Laborator Sisteme Expert

Previzualizare laborator:

Cuprins laborator:

LABORATOR 1 - ARHITECTURA CLASICA A UNUI SISTEM EXPERT 2
LABORATOR 2 - CALCULUL PROPOZITIONAL 4
LABORATOR 3 - EXSYS PROFESSIONAL – PREZENTARE GENERALA 9
LABORATOR 4 - NOTIUNI INTRODUCTIVE 12
LABORATOR 5 - CONSTRUIREA UNEI BAZE DE CUNOSTINTE 14
LABORATOR 6 - LANSAREA ÎN EXECUTIE A BAZEI DE CUNOSTINTE 22
LABORATOR 7 - ACTUALIZAREA UNEI BAZE DE CUNOSTINTE 29
LABORATOR 8 - TESTAREA SI VALIDAREA BAZEI DE CUNOSTINTE 34
LABORATOR 9 - REALIZAREA INTERFETELOR DE DIALOG 37
lABORATOR 10 - REALIZAREA RAPOARTELOR 42
LABORATOR 11 - 13 - REALIZAREA PROIECTULUI 44
LABORATOR 14 - PREZENTAREA PROIECTULUI 44

Extras din laborator:

Din punctul de vedere al TI (formulat înainte de anii 1990), un SE este un program care permite “separarea cunostintelor declarative, exprimate în termenii calculului propozitional, fata de cunostintele procedurale implicite continute în algoritmul (motorul inferential) folosit în prelucrarea acestor cunostinte”.

De fapt, acesta este principiul esential al programarii bazate pe formalismele calculului propozitional. Principiul decurge din unele experimente, efectuate pe la începutul anilor 1970, în conditiile oferite de tehnica de calcul în momentul respectiv, si care propun reproducerea rationamentului uman sub forma unui algoritm de înlantuire a unor reguli logice, definite în termenii calculului propozitional (reguli de productie).

Fig. 1.1. – Schema logica a unui Sistem Expert generalizat

1. Achizitionarea cunostintelor – defineste mecanismele de captare a cunostintelor unui expert uman (blocul denumit “EXPERT”) asupra unui domeniu de activitate strict delimitat.

Facând ipoteza ca procedura notata aici “Modul de achizitionare a cunostintelor” este o procedura automata (nu, în sens strict, un program), atunci blocul “COGNITICIAN” este fie un operator uman (sursa datelor de intrare) fie un agent artificial care, aici, mediaza captarea cunostintelor expertului.

În acceptia traditionala cogniticianul este un operator uman care detine competenta de investigare si formalizare a cunostintelor expertului. Cu alte cuvinte expertul nu poate (în lipsa abilitatilor necesare, probabil) sa alimenteze direct baza de cunostinte, fiind necesara prezenta unui translator (cogniticianul) între om si masina. Consideram ca acest impas cultural este principalul motiv al unei raspândiri extrem de reduse a aplicatiilor de tip SE în mediul actual de afaceri.

Mai mult decât atât, daca admitem ca organizarea bazei de cunostinte, care ar trebui sa permita reproducerea cât mai exacta a cunostintelor expertului uman, nu este compatibila cu limbajul (natural) în care sunt exprimate cunostintele expertului, atunci fie trebuie sa admitem ca exista (si poate fi pus în aplicare prin mijloacele TI de care dispunem) un mecanism de formalizare a cunostintelor suficient pentru codificarea acestora în conventiile reprezentarii, fie trebuie sa cautam o solutie pentru integrarea expertului în sistem. În ambele situatii, se pune problema integrarii SE într-un mediu inteligent.

Revenind la schema de mai sus, sa observam ca scopul procesului de achizitionare a cunostintelor este acela de a permite construirea unei baze de cunostinte (BC). Într-o acceptie comuna asupra SE, achizitionarea cunostintelor este un proces static, asemanator unui proces de culegere a datelor pentru popularea initiala a unei baze de date.

2. Reprezentarea cunostintelor – defineste mecanismele si procesele de formalizare a cunostintelor (în termenii unei logici formale), în vederea implementarii acestora ca structuri de date (baze de cunostinte) într-un sistem fizic de prelucrare automata a datelor.

Daca ramânem la ideea ca un SE este, în esenta, un program, atunci BC este o intrare într-un algoritm de prelucrare a datelor numit, în termenii teoriei SE, motor de inferente. În termeni generali, prin inferenta se întelege “o forma logica a procesului de trecere de la unele propozitii numite premize la o propozitie numita concluzie” sau, dupa cum indica o varianta de interpretare propusa de aceeasi sursa, “un termen sinonim pentru rationament”.

Prin urmare, un motor de inferente este o procedura automata de rationament si, în acelasi timp, o procedura automata de prelucrare a bazei de cunostinte (cu alte cuvinte, a unei reprezentari formale a cunostintelor).

Cunostintele procedurale, implementate în forme algoritmice prin motorul de inferente, sunt, în mod formal, compatibile cu datele (cunostintele declarative) pe care le prelucreaza. Putem afirma ca, pe lânga faptul ca separa cunostintele declarative (baza de cunostinte) de cunostintele procedurale (motorul de inferente), o alta caracteristica, si poate mult mai importanta, a unui SE, consta în implementarea unor algoritmi de calcul (rationament) bazat pe cunostinte uniform organizate si uniform reprezentate în termeni formali

3. Prelucrarea cunostintelor – în esenta, este o procedura de aplicare a unui rationament artificial asupra unei baze de cunostinte.

Într-adevar, daca restrângem problema rationamentului numai la rezolvarea unor probleme de gestiune a întreprinderii, sa observam ca sunt necesare doua categorii de cunostinte: cele privind întreprinderea, ca sistem cu scopuri si mijloace proprii, si cele privind mediul de afaceri, ca mecanism de reglare a sistemului întreprindere. Natura cunostintelor impune si dezvoltarea unor mecanisme de rationament adecvate.

4. Utilizarea cunostintelor – este un proces care, înca, nu poate fi definit în mod clar din perspectiva arhitecturii SE.

Desigur, ca si în cazul oricarei alte spete de aplicatie a TI, produsul finit, aplicatia, raspunde unor cerinte ale utilizatorului.

Indiferent de orice discurs metodologic, numai utilizatorul SE valideaza acest produs. De asemenea, indiferent de performanta solutiei de proiectare sau de programare, SE ramâne, în ultima instanta, un produs informatic a carui valoare de întrebuintare este data de utilitatea lui. Din perspectiva întreprinderii, orice aplicatie de TI raspunde unor cerinte de utilizare a informatiei în cadrul întreprinderii si, prin urmare, nu este nimic mai mult decât o parte a sistemului

Observații:

Daca nu va pricepeti la sisteme expert incercati acest laborator care va invata pas cu pas cu se parcurge un sistem expert.

Download gratuit

Documentul este oferit gratuit,
trebuie doar să te autentifici in contul tău.

Structură de fișiere:
  • Laborator Sisteme Expert.doc
Alte informații:
Tipuri fișiere:
doc
Nota:
8.5/10 (9 voturi)
Nr fișiere:
1 fisier
Pagini (total):
50 pagini
Imagini extrase:
50 imagini
Nr cuvinte:
13 290 cuvinte
Nr caractere:
73 610 caractere
Marime:
959.39KB (arhivat)
Publicat de:
NNT 1 P.
Nivel studiu:
Facultate
Tip document:
Laborator
Domeniu:
Economie
Predat:
la facultate
Materie:
Economie
Profesorului:
Gabi Branza, Cristina Enache
Sus!