Разработка экспертной системы с помощью продукционной модели знаний

Содержание

Введение        3

Исходные данные        5

Общая схема алгоритма прямой цепочки рассуждений        7

Общая схема алгоритма обратной цепочки рассуждений        15

Заключение        21

Список литературы        22

Введение

В период информационной эпохи появилось множество предметных областей, в которых люди выполняют различные обязанности и действия. Но всегда был поставлен вопрос о том, как можно усовершенствовать, упростить деятельность людей, чтобы избавиться или снизить до минимума рутинную работу. С каждым годом выходит огромное количество программного обеспечения, которое хоть и не полностью, но помогает в решении различных вопросов, с которыми сталкивается аналитик, эксперт или иное лицо, принимающее решение.

Так, например, в сфере кредитования можно настроить экспертную систему, которая позволит анализировать клиента, который хочет взять кредит. Благодаря обучаемости экспертных систем, она выявит узкие места клиента и сформируем довольно достоверный прогноз, на основании которого будет сделано заключение за самого эксперта, так как системе будет достаточно полученным данных о клиенте.

Экспертными системами занялись довольно давно, что позволило разрабатывать многочисленные проекты, благодаря действиям которых, можно использовать их, как человека-эксперта своей предметной области. Это значительно сильно облегчает работу во многих отраслях, связанных с анализом входных данных, что способствует принятию наиболее рациональных решений. Таковыми являются кредитование, ипотеки, покупки жилья, туризм и многие другие.

Как многим известно, чтобы такая модель приобрела свою базу знаний и начала функционировать в полном объеме, ее нужно обучить за счет человека-специалиста, который разбирается в своей сфере деятельности. Именно поэтому, чтобы модель принимала правильные решения и могла давать подсказки пользователям, ее достаточно обучить, и она сможет реализовывать свой потенциал.

В данной работе будет рассмотрен пример, основанный на туристической предметной области, который поможет по предпочтениям клиентов, выбрать конечный вариант поездки на отдых.

Целью данной работы является разработка экспертной системы с помощью продукционной модели знаний.

Чтобы достигнуть поставленной цели, необходимо выполнить следующие задачи:

1. Рассмотреть предметную область
2. Составить необходимые для экспертной системы переменные
3. Составить необходимые правила
4. Составить схему алгоритма прямой цепочки рассуждений
5. Реализовать прямую цепочку рассуждений на поставленном примере
6. Составить схему алгоритма обратной цепочки рассуждений
7. Реализовать обратную цепочку рассуждений на поставленном примере
8. Протестировать созданную экспертную систему

Исходные данные

Для предметной области «Туризм» необходимо сформировать базу знаний, в соответствии со следующим требованиям:

1. включить не менее 12 правил, из которых не менее 7 – сложные правила.
2. для описания правил использовать, не менее 8 переменных.
3. число циклов просмотра правил для прямой цепочки рассуждений должно составлять не менее 3.
4. для обратной цепочки рассуждений должны быть логически выведены не менее 4 переменных, прежде чем будет определена переменная вывода.
5. пару последовательных правил.

Отчет о лабораторной работе должен содержать:

1. Перечисление переменных, их описание и принимаемые ими возможные значения.
2. Правила, составляющие базу знаний.

Опираясь на предметную область стоит рассмотреть в качестве примера помощь клиенту в выборе посещения туристического места. Клиент, приходящий в организацию, имеет свои требования, а также предпочтения, которыми он делится с работником. На основании полученных данных клиенту подбирается наиболее подходящий вариант, куда он может отправится.