3.БАЗЫ ЗНАНИЙ, ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, ОБЛАСТИ ИХ ПРИМЕНЕНИЯ. 4

16. СОДЕРЖАНИЕ И МЕТОДЫ ПРОЕКТИРОВАНИЯ АИС ПРЕДПРИЯТИЙ. 9

ЗАДАЧА 3. 13

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 19

За последние тридцать лет теория баз данных (БД) стала одним из основных разделов информатики, оказывающим сильное воздействие на развитие архитектуры вычислительных систем, современную информационную технологию и методологию проектирования автоматизированных информационных систем (АИС), особенно банков данных (БнД). В последние годы в теории БД сложилось новое направление научных исследований, получившее название семантического, или концептуального, моделирования в БД. Его основная цель - интеллектуализация банков данных и организация интерфейса конечного пользователя с информационной системой на уровне представлений о предметной области, а не на уровне структур данных.

Первоначально в теории БД основное внимание уделялось средствам эффективной организации данных и манипулирования ими. Одновременно стало ясным, что эффективность новых информационных систем - банков данных - зависит не только от характеристик технических средств и программного обеспечения, но и от эффективности взаимодействия человек - машина. Перенос акцента на конечного пользователя и привел в конечном счете к формированию нового направления исследований в теории БД, непосредственно связанного с задачей о представлении знаний.

Экспертные системы (ЭС) возникли как значительный практический результат в применении и развитии методов искусственного интеллекта (ИИ)- совокупности научных дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого) характера с использованием ЭВМ.

ЭС- это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации, ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует эффективности работы и повышению квалификации специалистов.

Главным достоинством экспертных систем является возможность накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека к любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.

Экспертная система состоит из базы знаний (части системы, в которой содержатся факты), подсистемы вывода (множества правил, по которым осуществляется решение задачи), подсистемы объяснения, подсистемы приобретения знаний и диалогового процессора .

ЭС выдают советы, проводят анализ, выполняют классификацию, дают консультации и ставят диагноз. Они ориентированы на решение задач, обычно требующих проведения экспертизы человеком-специалистом. В отличие от машинных программ, использующий процедурный анализ, ЭС решают задачи в узкой предметной области (конкретной области экспертизы)на основе дедуктивных рассуждений. Такие системы часто оказываются способными найти решение задач, которые неструктурированны и плохо определены. Они справляются с отсутствием структурированности путем привлечения эвристик, т. е. правил, взятых "с потолка", что может быть полезным в тех системах, когда недостаток необходимых знаний или времени исключает возможность проведения полного анализа.

1. Нильсон Н.Д. Искусственный интеллект. Методы поиска решений. - М.: Мир, 1973.

2. Семин О.А. Стандартизация и управление качеством продовольственных товаров. - М., Экономика, 1979.

3. Справочник товароведа продовольственных товаров, М., Экономика, 1988.

4. Убейко В.Н. Экспертные системы.- М.: МАИ, 1992.

5. Человеко - машинные системы и анализ данных, РАН, Институт проблем передачи информации, Сборник научных трудов, Москва, Наука, 1992.

Примечаний нет.