YourLib.net
Твоя библиотека
Главная arrow Информационные технологии (Е.Л. Румянцева, В.В. Слюсарь) arrow 9.3. Методология построения экспертных систем
9.3. Методология построения экспертных систем

9.3. Методология построения экспертных систем

   В системах, основанных на знаниях, правила, по которым решаются проблемы в конкретной предметной области, хранятся в базе знаний, являющейся ядром экспертной системы. Проблемы ставятся перед системой в виде совокупности фактов, описывающих некоторую ситуацию, и система с помощью базы знаний формирует решение. Система, как правило, функционирует в циклическом режиме в такой последовательности:
   1) запрос данных или результатов анализа;
   2) наблюдение, интерпретация результатов;
   3) усвоение новой информации;
   4) выдвижение с помощью правил временных гипотез;
   5) выбор следующих данных или результатов анализа, до тех пор пока не поступит информация, достаточная для окончательного вывода решения.
   Экспертные системы, основанные на знаниях, содержат три типа знаний:
   • структурированные статические знания о предметной области; после того как эти знания выявлены, они уже не изменяются;
   • структурированные динамические знания — изменяемые знания о предметной области, которые обновляются по мере выявления новой информации;
   • текущие знания, используемые для решения конкретной задачи или проведения консультации.
   База знаний создается и постоянно обновляется в процессе ее эксплуатации. Построение базы знаний включает три этапа:
   • описание предметной области;
   • выбор модели представления знаний;
   • приобретение знаний.
   Описание предметной области сводится к определению характера решаемых задач, выделению объектов, установлению связей между объектами и выбору модели представления знаний. Главная задача на этом этапе — определить, как будет представлена предметная область на различных уровнях абстракции.
   Модель представления знаний определяется выбранными средствами, с помощью которых можно адекватно описать предметную область. Полученная после формализации предметной области база знаний представляет собой результат абстрагирования этой области, которая, в свою очередь, была выделена в результате абстрагирования реального мира.
   Одной из наиболее сложных проблем, возникающих при создании экспертных систем, является приобретение знаний — преобразование знаний эксперта и описание применяемых им способов поиска решений в форму, позволяющую представить их в базе знаний, а затем эффективно использовать для решения задач в данной предметной области.
   Как правило, эксперт не прибегает к процедурным или количественным методам, его основным методом является аналогия, интуиция и абстрагирование. В базе знаний для построения пространства поиска решения необходимо определить цели, подцели и задачи на каждом уровне иерархии и установить связи между ними. Полученное качественное описание предметной области представляется средствами формального языка, чтобы привести это описание к виду, позволяющему поместить его в базу знаний системы.
   Проектирование экспертных систем существенно отличается от разработки обычного программного продукта. Особенностью является то, что неформализованность задач, решаемых экспертной системой, отсутствие ясной методологии их разработки приводит к необходимости постоянной модификации принципов и способов построения экспертных систем в ходе непосредственной разработки и накопления знаний о предметной области. Наиболее общими подходами и этапами разработки экспертных систем являются: идентификация, концептуализация, формализация, выполнение, тестирование и опытная эксплуатация [5, 20].
   На этапе идентификации определяются задачи, подлежащие решению, выявляются цели разработки, ресурсы, эксперты и категории пользователей.
   На этапе концептуализации проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.
   На этапе формализации определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решения, средств представления и манипулирования знаниями.
   На этапе выполнения осуществляется наполнение экспертом базы знаний системы. Процесс приобретения знаний разделяют на получение знаний от эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном экспертной системе. Эвристический характер знаний приводит к тому, что процесс их приобретения является весьма трудоемким. На данном этапе создаются прототипы экспертной системы, которые решают задачи предметной области. Затем по результатам этапов тестирования и опытной эксплуатации создается конечный продукт, пригодный для промышленного использования. Разработка прототипа состоит в программировании его компонентов или выборе их из имеющихся интеллектуальных систем и наполнении базой знаний.
   На этапе тестирования эксперт в интерактивном режиме, используя диалоговые средства, проверяет адекватность экспертной системы. Процесс тестирования продолжается до тех пор, пока эксперт не даст окончательной оценки о готовности системы к эксплуатации.
   На этапе опытной эксплуатации проверяется пригодность экспертной системы для конечных пользователей.
   Критерии, с помощью которых оценивается экспертная система, зависят от того, с чьей точки зрения дается оценка. При тестировании первого прототипа оценка осуществляется с точки зрения эксперта, для которого важна полнота и безошибочность правил вывода. При тестировании промышленной системы оценка производится с точки зрения инженера по знаниям, которого интересует эффективность работы системы. При тестировании после опытной эксплуатации оценка осуществляется с точки зрения пользователя, заинтересованного в удобстве работы и получении практической пользы.
   Отличительной чертой компьютерных программ, разрабатываемых для создания экспертных систем, является их способность накапливать знания и опыт квалифицированных специалистов (экспертов) в какой-либо узкой предметной области. Такой эффект достигается благодаря тому, что экспертная система в процессе функционирования моделирует ту же схему рассуждений, которую использует эксперт при анализе проблемы.
   К инструментальным средствам построения экспертных систем можно отнести пакеты Exsys Professional for Windows, Exsys Developer, представляющие собой экспертные оболочки и предназначенные для создания прикладных экспертных систем в разных предметных областях. Система построена на использовании правил вида «если-то-иначе». Для выбора стратегии получения заключения в системе по умолчанию используется обратная цепочка вывода. Прямая цепочка задается при настройке системы. Системы обладают развитым графическим интерфейсом, способны обращаться к внешним базам данных, проверять и сравнивать правила на непротиворечивость [11].
   Системы поддержки принятия решений предполагают использование пакетов программ, реализующих методы имитационного моделирования, факторного и корреляционного анализа, других экономико-математических и статистических методов. Рассмотрим характеристику экспертных систем и систем поддержки принятия решений, используемых для поддержки управленческих решений в экономике и бизнесе [12, 20].
   Банковская деятельность. В данной области повышение эффективности работы за счет использования ЭС и СППР могут достигаться, в частности, за счет мониторинга различных аспектов деятельности, таких, как обслуживание кредитных карт, займов, инвестиций, что позволяет значительно повысить эффективность работы.
   СППР применяются для выявления потенциальных мошенников, оценки риска кредитования, прогнозирования состава клиентов и их группировки. За счет этого банк может проводить целенаправленную маркетинговую политику, ориентированную на различные группы клиентов — в частности, предоставлять каждой группе наиболее ценные для нее услуги.
   Страховая деятельность. В этой области применение СГТПР сводится практически к тому же самому «набору» — выявлению потенциальных случаев мошенничества, анализу рисков и классификации клиентов. Так, обнаружение определенных стереотипов в заявлениях о выплате страхового возмещения и сравнение их с явно мошенническими случаями, связанными с получением значительной суммы, позволяет сократить число случаев мошенничества в будущем — страховая компания может значительно уменьшить свои потери, например, пересмотрев систему скидок или установив определенные правила для клиентов, подпадающих под выявленные признаки. Классификация клиентов дает возможность выявить наиболее выгодные категории клиентов для более успешного проведения целевого маркетинга.
   Розничная торговля. Торговые компании могут использовать технологии СГТПР для планирования закупок и хранения, анализа совместных покупок, поиска шаблонов поведения покупателей. Проанализировав информацию о количестве покупок и наличии товара на складе в течение некоторого периода времени, менеджер может планировать закупку товаров, например, с учетом сезонных колебаний спроса на товар.
   Поиск шаблонов поведения покупателя дает ответ на вопрос «Если сегодня покупатель приобрел один товар, то через какое время он купит другой товар?». Например, приобретая фотоаппарат, покупатель, вероятно, в ближайшем будущем станет приобретать пленку и пользоваться услугами по проявке и печати.
   Сфера телекоммуникаций. Телекоммуникационные компании используют СППР для подготовки и принятия комплекса решений, направленных на сохранение клиентов и минимизацию их оттока в другие компании. СППР позволяет более результативно проводить маркетинговые программы, вести более привлекательную тарификацию услуг. Анализ вызовов позволяет выявлять категории клиентов со стереотипами поведения, с тем чтобы дифференцированно подходить к привлечению клиентов и предоставлять дополнительные услуги.
   Одной из известных систем поддержки принятия решений является СППР «Эксперт», предназначенная для решения слабоструктурированных и неструктурированных задач планирования, прогнозирования и управления (рис. 9.4).
   Особенностями системы являются:
   • базирование на современных методах поддержки принятия решений для задач аналитического планирования;
   • возможность анализа данных на предмет согласованности и достоверности;
   • обработка совместных суждений, достижение консенсуса;
   • наличие библиотеки решений типовых задач в области финансов, экономики, в управлении предприятием, персоналом и др.
   Таким образом, СППР, формируя правила принятия решений, в качестве инструментов обобщения чаще всего используют средства составления аналитических отчетов произвольной формы, методы статистического анализа, экспертных оценок и систем, математического и имитационного моделирования.

Рис. 9.4. Модуль «Эксперт: связь» системы поддержки принятия решений «Эксперт» 

Рис. 9.4. Модуль «Эксперт: связь» системы поддержки принятия решений «Эксперт»

Контрольные вопросы

   1. Сформулируйте опредепение экспертной системы.
   2. Чем характеризуются потенциальные области применения ЭС?
   3. Перечислите основные компоненты ЭС.
   4. Назовите основные особенности ЭС.
   5. Для чего предназначен редактор базы знаний?
   6. В чем заключается отличие базы знаний от базы данных?
   7. Назовите основные функции подсистемы объяснений.
   8. Что является результатом работы ЭС?
   9. В чем заключается принятие решения?
   10. Перечислите основные типы неопределенностей, возникающих в процессе принятия решения.
   11. Назовите основные причины возникновения противоречий при принятии решений.
   12. Перечислите основные функции систем поддержки принятия решений.
   13. Назовите основные схемы, по которым может протекать процесс принятия решений.
   14. Что такое информационно-аналитическая система поддержки принятия решений?
   15. В чем состоит основное предназначение технологии OLAP?
   16. Перечислите основные требования, предъявляемые к СППР.
   17. Что такое информационное хранилище?
   18. Опишите структуру подсистемы хранения знаний.
   19. Сформулируйте определение.
   20. Назовите основные предпосылки появления технологий Data Mining.
   21. Перечислите основные подсистемы, входящие в структуру СППР.
   22. Какие типы знаний содержат ЭС?
   23. В чем заключается описание предметной области?
   24. Назовите основные особенности проектирования ЭС.
   25. Перечислите основные этапы проектирования ЭС.
   26. Каким образом производится оценка ЭС?
   27. Приведите примеры применения СППР в экономике.
   28. Перечислите особенности системы «Эксперт».

 
< Пред.   След. >