Современные методы диагностики тяговых трансформаторов железных дорог и построение экспертной системы для обработки результатов тепловизионной диагностики тяговых трансформаторов ВСЖД (стр. 15 из 25)

Коэффициент доверия — это число, которое означает вероятность или степень уверенности, с которой можно считать данный факт или правило достоверным или справедливым.

ЭС используют эвристики, так как задачи, которые она решает, трудны, не до конца понятны, не поддаются строгому математическому анализу или алгоритмическому решению. Алгоритмический метод гарантирует корректное или оптимальное решение задачи, тогда как эвристический метод даёт приемлемое решение в большинстве случаев.

Знания в ЭС организованы так, чтобы знания о предметной области отделить от других типов знаний системы, таких как общие знания, о том, как решать задачи или знание о том, как взаимодействовать с пользователем. Выделенные знания о предметной области называются базой знаний, тогда как общие знания о нахождении решений задач называются механизмом вывода. Программные средства, которые работают со знаниями, организованными таким образом, называются системами, основанными на знаниях.

Граница между программами ИИ и экспертными системами не так уж четко ограничена.

Экспертные системы - это программы, которые при решении задач, трудных для человека-эксперта, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом.

Как правило, современная экспертная система содержит следующие компоненты (Рисунок 27):

1) подсистему приобретения знаний;

2) базу знаний;

3) механизм вывода;

4) рабочую память;

5) интерфейс пользователя;

6) подсистему объяснения;

7) подсистему совершенствования вывода.

Рисунок 27 - Архитектура экспертной системы

Среда разработки используется создателями ЭС для введения и представления экспертных знаний, а среда консультации доступна пользователям (не экспертам) для получения экспертных знаний и советов.

Приобретение знаний - это сбор, передача и преобразование опыта решения проблем из некоторых источников знаний в компьютерные программы при их создании или расширении (потенциальные источники знаний - люди-эксперты, учебники, базы данных, исследовательские отчеты, собственный опыт пользователей).

База знаний содержит два основных элемента - факты (данные) из предметной области и специальные эвристики или правила, которые управляют использованием фактов при решении проблем.

Механизм вывода - управляющая структура ЭС. Известна также как интерпретатор правил (в ЭС, основанных на правилах). Это компьютерная программа, управляющая использованием системных знаний посредством формирования и организации последовательности шагов, предпринимаемых для решения проблемы (так называемой “повестки”).

Составляющие механизма вывода:

1) интерпретатор (обычно интерпретатор правил) выполняет выбранную повестку, применяя соответствующие правила из базы знаний;

2) планировщик управляет процессом выполнения повестки, оценивая эффект применения различных правил с точки зрения приоритетов или других критериев.

Рабочая память служит для хранения данных, полученных от пользователя, и промежуточных данных, выведенных в ходе работы системы.

Интерфейс пользователя. Экспертные системы содержат лингвистический процессор для дружественного, проблемно-ориентированного общения между пользователем и компьютером (лингвистический процессор преобразует входные данные, представленные на ограниченном естественном языке - русском, английском - в представление на внутреннем языке системы и обратно - сообщения системы на внутреннем языке в сообщения на ограниченном естественном). Общение это может сопровождаться графикой и многооконным меню.

Подсистема объяснения сообщает, почему и как программа вывода обрабатывает тот или иной символ. Обычно объяснительный блок сообщает следующее: как правила используют информацию пользователя, почему использовались (не использовались) данные правила, какие были сделаны выводы.

Совершенствование вывода. Люди-эксперты могут анализировать свою собственную работу, опыт, знания и улучшать их. Аналогичная способность необходима и для ЭС, чтобы она была способна анализировать причины своего успеха или неудачи. Это приведет к улучшению представления знаний в базе знаний и совершенствованию логического вывода.

В процессе решения задачи ЭС запрашивает у пользователя факты, касающиеся конкретной ситуации (проблемы). Получив ответы, ЭС пытается вывести заключение (рекомендацию). Эта попытка выполняется механизмом вывода, решающим, какая стратегия эвристического поиска должна быть использована применительно к данной проблеме. Пользователь может запросить объяснение поведения ЭС и объяснение ее заключений. Качество вывода определяется методом, выбранным для представления знаний, объемом базы знаний и мощностью механизма вывода.

Экспертная система, из которой удалена база знаний, называется оболочкой. Первые инструментальные системы для создания ЭС и были получены из готовых ЭС путем удаления предметных знаний (например, emycin из mycin, kas из prospector). С помощью оболочки можно быстрее создать ЭС, чем “с нуля”, но за легкость эту приходится расплачиваться сужением предметной области. Если ЭС mycin используется для диагностики заболеваний крови, то с помощью emycin (скелетного языка, оболочки mycin) можно создать диагностическую систему для других целей, но вряд ли - ЭС, анализирующую состояние рынка ценных бумаг.

Однако существует более высокий класс приложений, где требуется учитывать динамику изменения окружающего мира за время исполнения приложения. Такие экспертные системы получили название динамических ЭС и их обобщённая структура будет иметь вид, приведённый на рисунке 28.

По сравнению со статической ЭС в динамическую вводится ещё два компонента:

1) подсистема моделирования внешнего мира;

2) подсистема сопряжения с внешним миром.

Рисунок 28 – Архитектура динамической экспертной системы

Динамические ЭС осуществляет связи с внешним миром через систему контроллеров и датчиков. Кроме того компоненты БЗ и механизма вывода существенно изменяются, чтобы отразить временную логику происходящих в реальном мире событий.

К разряду таких динамических сред разработки ЭС относится семейство программных продуктов фирмы Gensym Corp. (США). Один из таких продуктов система G2 – базовый программный продукт, представляющий собой графическую, объектно-ориентированную среду для построения и сопровождения экспертных систем реального времени, предназначенных для мониторинга, диагностики, оптимизации, планирования и управления динамическим процессом.

4.1.3 Состав и взаимодействие участников построения и эксплуатации экспертных систем

К числу основных участников следует отнести саму экспертную систему, экспертов, инженеров знаний, средства построения ЭС и пользователей. Их основные роли и взаимоотношение приведены на рисунке 29.

Рисунок 29 – Взаимосвязи основных участников построения и эксплуатации экспертных систем

Экспертная система — это программное средство, использующее знания экспертов, для высокоэффективного решения задач в интересующей пользователя предметной области. Она называется системой, а не просто программой, так как содержит базу знаний, решатель проблемы и компоненту поддержки. Последняя из них помогает пользователю взаимодействовать с основной программой.

Эксперт — это человек, способный ясно выражать свои мысли и пользующийся репутацией специалиста, умеющего находить правильные решения проблем в конкретной предметной области. Эксперт использует свои приёмы и ухищрения, чтобы сделать поиск решения более эффективным, и ЭС моделирует все его стратегии.

Инженер знаний — человек, как правило, имеющий познания в информатике и искусственном интеллекте и знающий, как надо строить ЭС. Инженер знаний опрашивает экспертов, организует знания, решает, каким образом они должны быть представлены в ЭС, и может помочь программисту в написании программ.

Средство построения ЭС — это программное средство, используемое инженером знаний или программистом для построения ЭС. Этот инструмент отличается от обычных языков программирования тем, что обеспечивает удобные способы представления сложных высокоуровневых понятий.

Пользователь — это человек, который использует уже построенную ЭС. создатель инструмента, отлаживающий средство построения ЭС;

Важно различать инструмент, который используется для построения ЭС, и саму ЭС. Инструмент построения ЭС включает как язык, используемый для доступа к знаниям, содержащимся в системе, и их представления, так и поддерживающие средства – программы, которые помогают пользователям взаимодействовать с компонентой экспертной системы, решающей проблему.

4.1.4 Преимущества использования экспертных систем

Преимуществами и положительными качествами искусственной компетенции являются:

1) Её постоянство. Человеческая компетенция ослабевает со временем. Перерыв в деятельности человека-эксперта может серьёзно отразиться на его профессиональных качествах.

2) Лёгкость передачи или воспроизведения. Передача знаний от одного человека другому — долгий и дорогой процесс. Передача искусственной информации — это простой процесс копирования программы или файла данных.

3) Устойчивость и воспроизводимость результатов. Эксперт-человек может принимать в тождественных ситуациях разные решения из-за эмоциональных факторов. Результаты ЭС — стабильны.