Что не обеспечивают экспертные обучающие системы. Экспертные и обучающиеся системы. Что такое экспертно – обучающая система
Peфepaт нa тeму:
"Создание отчета как объекта базы данных. Экспертные и обучающиеся системы"
Oглaвлeниe
Создание отчета как объекта базы данных
Структура отчета в режиме Конструктора
Способы создания отчета
Создание отчета
Создание отчета как объекта базы данных
Отчет - это форматированное представление данных, которое выводится на экран, в печать или файл. Они позволяют извлечь из базы нужные сведения и представить их в виде, удобном для восприятия, а также предоставляют широкие возможности для обобщения и анализа данных.
При печати таблиц и запросов информация выдается практически в том виде, в котором хранится. Часто возникает необходимость представить данные в виде отчетов, которые имеют традиционный вид и легко читаются. Подробный отчет включает всю информацию из таблицы или запроса, но содержит заголовки и разбит на страницы с указанием верхних и нижних колонтитулов.
Структура отчета в режиме Конструктора
Microsoft Access отображает в отчете данные из запроса или таблицы, добавляя к ним текстовые элементы, которые упрощают его восприятие.
К числу таких элементов относятся:
Заголовок. Этот раздел печатается только в верхней части первой страницы отчета. Используется для вывода данных, таких как текст заголовка отчета, дата или констатирующая часть текста документа, которые следует напечатать один раз в начале отчета. Для добавления или удаления области заголовка отчета необходимо выбрать в меню Вид команду Заголовок/примечание отчета.
Верхний колонтитул. Используется для вывода данных, таких как заголовки столбцов, даты или номера страниц, печатающихся сверху на каждой странице отчета. Для добавления или удаления верхнего колонтитула необходимо выбрать в меню Вид команду Колонтитулы. Microsoft Access добавляет верхний и нижний колонтитулы одновременно. Чтобы скрыть один из колонтитулов, нужно задать для его свойства Высота значение 0.
Область данных, расположенная между верхним и нижним колонтитулами страницы. Содержит основной текст отчета. В этом разделе появляются данные, распечатываемые для каждой из тех записей в таблице или запросе, на которых основан отчет. Для размещения в области данных элементов управления используют список полей и панель элементов. Чтобы скрыть область данных, нужно задать для свойства раздела Высота значение 0.
Нижний колонтитул. Этот раздел появляется в нижней части каждой страницы. Используется для вывода данных, таких как итоговые значения, даты или номера страницы, печатающихся снизу на каждой странице отчета.
Примечание. Используется для вывода данных, таких как текст заключения, общие итоговые значения или подпись, которые следует напечатать один раз в конце отчета. Несмотря на то, что в режиме Конструктора раздел "Примечание" отчета находится внизу отчета, он печатается над нижним колонтитулом страницы на последней странице отчета. Для добавления или удаления области примечаний отчета необходимо выбрать в меню Вид команду Заголовок/примечание отчета. Microsoft Access одновременно добавляет и удаляет области заголовка и примечаний отчета.
Способы создания отчета
В Microsoft Access можно создавать отчеты различными способами:
Конструктор
Мастер отчетов
Автоотчет: в столбец
Автоотчет: ленточный
Мастер диаграмм
Почтовые наклейки
Мастер позволяет создавать отчеты с группировкой записей и представляет собой простейший способ создания отчетов. Он помещает выбранные поля в отчет и предлагает шесть стилей его оформления. После завершения работы Мастера полученный отчет можно доработать в режиме Конструктора. Воспользовавшись функцией Автоотчет, можно быстро создавать отчеты, а затем вносить в них некоторые изменения.
Для создания Автоотчета необходимо выполнить следующие действия:
В окне базы данных щелкнуть на вкладке Отчеты и затем щелкнуть на кнопке Создать. Появится диалоговое окно Новый отчет.
Выделить в списке пункт Автоотчет: в столбец или Автоотчет: ленточный.
В поле источника данных щелкнуть на стрелке и выбрать в качестве источника данных таблицу или запрос.
Щелкнуть на кнопке ОК.
Мастер автоотчета создает автоотчет в столбец или ленточный (по выбору пользователя), и открывает его в режиме Предварительного просмотра, который позволяет увидеть, как будет выглядеть отчет в распечатанном виде.
Изменение масштаба отображения отчета
Для изменения масштаба отображения пользуются указателем - лупой. Чтобы увидеть всю страницу целиком, необходимо щелкнуть в любом месте отчета. На экране отобразится страница отчета в уменьшенном масштабе.
Снова щелкнуть на отчете, чтобы вернуться к увеличенному масштабу отображения. В увеличенном режиме представления отчета, точка, на которой вы щелкнули, окажется в центре экрана. Для пролистывания страниц отчета пользуются кнопками перехода внизу окна.
Печать отчета
Для печати отчета необходимо выполнить следующее:
В меню Файл щелкнуть на команде Печать.
В области Печатать щелкнуть на варианте Страницы.
Чтобы напечатать только первую страницу отчета, введите 1 в поле "с" и 1 в поле "по".
Щелкнуть на кнопке ОК.
Прежде чем печатать отчет, целесообразно просмотреть его в режиме Предварительного просмотра, для перехода к которому в меню Вид нужно выбрать Предварительный просмотр.
Если при печати в конце отчета появляется пустая страница, убедитесь, что параметр Высота для примечаний отчета имеет значение 0. Если при печати пусты промежуточные страницы отчета, убедитесь, что сумма значений ширины формы или отчета и ширины левого и правого полей не превышает ширину листа бумаги, указанную в диалоговом окне Параметры страницы (меню Файл).
При разработке макетов отчета руководствуйтесь следующей формулой: ширина отчета + левое поле + правое поле
Для того чтобы подогнать размер отчета, необходимо использовать следующие приемы:
изменить значение ширины отчета;
уменьшить ширину полей или изменить ориентацию страницы.
Создание отчета
1. Запустите программу Microsoft Access. Откройте БД (например, учебную базу данных "Деканат").
2. Создайте Автоотчет: ленточный, используя в качестве источника данных таблицу (например, Студенты). Отчет открывается в режиме Предварительного просмотра, который позволяет увидеть, как будет выглядеть отчет в распечатанном виде.
3. Перейдите в режим Конструктора и выполните редактирование и форматирование отчета. Для перехода из режима предварительного просмотра в режим конструктора необходимо щелкнуть команду Закрыть на панели инструментов окна приложения Access. На экране появится отчет в режиме Конструктора.
Редактирование:
1) удалите поля код студента в верхнем колонтитуле и области данных;
2) переместите влево все поля в верхнем колонтитуле и области данных.
3) Измените надпись в заголовке страницы
В разделе Заголовок отчета выделить надпись Студенты.
Поместите указатель мыши справа от слова Студенты, так чтобы указатель принял форму вертикальной черты (курсора ввода), и щелкните в этой позиции.
Введите НТУ "ХПИ" и нажмите Enter.
4) Переместите Надпись. В Нижнем колонтитуле выделить поле =Now () и перетащить его в Заголовок отчета под название Студенты. Дата будет отображаться под заголовком.
5) На панели инструментов Конструктор отчетов щелкнуть на кнопке Предварительный просмотр, чтобы просмотреть отчет.
Форматирование:
1) Выделите заголовок Студенты НТУ "ХПИ"
2) Измените гарнитуру, начертание и цвет шрифта, а также цвет заливки фона.
3) На панели инструментов Конструктор отчетов щелкнуть на кнопке Предварительный просмотр, чтобы просмотреть отчет.
Изменение стиля:
Для изменения стиля выполните следующее:
На панели инструментов Конструктора отчетов щелкнуть на кнопке Автоформат, откроется диалоговое окно Автоформат.
В списке Стили объекта "отчет - автоформат" щелкнуть на пункте Строгий и затем щелкнуть на кнопке ОК. Отчет будет отформатирован в стиле Строгий.
Переключится в режим Предварительный просмотр. Отчет отобразится в выбранном вами стиле. Впредь все отчеты созданные с помощью функции Автоотчет будут иметь стиль Строгий, пока вы не зададите другой стиль в окне Автоформат.
Экспертные и обучающиеся системы
Экспертные системы являются одним из основных приложений искусственного интеллекта. Искусственный интеллект - это один из разделов информатики, в котором рассматриваются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые считаются интеллектуальными.
Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллектуальных системах, которые способны решать творческие задачи, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти (базе знаний) системы. Системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого класса задач, к которым относятся так называемые частично структурированные или неструктурированные задачи (слабо формализуемые или неформализуемые задачи).
Информационные системы, используемые для решения частично структурированных задач, подразделяются на два вида:
Создающие управленческие отчеты (выполняющие обработку данных: поиск, сортировку, фильтрацию). Принятие решения осуществляется на основе сведений, содержащихся в этих отчетах.
Разрабатывающие возможные альтернативы решения. Принятие решения сводится к выбору одной из предложенных альтернатив.
Информационные системы, разрабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными или экспертными:
Модельные информационные системы предоставляют пользователю модели (математические, статистические, финансовые и т.д.), которые помогают обеспечить выработку и оценку альтернатив решения.
Экспертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив пользователем за счет создания систем, основанных на знаниях, полученных от специалистов - экспертов.
Экспертные системы - это программы для компьютеров, аккумулирующие знания специалистов - экспертов в конкретных предметных областях, которые предназначены для получения приемлемых решений в процессе обработки информации. Экспертные системы трансформируют опыт экспертов в какой-либо конкретной отрасли знаний в форму эвристических правил и предназначены для консультаций менее квалифицированных специалистов.
Известно, что знания существуют в двух видах: коллективный опыт, личный опыт. Если предметная область представлена коллективным опытом (например, высшая математика), то эта предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня и эти знания являются слабоструктурированными, то такая область нуждается в экспертных системах. Современные экспертные системы нашли широкое применение во всех сферах экономики.
База знаний является ядром экспертной системы. Переход от данных к знаниям является следствием развития информационных систем. Для хранения данных применяются базы данных, а для хранения знаний - базы знаний. В базе данных, как правило, хранятся большие массивы данных с относительно небольшой стоимостью, а в базах знаний хранятся небольшие по объему, но дорогие информационные массивы.
База знаний - это совокупность знаний, описанных с использованием выбранной формы их представления. Наполнение базы знаний является одной из самых сложных задач, которая связана с выбором знаний их формализацией и интерпретацией.
Экспертная система состоит из:
базы знаний (в составе рабочей памяти и базы правил), предназначенной для хранения исходных и промежуточных фактов в рабочей памяти (ее еще называют базой данных) и хранения моделей и правил манипулирования моделями в базе правил
решателя задач (интерпретатора), который обеспечивает реализацию последовательности правил для решения конкретной задачи на основе фактов и правил, хранящейся в базах данных и базах знаний
подсистемы пояснения, позволяет пользователю получить ответы на вопрос: "Почему система приняла такое решение?"
подсистемы приобретения знаний, предназначенной как для добавления в базу знаний новых правил, так и модификации имеющихся правил.
интерфейса пользователя, комплекса программ, реализующих диалог пользователя с системой на стадии ввода информации, и получения результатов.
Экспертные системы отличаются от традиционных систем обработки данных тем, что в них, как правило, используется символьный способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решений. Для решения слабо формализуемых или неформализуемых задач более перспективными являются нейронные сети или нейрокомпьютеры.
Основу нейрокомпьютеров составляют нейронные сети - иерархические организованные параллельные соединения адаптивных элементов - нейронов, которые обеспечивают взаимодействие с объектами реального мира так же, как и биологическая нервная система.
Большие успехи использования нейросетей достигнуты при создании самообучающихся экспертных систем. Сеть настраивают, т.е. обучают, пропуская через нее все известные решения и добиваясь получения требуемых ответов на выходе. Настройка состоит в подборе параметров нейронов. Часто используют специализированную программу обучения, которая занимается обучением сети. После обучения система готова к работе.
Если в экспертную систему ее создатели предварительно закладывают знания в определенной форме, то в нейронных сетях неизвестно даже разработчикам, как формируются знания в ее структуре в процессе обучении и самообучении, т.е. сеть представляет собой "черный ящик".
Нейрокомпьютеры, как системы искусственного интеллекта, являются весьма перспективными и могут бесконечно совершенствоваться в своем развитии. В настоящее время системы искусственного интеллекта в форме экспертных систем и нейронных сетей находят широкое применение при решении финансово - экономических проблем.
Экспертные системы являются одним из основных приложений искусственного интеллекта. Искусственный интеллект – это один из разделов информатики, в котором рассматриваются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые считаются интеллектуальными.
Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллектуальных системах, которые способны решать творческие задачи, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти (базе знаний) системы. Системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого класса задач, к которым относятся так называемые частично структурированные или неструктурированные задачи (слабо формализуемые или неформализуемые задачи).
Информационные системы, используемые для решения частично структурированных задач, подразделяются на два вида:
Создающие управленческие отчеты (выполняющие обработку данных: поиск, сортировку, фильтрацию). Принятие решения осуществляется на основе сведений, содержащихся в этих отчетах.
Разрабатывающие возможные альтернативы решения. Принятие решения сводится к выбору одной из предложенных альтернатив.
Информационные системы, разрабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными или экспертными:
Модельные информационные системы предоставляют пользователю модели (математические, статистические, финансовые и т.д.), которые помогают обеспечить выработку и оценку альтернатив решения.
Экспертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив пользователем за счет создания систем, основанных на знаниях, полученных от специалистов - экспертов.
Экспертные системы - это программы для компьютеров, аккумулирующие знания специалистов - экспертов в конкретных предметных областях, которые предназначены для получения приемлемых решений в процессе обработки информации. Экспертные системы трансформируют опыт экспертов в какой-либо конкретной отрасли знаний в форму эвристических правил и предназначены для консультаций менее квалифицированных специалистов.
Известно, что знания существуют в двух видах: коллективный опыт, личный опыт. Если предметная область представлена коллективным опытом (например, высшая математика), то эта предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня и эти знания являются слабоструктурированными, то такая область нуждается в экспертных системах. Современные экспертные системы нашли широкое применение во всех сферах экономики.
База знаний является ядром экспертной системы. Переход от данных к знаниям является следствием развития информационных систем. Для хранения данных применяются базы данных, а для хранения знаний – базы знаний. В базе данных, как правило, хранятся большие массивы данных с относительно небольшой стоимостью, а в базах знаний хранятся небольшие по объему, но дорогие информационные массивы.
База знаний – это совокупность знаний, описанных с использованием выбранной формы их представления. Наполнение базы знаний является одной из самых сложных задач, которая связана с выбором знаний их формализацией и интерпретацией.
Экспертная система состоит из:
базы знаний (в составе рабочей памяти и базы правил), предназначенной для хранения исходных и промежуточных фактов в рабочей памяти (ее еще называют базой данных) и хранения моделей и правил манипулирования моделями в базе правил
решателя задач (интерпретатора), который обеспечивает реализацию последовательности правил для решения конкретной задачи на основе фактов и правил, хранящейся в базах данных и базах знаний
подсистемы пояснения, позволяет пользователю получить ответы на вопрос: «Почему система приняла такое решение?»
подсистемы приобретения знаний, предназначенной как для добавления в базу знаний новых правил, так и модификации имеющихся правил.
интерфейса пользователя, комплекса программ, реализующих диалог пользователя с системой на стадии ввода информации, и получения результатов.
Экспертные системы отличаются от традиционных систем обработки данных тем, что в них, как правило, используется символьный способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решений. Для решения слабо формализуемых или неформализуемых задач более перспективными являются нейронные сети или нейрокомпьютеры.
Основу нейрокомпьютеров составляют нейронные сети – иерархические организованные параллельные соединения адаптивных элементов – нейронов, которые обеспечивают взаимодействие с объектами реального мира так же, как и биологическая нервная система.
Большие успехи использования нейросетей достигнуты при создании самообучающихся экспертных систем. Сеть настраивают, т.е. обучают, пропуская через нее все известные решения и добиваясь получения требуемых ответов на выходе. Настройка состоит в подборе параметров нейронов. Часто используют специализированную программу обучения, которая занимается обучением сети. После обучения система готова к работе.
Если в экспертную систему ее создатели предварительно закладывают знания в определенной форме, то в нейронных сетях неизвестно даже разработчикам, как формируются знания в ее структуре в процессе обучении и самообучении, т.е. сеть представляет собой «черный ящик».
Нейрокомпьютеры, как системы искусственного интеллекта, являются весьма перспективными и могут бесконечно совершенствоваться в своем развитии. В настоящее время системы искусственного интеллекта в форме экспертных систем и нейронных сетей находят широкое применение при решении финансово – экономических проблем.
| " |
Экспертная система для обучения
– это программная система, реализующая функцию обучения на основе знаний экспертов. Возможности ЭОС
: Сетевое представление учебных курсов
Модели обучаемых
Генерация контрольных вопросов и данных для анализа ответов на них
Возможность наращивания баз знаний, умений и навыков
Задачи экспертной системы
: предоставить обучаемому четкие критерии достижения учебных целей (система контроля),
помочь ему построить оптимальный индивидуальный график обучения.
cохранить результаты предыдущих консультаций.
Экспертная система по решению задач в изучаемой предметной области
Экспертная система по диагностике ошибок обучаемого
Экспертная система по планированию процесса управления учением
1. Учение
Сетевое представление учебных курсов
Модели обучаемых
Генерация контрольных вопросов и данных для анализа ответов на них
Возможность наращивания баз знаний, умений и навыков
Задачи экспертной системы
: предоставить обучаемому четкие критерии достижения учебных целей (система контроля),
помочь ему построить оптимальный индивидуальный график обучения.
cохранить результаты предыдущих консультаций.
Экспертная система по решению задач в изучаемой предметной области
Экспертная система по диагностике ошибок обучаемого
Экспертная система по планированию процесса управления учением
1. Учение
предоставить обучаемому четкие критерии достижения учебных целей (система контроля),
помочь ему построить оптимальный индивидуальный график обучения.
cохранить результаты предыдущих консультаций.
Экспертная система по решению задач в изучаемой предметной области
Экспертная система по диагностике ошибок обучаемого
Экспертная система по планированию процесса управления учением
1. Учение
1. Учение . Создание среды приобретения знаний.
2. Обучение. Выполнение функций преподавателя по предъявлению материалу, контроля его усвоения и диагностики ошибок
3. Контроль и диагностика . Предоставление тестовых вопросов, оценка ответов и выявление ошибок.
4. Тренировка . Создание среды, которая позволяет приобретать и закреплять требуемые навыки и умения.
Экспертная оболочка
Экспертная оболочка
предназначена для организации обучения в режиме «компьютер-студент». Обучение в составе информационно-образовательной среды «Chopin» происходит по индивидуальному учебному плану и в индивидуальном темпе. Экспертная оболочка в среде выполняет роль советчика, который на основе реальных достижений обучаемого, зафиксированных в базе данных результатов тестирования и обучения, строит план обучения и принимает решения о достижении обучаемым некоторого уровня знаний о предметной области. VIPES – гибридная оболчка 
VIPES предназначена для работы в сети. Эта оболочка является многопользовательской. В данной системе используется графический интерфейс пользователя. Предметные специалисты и преподаватели способны самостоятельно создавать и редактировать базы знаний для оболочки VIPES.
Оболочка тестирования
Консоль анализа данных
Оболочка многользовательской ЭС с визуальным интерфейсом
База данных обучения и тестирования
Файловая система данных тестов и учебных курсов
Оболочка обучения
Служебный модуль
Тестирование исходных данных
Оболочка тестирования
Консоль анализа данных
Оболочка многользовательской ЭС с визуальным интерфейсом
База данных обучения и тестирования
Файловая система данных тестов и учебных курсов
Оболочка обучения
Служебный модуль
Тестирование исходных данных включает проверку фактографической информации, служащей основой для проведения экспертизы.
Логическое тестирование базы знаний заключается в обнаружении логических ошибок в системе продукций, не зависящих от предметной области; пропущенные и пересекающиеся правила; несогласуемые и терминальные клаузы (несогласуемые условия).
Концептуальное тестирование
проводится для проверки общей структуры системы и учета в ней всех аспектов решаемой задачи. 
1. Простота решения исходной задачи построения системы.
2. Возможность дополнения тестирующей системы в процессе использования.
3. Достаточно простая схема практического использования.
4. Привлекательность для пользователя за счет времени и усилий, затрачиваемых на проверку знаний. 
предложение нескольких вариантов ответов косвенно стимулирует пользователя анализировать различные решения, более глубоко исследовать поставленную задачу.
Рецензирующая экспертная система.
Один из путей решения проблемы проблема интенсификации процесса образования – использование новейших информационных технологий при обучении и стажировке молодых специалистов.
Для решения этой проблемы разработан проект по созданию рецензирующей экспертной системы, выполняющей функции эксперта – консультанта и педагога одновременно.
Экспертная система – программа, которая предназначена для того, чтобы моделировать человеческий интеллект, опыт, процесс познания.
С экспертной системой, основанной на рецензирующем подходе, пользователь предоставляет больший объем данных, а также собственный вариант решения или план действий.
Система оценивает план пользователя и обеспечивает критический анализ.
Критический анализ включает альтернативы, объяснения, оправдания, предупреждения и дополнительную информацию для рассмотрения. 
Рецензирующая экспертная система реализует два типа способностей:
Система может функционировать подобно обычной экспертной системе
Система может анализировать любой из возможных планов, предложенных пользователем, в контексте сценария возможных действий, и производить практический критический анализ.
Система может функционировать подобно обычной экспертной системе
Система может анализировать любой из возможных планов, предложенных пользователем, в контексте сценария возможных действий, и производить практический критический анализ.
1. пользователь вводит информацию относительно текущего действия и представляет свой операционный план или набор действий.
2. производится анализ введенного
3. пользователь получает требуемый результат.
4. если пользователь задал план действий как неизвестный, рецензирующая экспертная система будет функционировать как обычная экспертная система и выдаст план рекомендуемый экспертом. 
Все экспертные системы выполняют различные функции, но они преследуют одну единственную цель – сравнить данную задачу с имеющейся информацией в базе данных и выполнить ту функцию, которую выполняет данная экспертная система.
Что такое экспертно – обучающая система?
Какие 3 аспекта выделяют в тестировании экспертных систем?
-
Тема 2.3. Программные средства презентаций и основы офисного программирования
Тема 2.4.
2.4.11. Учебная база данных с главной кнопочной формой "Training_students" - Скачать
Системы управления базами данных и экспертные системы
2.4. Системы управления базами данных и экспертные системы
2.4.10. Экспертные и обучающиеся системы
Экспертные системы являются одним из основных приложений искусственного интеллекта. Искусственный интеллект – это один из разделов информатики, в котором рассматриваются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые считаются интеллектуальными.
Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллектуальных системах, которые способны решать творческие задачи, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти (базе знаний) системы. Системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого класса задач, к которым относятся так называемые частично структурированные или неструктурированные задачи (слабо формализуемые или неформализуемые задачи).
Информационные системы, используемые для решения частично структурированных задач, подразделяются на два вида:
- Создающие управленческие отчеты (выполняющие обработку данных: поиск, сортировку, фильтрацию). Принятие решения осуществляется на основе сведений, содержащихся в этих отчетах.
- Разрабатывающие возможные альтернативы решения. Принятие решения сводится к выбору одной из предложенных альтернатив.
Информационные системы, разрабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными или экспертными:
- Модельные информационные системы предоставляют пользователю модели (математические, статистические, финансовые и т.д.), которые помогают обеспечить выработку и оценку альтернатив решения.
- Экспертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив пользователем за счет создания систем, основанных на знаниях, полученных от специалистов - экспертов.
Экспертные системы - это программы для компьютеров, аккумулирующие знания специалистов - экспертов в конкретных предметных областях, которые предназначены для получения приемлемых решений в процессе обработки информации. Экспертные системы трансформируют опыт экспертов в какой-либо конкретной отрасли знаний в форму эвристических правил и предназначены для консультаций менее квалифицированных специалистов.
Известно, что знания существуют в двух видах: коллективный опыт, личный опыт. Если предметная область представлена коллективным опытом (например, высшая математика), то эта предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня и эти знания являются слабоструктурированными, то такая область нуждается в экспертных системах. Современные экспертные системы нашли широкое применение во всех сферах экономики.
База знаний является ядром экспертной системы. Переход от данных к знаниям является следствием развития информационных систем. Для хранения данных применяются базы данных, а для хранения знаний – базы знаний. В базе данных, как правило, хранятся большие массивы данных с относительно небольшой стоимостью, а в базах знаний хранятся небольшие по объему, но дорогие информационные массивы.
База знаний – это совокупность знаний, описанных с использованием выбранной формы их представления. Наполнение базы знаний является одной из самых сложных задач, которая связана с выбором знаний их формализацией и интерпретацией.
Экспертная система состоит из:
- базы знаний (в составе рабочей памяти и базы правил), предназначенной для хранения исходных и промежуточных фактов в рабочей памяти (ее еще называют базой данных) и хранения моделей и правил манипулирования моделями в базе правил;
- решателя задач (интерпретатора), который обеспечивает реализацию последовательности правил для решения конкретной задачи на основе фактов и правил, хранящейся в базах данных и базах знаний;
- подсистемы пояснения, позволяет пользователю получить ответы на вопрос: «Почему система приняла такое решение?»;
- подсистемы приобретения знаний, предназначенной как для добавления в базу знаний новых правил, так и модификации имеющихся правил;
- интерфейса пользователя, комплекса программ, реализующих диалог пользователя с системой на стадии ввода информации, и получения результатов.
Экспертные системы отличаются от традиционных систем обработки данных тем, что в них, как правило, используется символьный способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решений. Для решения слабо формализуемых или неформализуемых задач более перспективными являются нейронные сети или нейрокомпьютеры.
Основу нейрокомпьютеров составляют нейронные сети – иерархические организованные параллельные соединения адаптивных элементов – нейронов, которые обеспечивают взаимодействие с объектами реального мира так же, как и биологическая нервная система.
Большие успехи использования нейросетей достигнуты при создании самообучающихся экспертных систем. Сеть настраивают, т.е. обучают, пропуская через нее все известные решения и добиваясь получения требуемых ответов на выходе. Настройка состоит в подборе параметров нейронов. Часто используют специализированную программу обучения, которая занимается обучением сети. После обучения система готова к работе.
Если в экспертную систему ее создатели предварительно закладывают знания в определенной форме, то в нейронных сетях неизвестно даже разработчикам, как формируются знания в ее структуре в процессе обучении и самообучении, т.е. сеть представляет собой «черный ящик».
Нейрокомпьютеры, как системы искусственного интеллекта, являются весьма перспективными и могут бесконечно совершенствоваться в своем развитии.
В настоящее время системы искусственного интеллекта в форме экспертных систем и нейронных сетей находят широкое применение при решении финансово – экономических проблем.
Что такое экспертно – обучающая система?
Какие 3 аспекта выделяют в тестировании экспертных систем?
Тема 2.3. Программные средства презентаций и основы офисного программирования
Тема 2.4.
2.4.11. Учебная база данных с главной кнопочной формой "Training_students" - Скачать
Системы управления базами данных и экспертные системы
2.4. Системы управления базами данных и экспертные системы
2.4.10. Экспертные и обучающиеся системы
Экспертные системы являются одним из основных приложений искусственного интеллекта. Искусственный интеллект – это один из разделов информатики, в котором рассматриваются задачи аппаратного и программного моделирования тех видов человеческой деятельности, которые считаются интеллектуальными.
Результаты исследований по искусственному интеллекту используются в интеллектуальных системах, которые способны решать творческие задачи, принадлежащие конкретной предметной области, знания о которой хранятся в памяти (базе знаний) системы. Системы искусственного интеллекта ориентированы на решение большого класса задач, к которым относятся так называемые частично структурированные или неструктурированные задачи (слабо формализуемые или неформализуемые задачи).
Информационные системы, используемые для решения частично структурированных задач, подразделяются на два вида:
- Создающие управленческие отчеты (выполняющие обработку данных: поиск, сортировку, фильтрацию). Принятие решения осуществляется на основе сведений, содержащихся в этих отчетах.
- Разрабатывающие возможные альтернативы решения. Принятие решения сводится к выбору одной из предложенных альтернатив.
Информационные системы, разрабатывающие альтернативы решений, могут быть модельными или экспертными:
- Модельные информационные системы предоставляют пользователю модели (математические, статистические, финансовые и т.д.), которые помогают обеспечить выработку и оценку альтернатив решения.
- Экспертные информационные системы обеспечивают выработку и оценку возможных альтернатив пользователем за счет создания систем, основанных на знаниях, полученных от специалистов - экспертов.
Экспертные системы - это программы для компьютеров, аккумулирующие знания специалистов - экспертов в конкретных предметных областях, которые предназначены для получения приемлемых решений в процессе обработки информации. Экспертные системы трансформируют опыт экспертов в какой-либо конкретной отрасли знаний в форму эвристических правил и предназначены для консультаций менее квалифицированных специалистов.
Известно, что знания существуют в двух видах: коллективный опыт, личный опыт. Если предметная область представлена коллективным опытом (например, высшая математика), то эта предметная область не нуждается в экспертных системах. Если в предметной области большая часть знаний является личным опытом специалистов высокого уровня и эти знания являются слабоструктурированными, то такая область нуждается в экспертных системах. Современные экспертные системы нашли широкое применение во всех сферах экономики.
База знаний является ядром экспертной системы. Переход от данных к знаниям является следствием развития информационных систем. Для хранения данных применяются базы данных, а для хранения знаний – базы знаний. В базе данных, как правило, хранятся большие массивы данных с относительно небольшой стоимостью, а в базах знаний хранятся небольшие по объему, но дорогие информационные массивы.
База знаний – это совокупность знаний, описанных с использованием выбранной формы их представления. Наполнение базы знаний является одной из самых сложных задач, которая связана с выбором знаний их формализацией и интерпретацией.
Экспертная система состоит из:
- базы знаний (в составе рабочей памяти и базы правил), предназначенной для хранения исходных и промежуточных фактов в рабочей памяти (ее еще называют базой данных) и хранения моделей и правил манипулирования моделями в базе правил;
- решателя задач (интерпретатора), который обеспечивает реализацию последовательности правил для решения конкретной задачи на основе фактов и правил, хранящейся в базах данных и базах знаний;
- подсистемы пояснения, позволяет пользователю получить ответы на вопрос: «Почему система приняла такое решение?»;
- подсистемы приобретения знаний, предназначенной как для добавления в базу знаний новых правил, так и модификации имеющихся правил;
- интерфейса пользователя, комплекса программ, реализующих диалог пользователя с системой на стадии ввода информации, и получения результатов.
Экспертные системы отличаются от традиционных систем обработки данных тем, что в них, как правило, используется символьный способ представления, символьный вывод и эвристический поиск решений. Для решения слабо формализуемых или неформализуемых задач более перспективными являются нейронные сети или нейрокомпьютеры.
Основу нейрокомпьютеров составляют нейронные сети – иерархические организованные параллельные соединения адаптивных элементов – нейронов, которые обеспечивают взаимодействие с объектами реального мира так же, как и биологическая нервная система.
Большие успехи использования нейросетей достигнуты при создании самообучающихся экспертных систем. Сеть настраивают, т.е. обучают, пропуская через нее все известные решения и добиваясь получения требуемых ответов на выходе. Настройка состоит в подборе параметров нейронов. Часто используют специализированную программу обучения, которая занимается обучением сети. После обучения система готова к работе.
Если в экспертную систему ее создатели предварительно закладывают знания в определенной форме, то в нейронных сетях неизвестно даже разработчикам, как формируются знания в ее структуре в процессе обучении и самообучении, т.е. сеть представляет собой «черный ящик».
Нейрокомпьютеры, как системы искусственного интеллекта, являются весьма перспективными и могут бесконечно совершенствоваться в своем развитии.
В настоящее время системы искусственного интеллекта в форме экспертных систем и нейронных сетей находят широкое применение при решении финансово – экономических проблем.