.2. Что студент должен знать, уметь и с чем должен быть ознакомлен в результате изучения дисциплины.

В результате изучения дисциплины студент должен знать:

  • назначение экспертных систем и их компонентов;
  • методы приобретения, формализации и структурирования знаний;
  • функции участников процесса разработки экспертной системы;
  • технологические этапы построения экспертных систем;
  • стратегии управления логическим выводом и методы повышения эффективности вывода в экспертных системах;

В результате изучения дисциплины студент должен уметь:

  • выбирать способ организации базы знаний в зависимости от предметной области и специфики конкретной задачи;
  • правильно строить взаимодействие с экспертом при разработке базы знаний экспертной системы;
  • ориентироваться в инструментальных средствах для создания экспертных систем;
  • программно реализовать механизм логического вывода экспертной системы, реализующий выбранную стратегию управления выводом;
  • протестировать и оценить качество работы экспертной системы.

В результате изучения дисциплины студент должен быть ознакомлен с:

  • основными областями и примерами практического применения экспертных систем;
  • существующими инструментальными средствами построения экспертных систем;
  • современным уровнем достижений и перспективами развития отрасли инженерии знаний и экспертных систем.

1.3. Организационно-методические указания по организации и методики проведения всех видов учебных занятий, организации и выполнения индивидуальных заданий.

Организационно-методическими указаниями по организации и проведению лабораторных занятий являются «Методические указания к лабораторным занятиям по дисциплине «Экспертные системы и базы знаний» для студентов специальностей 7.080202 «Прикладная математика», 7.080203 «Системный анализ и управление» и 7.080201 «Информатика» / сост. Ю.И. Дорофеев. — Харьков: НТУ «ХПИ», 2009. — 28 с.»

1.4. Система контроля качества обучения студентов.

Контроль качества обучения студентов осуществляется проведением модульного контроля согласно перечню контрольных работ, выполнением студентами лабораторных заданий и индивидуального расчетного задания, сдачей студентами выходного экзамена.

1.5. Организация самостоятельной работы.

Для организации самостоятельной работы студентов выделяется время для использования вычислительной техники. Во время самостоятельной работы студенты изучают вопросы дисциплины, предусмотренные для самостоятельной работы, исследуют представленные им методы и примеры применения экспертных систем, готовят отчеты по выполненным лабораторным работам.

2. Содержание дисциплины.

Модуль 1. Управление логическим выводом в экспертных системах.

Тема 1. Назначение и особенности экспертных систем.

Краткая история возникновения экспертных систем (ЭС). Понятие об инженерии знаний. Понятие об экспертных системах. Общая классификация ЭС. Типы задач, которые решаются с помощью ЭС. Особенности ЭС, которые отличают их от традиционных компьютерных программ. Преимущества и ограничения ЭС по сравнению с человеком-экспертом.

Тема 2. Представление знаний в экспертных системах.

Знания и способы их задания. Модели представления знаний. Представление знаний с помощью фреймов. Представление знаний семантическими сетями. Представление знаний средствами логики первого порядка. Продукционная модель представления знаний. Преимущества и недостатки продукционных моделей.

Тема 3. Принципы функционирования экспертных систем продукционного типа.

Структура и взаимодействие составных частей ЭС продукционного типа. База знаний ЭС продукционного типа. Рабочая память ЭС продукционного типа. Принципы построения механизма логического вывода ЭС продукционного типа. Цикл работы механизма логического вывода. Подсистема объяснения ЭС продукционного типа. Редактор базы знаний ЭС.

Тема 4. Стратегии управления логическим выводом экспертных систем.

Принципы построения стратегии управления логическим выводом ЭС. ЭС с прямым выводом. ЭС с обратным выводом. Отличия в методах прямого и обратного вывода. Метод логического вывода по аналогии. Метод абдукции.

Тема 5. Реализация логического вывода в условиях ненадежности данных.

Виды неопределенности данных и знаний. Методы повышения достоверности выводов ЭС. Методы условной вероятности. Основы теории нечеткой логики. Методы построения функций принадлежности. Нечеткие логические операции. Нечеткие продукционные правила. Основные этапы нечеткого вывода: фаззификация, агрегирование, активизация, аккумулирование, дефаззификация. Применение коэффициентов уверенности.

Модуль 2. Технологии инженерии знаний.

Тема 1. Методы приобретения и структурирования знаний.

Источники знаний. Поле знаний. Стратегии получения знаний. Классификация методов приобретения знаний. Пассивные методы приобретения знаний. Активные методы приобретения знаний. Методы структурирования знаний. Системы автоматизированного приобретения знаний. Построение индивидуальной модели представления знаний. Метод репертуарных решеток.

Тема 2. Технология разработки экспертных систем.

Технологические этапы разработки ЭС. Типы архитектур ЭС. Алгоритм сопоставления с образцом RETE. Инструментальные средства (ИС) разработки ЭС. Выбор и оценка ИС разработки ЭС. Критерии целесообразности разработки ЭС. Современный уровень и направления развития ЭС.