Wiki ТНТУ - Внесок користувача [uk]

Історичний огляд методів дослідження електрофізіологічних сигналів в офтальмології

2012-03-13T12:16:05Z

Lenalunak:

{{Завдання|Білінська Л. В.|Назаревич О. Б.|10 березня 2012}}

{{Презентація доповіді |title= [http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/1583 Історичний огляд методів дослідження електрофізіологічних сигналів в офтальмології]}}

{|border=2 style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px"
|-
| colspan=3 align=center|[[Файл:lida.gif|center|thumb|250px|Bilinska_lida]]
|-
| Ім'я || Лідія
|-
| Прізвище || Білінська
|-
| По-батькові || Володимирівна
|-
| Факультет || ФІС
|-
| Група || СНм-51
|-
| Залікова книжка || СНм-11-227
|}

<noinclude>[[Категорія:Шаблони]]</noinclude>
[http://ru.wikipedia.org/wiki/Электрофизиология Електрофізіологія]- розділ фізіології, що вивчає електричні явища в організмі при різних видах його діяльності: довільної і мимовільної, викликаної і спонтанної, на мікро-та макрорівні в діапазоні від дослідження біоелектричної активності, опосередкованої іонними процесами в синапсах і мембранах окремих клітин і волокон, до аналізу результатів поліграфічної реєстрації, що дозволяє оцінити інтегративні функції цілісного організму.Предметом вивчення в електрофізіології є також активність нервових та інших елементів, їх констеляцій, окремих органів і цілісного організму при дії на них постійного або змінного струму. В даний час власне електрофізіологія є одночасно методичною базою багатьох розділів фізіології і психології, а також медицини і біофізики. 

[http://ru.wikipedia.org/wiki/Электроэнцефалография Електроенцефалографія (ЕЕГ)] - розділ електрофізіології, що вивчає закономірності сумарної електричної активності мозку, що відводиться з поверхні шкіри голови, а також метод запису таких потенціалів. Також ЕЕГ - неінвазивний метод дослідження функціонального стану головного мозку шляхом реєстрації його біоелектричної активності. Електроенцефалографія дає можливість якісного та кількісного аналізу функціонального стану головного мозку і його реакцій при дії подразників. Запис ЕЕГ широко застосовується в діагностичної та лікувальної роботи (особливо часто при епілепсії), в анестезіології, а також при вивченні діяльності мозку, пов'язаної з реалізацією таких функцій, як сприйняття, пам'ять, адаптація і т. д. 

[http://ru.wikipedia.org/wiki/Электроретинография Електроретинографія (ЕРГ)] - метод вивчення функціонального стану сітківки, заснований на реєстрації біопотенціалів, що виникають в ній при світловому подразненні. На електроретинограми можна виділити 3 компоненти: початкова a-хвиля,, b-хвиля,, і пізня c-хвиля. В залежності виду ERG, c-хвиля може бути позитивною, негативною або відсутнім (цілком або частково). 

[http://ru.wikipedia.org/wiki/Вызванный_потенциал Викликаний потенціал (ВП)] - електрична реакція мозку на зовнішній подразник або на виконання розумової (когнітивної) завдання. Найбільш широко використовуваними подразниками є візульние для реєстрації зорових ВП, звукові для реєстрації аудиторних ВП та електричні для реєстрації соматосенсорних ВП. Запис ВП проводиться за допомогою електроенцефалографічних електродів, розташованих на поверхні голови. 

==Методи дослідження електрофізіологічних сигналів мозку==
Сучасний етап розвитку діагностичних методів і засобів характеризується суттєвим використанням новітніх інформаційних технологій. Застосування сучасної вимірювальної техніки у поєднанні з новими алгоритмами обробки даних сприяє підвищенню рівня об'єктивності та достовірності діагностичних рішень, скороченню часу проведення обстежень, а також дозволяє виявляти нові інформативні параметри. 

===Перший етап розвитку наукових досліджень===
Наявність електричних потенціалів у живих організмах уперше встановив Л. Гальвані в кінці 18 ст., але детальне вивчення їх розпочалося значно пізніше, коли завдяки розвиткові фізики стало можливим створення високочутливих реєструючих приладів. Уперше електричні потенціали, що виникали в мозку у відповідь на стимуляцію якого-небудь сенсорного органу досліджував Р. Катон у 1875 р. Він накладав один реєструючий електрод безпосередньо на кору головного мозку тварини, інший - на поверхню зрізу мозку і, використовуючи в якості стимулу світло лампи, спостерігав зміни різниці потенціалів між електродами. Р. Катону належить також заслуга відкриття електроенцефалограми (ЕЕГ) в тих самих експериментах. Помістивши обидва електроди на непошкоджений мозок, він виявив неперервні коливання різниці потенціалів при відсутності стимуляції. Це й була ЕЕГ. Вперше викликані потенціали (ВП) у корі великих півкуль реєстрував В.В. Правдич-Немінский (1913,1925) з допомогою струнного гальванометра. 
В 1929 p. 1. Бергер виявив, що ЕЕГ можна зареєструвати з поверхні шкіри голови людини. Після цього електроенцефалографія почала швидко розвиватися. ЕЕГ з допомогою різних приладів і методів обробки даних вперше вивчали Дітш (1932), М.Н. Ліванов (1934), Едріан, Метьюз (1935) та ін. Однак сенсорні ВП, відведені від поверхні шкіри голови не можливо було так просто реєструвати та досліджувати, як ЕЕГ. 
Потужність ВП після проходження через позамозкові тканини дуже зменшується і тому при відведенні з поверхні скальпа ВП виявляється зашумленим через ЕЕГ, потужність якої перевищує потужність ВП (спонтанна ЕЕГ - коливання електричного потенціалу мозку, незалежно від стимуляції). Крім того, частотні спектри ЕЕГ та ВП у перекриваються.
У 1947 р. Дж. Даусон уперше запропонував метод реєстрації та виділення із спонтанної ЕЕГ мозкових електричних потенціалів людини, викликаних стимуляцією периферичного нерва та відведених від поверхні шкіри голови . В основі цього методу лежить припущення, що "ВП з'являються через строго визначений час після подачі стимулу і мають відносно постійну хвильову конфігурацію", а "зв'язок спонтанних ритмів із стимулом є чисто випадковим". У 1954 р. Дж. Даусон створив "ємнісний суматор", призначений для сумування постстимульних реалізацій ЕЕГ у дискретні послідовні моменти часу . Інший, досить цікавий пристрій - "фотографічний усереднювач" був запропонований в 1955 р. Кальве та Шерером. 

===Другий етап розвитку наукових досліджень===
Наступний етап розвитку наукових досліджень у напрямку розробки інформаційно-вимірювальних систем (IBС) для діагностики за ВП пов'язаний із вирішенням проблеми автоматизації управління електрофізіологічним експериментом. 
Першим цифровим обчислювальним пристроєм, спеціально розробленим для виділення та подальшого аналізу ВП був Average Response Computer (ARC), виготовлений в 1961 p. в Массачусетському технологічному інституті. Випускали також пристрої на основі універсальних електронних ЕОМ – ТХ-0, LINC (Laboratory Instrument Computer), PDP-72, які були призначені перш за все для наукових досліджень. 
На сьогодні найбільш розповсюдженими в офтальмологічних клініках України та СНД сучасними ІВС для офтальмодіагностики по зорових викликаних потенціалах є: '''(перерахувати)'''. Деякі з цих систем призначені для використання тільки в офтальмологічній практиці, а також включають підсистеми для реєстрації й аналізу електроретинограм та електроокулограм, інші дозволяють досліджувати, крім зорових, також слухові та соматосенсорні ВП. 

==Методи дослідження викликаних потенціалів сітківки ока==
В останні десятиліття для діагностики захворювань сітківки та зорових нервів лікарі почали широко використовувати метод електроретинографії. Він базується на аналізі електроретинограми (ЕРГ), яка являє собою графічне вираження електричної реакції множини клітинних елементів сітківки ока на зовнішнє світлове подразнення.
ЕРГ реєструється шляхом вимірювання електричного потенціалу рогівки ока відносно референтної точки (мочки вух, точки на лобі). Реєструються викликані потенціали сітківки, які виникають у відповідь на стимул (спалахи світла різної довжини хвилі, інтенсивності, частоти).

===Перший етап розвитку наукових досліджень===
Основоположником клінічної електрофізіології органів зору є шведський вчений-офтальмолог Карпе, який для проведення досліджень використовував контактні лінзи (1945). Хоч контактну лінзу вперше для ЕРГ запропонував американський фізіолог Рігс (1941). 
Велика кількість робіт з даної тематики вийшла з лабораторії шведського фізіолога Граніта, в яких використовувалося подразнення ока тварин струмом. 
Дію поляризованого струму на ЕРГ жаби вивчали французькі вчені Бенуа і Коршо (1953), російські - А.В.Лебединсхий і І.А.Пеймер (1955). Порівняння електричних і світлових подразнювачів ока описав Марков О.П. (1952). Автор показав, що латентний період (час від подачі стимулу до появи реакції) для електричного подразнення на 50 - 80 мсек коротший, ніж для світлового. Необхідно світловий стимул прикласти на 50 - 100 мсек раніше електричного, щоб відчуття від обох виникли одночасно. Це пояснюється тим, що електричний стимул безпосередньо подразнює закінчення нерва, а світловий стимул діє через фотохімічні процеси в рецепторах сітківки, на що затрачається час. 

===Другий етап розвитку наукових досліджень===
'''Перелічити 1(конструкція І.А.Пеймер і М.П Ульт, виконана в Ленінградському технологічному інституті) 2, а також 3'''. 
З урахуванням складності й істотної динаміки процесів, які реєструються, повністю автоматизований запис ЕРГ поки не виконано. Необхідним є постійне візуальне спостереження оператора за сигналами, які надходять на вхід АЦП і за процесом їх усереднення, що дозволяє вносити корективи по ходу запису. Це забезпечується виведенням сигналів на екран приладу. 
Всі існуючі комп'ютеризовані прилади дозволяють на екрані швидко і точно вимірювати амплітуду й латентність основних піків ЕРГ шляхом ручного переміщення візира і встановлення на них спеціальних маркерів. У деяких системах ("BASIS ЕРМ") передбачено спеціалізовані програми, які повністю автоматизують вказані вимірювання в типових випадках. 

===Третій етап розвитку наукових досліджень===
Роботи з широкого використання електроретинографічних досліджень у СНД стали можливими після впровадження нових лікарських методик на базі Московського НДІ ім. Гельмгольца та розробки спеціальних пристроїв для відбору ЗВП, при світловому подразненні. 
В 1992-1993 pp. інститутом вищої нервової діяльності й нейрофізіології Російської академії наук (РАН) та інститутом проблем передачі інформації РАН у співробітництві з Всеросійським центром пластичної хірургії ока проводилася розробка методів і апаратури для діагностики захворювання зорової системи людини. Статистична обробка результатів проводилася на ЕОМ із використанням стандартних статистичних програм. 
Недоліком вказаної апаратури для реєстрації ЕРГ є складність освоєння методики роботи лікарем-оператором, недостатня кількість інформації для прийняття рішень, відсутність автоматизованого відбору інформативних (діагностичних) параметрів. 

==Список використаних джерел==
* Шагас Ч. Викликані потенціали мозку в нормі та патології: Пер. з нім.-М.: Мир, 1975.-316с. 
* Лакомин А.І. Електрофізіологія.-М.: ВШ, 1977.-275с. 
* Ліванов М.Н. Вибрані праці.-М.: Наука, 1989.-400 с. 
* Труш В.Д. ЕОМ в нейрофізіологічних дослідженнях.-М.: Наука, 1978.-237 с. 
* Марченко Б.Г., Мацюк О.В., Фриз М.Є. Наукова монографія.-Тернопіль: Видавництво ТНТУ ім. І.Пулюя,2005.-183 с. 

==Посилання==
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Электрофизиология Електрофізіологія]
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Электроэнцефалография Електроенцефалографія (ЕЕГ)]
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Электроретинография Електроретинографія (ЕРГ)]
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Вызванный_потенциал Викликаний потенціал (ВП)]

[[Категорія: Планування експерименту]]
[[Категорія: Виступ на семінарі]]

{{Завдання:Виступ|Bilinska_lida|13 січня 2012|Історичний огляд методів дослідження електрофізіологічних сигналів в офтальмонології}}

Історичний огляд методів дослідження електрофізіологічних сигналів в офтальмології

2012-03-13T12:15:34Z

Lenalunak:

{{Завдання|Білінська Л. В.=[http://wiki.tntu.edu.ua/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D0%B8%D1%81%D1%82%D1%83%D0%B2%D0%B0%D1%87:Bilinska_lida]|Назаревич О. Б.|10 березня 2012}}

{{Презентація доповіді |title= [http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/1583 Історичний огляд методів дослідження електрофізіологічних сигналів в офтальмології]}}

{|border=2 style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px"
|-
| colspan=3 align=center|[[Файл:lida.gif|center|thumb|250px|Bilinska_lida]]
|-
| Ім'я || Лідія
|-
| Прізвище || Білінська
|-
| По-батькові || Володимирівна
|-
| Факультет || ФІС
|-
| Група || СНм-51
|-
| Залікова книжка || СНм-11-227
|}

<noinclude>[[Категорія:Шаблони]]</noinclude>
[http://ru.wikipedia.org/wiki/Электрофизиология Електрофізіологія]- розділ фізіології, що вивчає електричні явища в організмі при різних видах його діяльності: довільної і мимовільної, викликаної і спонтанної, на мікро-та макрорівні в діапазоні від дослідження біоелектричної активності, опосередкованої іонними процесами в синапсах і мембранах окремих клітин і волокон, до аналізу результатів поліграфічної реєстрації, що дозволяє оцінити інтегративні функції цілісного організму.Предметом вивчення в електрофізіології є також активність нервових та інших елементів, їх констеляцій, окремих органів і цілісного організму при дії на них постійного або змінного струму. В даний час власне електрофізіологія є одночасно методичною базою багатьох розділів фізіології і психології, а також медицини і біофізики. 

[http://ru.wikipedia.org/wiki/Электроэнцефалография Електроенцефалографія (ЕЕГ)] - розділ електрофізіології, що вивчає закономірності сумарної електричної активності мозку, що відводиться з поверхні шкіри голови, а також метод запису таких потенціалів. Також ЕЕГ - неінвазивний метод дослідження функціонального стану головного мозку шляхом реєстрації його біоелектричної активності. Електроенцефалографія дає можливість якісного та кількісного аналізу функціонального стану головного мозку і його реакцій при дії подразників. Запис ЕЕГ широко застосовується в діагностичної та лікувальної роботи (особливо часто при епілепсії), в анестезіології, а також при вивченні діяльності мозку, пов'язаної з реалізацією таких функцій, як сприйняття, пам'ять, адаптація і т. д. 

[http://ru.wikipedia.org/wiki/Электроретинография Електроретинографія (ЕРГ)] - метод вивчення функціонального стану сітківки, заснований на реєстрації біопотенціалів, що виникають в ній при світловому подразненні. На електроретинограми можна виділити 3 компоненти: початкова a-хвиля,, b-хвиля,, і пізня c-хвиля. В залежності виду ERG, c-хвиля може бути позитивною, негативною або відсутнім (цілком або частково). 

[http://ru.wikipedia.org/wiki/Вызванный_потенциал Викликаний потенціал (ВП)] - електрична реакція мозку на зовнішній подразник або на виконання розумової (когнітивної) завдання. Найбільш широко використовуваними подразниками є візульние для реєстрації зорових ВП, звукові для реєстрації аудиторних ВП та електричні для реєстрації соматосенсорних ВП. Запис ВП проводиться за допомогою електроенцефалографічних електродів, розташованих на поверхні голови. 

==Методи дослідження електрофізіологічних сигналів мозку==
Сучасний етап розвитку діагностичних методів і засобів характеризується суттєвим використанням новітніх інформаційних технологій. Застосування сучасної вимірювальної техніки у поєднанні з новими алгоритмами обробки даних сприяє підвищенню рівня об'єктивності та достовірності діагностичних рішень, скороченню часу проведення обстежень, а також дозволяє виявляти нові інформативні параметри. 

===Перший етап розвитку наукових досліджень===
Наявність електричних потенціалів у живих організмах уперше встановив Л. Гальвані в кінці 18 ст., але детальне вивчення їх розпочалося значно пізніше, коли завдяки розвиткові фізики стало можливим створення високочутливих реєструючих приладів. Уперше електричні потенціали, що виникали в мозку у відповідь на стимуляцію якого-небудь сенсорного органу досліджував Р. Катон у 1875 р. Він накладав один реєструючий електрод безпосередньо на кору головного мозку тварини, інший - на поверхню зрізу мозку і, використовуючи в якості стимулу світло лампи, спостерігав зміни різниці потенціалів між електродами. Р. Катону належить також заслуга відкриття електроенцефалограми (ЕЕГ) в тих самих експериментах. Помістивши обидва електроди на непошкоджений мозок, він виявив неперервні коливання різниці потенціалів при відсутності стимуляції. Це й була ЕЕГ. Вперше викликані потенціали (ВП) у корі великих півкуль реєстрував В.В. Правдич-Немінский (1913,1925) з допомогою струнного гальванометра. 
В 1929 p. 1. Бергер виявив, що ЕЕГ можна зареєструвати з поверхні шкіри голови людини. Після цього електроенцефалографія почала швидко розвиватися. ЕЕГ з допомогою різних приладів і методів обробки даних вперше вивчали Дітш (1932), М.Н. Ліванов (1934), Едріан, Метьюз (1935) та ін. Однак сенсорні ВП, відведені від поверхні шкіри голови не можливо було так просто реєструвати та досліджувати, як ЕЕГ. 
Потужність ВП після проходження через позамозкові тканини дуже зменшується і тому при відведенні з поверхні скальпа ВП виявляється зашумленим через ЕЕГ, потужність якої перевищує потужність ВП (спонтанна ЕЕГ - коливання електричного потенціалу мозку, незалежно від стимуляції). Крім того, частотні спектри ЕЕГ та ВП у перекриваються.
У 1947 р. Дж. Даусон уперше запропонував метод реєстрації та виділення із спонтанної ЕЕГ мозкових електричних потенціалів людини, викликаних стимуляцією периферичного нерва та відведених від поверхні шкіри голови . В основі цього методу лежить припущення, що "ВП з'являються через строго визначений час після подачі стимулу і мають відносно постійну хвильову конфігурацію", а "зв'язок спонтанних ритмів із стимулом є чисто випадковим". У 1954 р. Дж. Даусон створив "ємнісний суматор", призначений для сумування постстимульних реалізацій ЕЕГ у дискретні послідовні моменти часу . Інший, досить цікавий пристрій - "фотографічний усереднювач" був запропонований в 1955 р. Кальве та Шерером. 

===Другий етап розвитку наукових досліджень===
Наступний етап розвитку наукових досліджень у напрямку розробки інформаційно-вимірювальних систем (IBС) для діагностики за ВП пов'язаний із вирішенням проблеми автоматизації управління електрофізіологічним експериментом. 
Першим цифровим обчислювальним пристроєм, спеціально розробленим для виділення та подальшого аналізу ВП був Average Response Computer (ARC), виготовлений в 1961 p. в Массачусетському технологічному інституті. Випускали також пристрої на основі універсальних електронних ЕОМ – ТХ-0, LINC (Laboratory Instrument Computer), PDP-72, які були призначені перш за все для наукових досліджень. 
На сьогодні найбільш розповсюдженими в офтальмологічних клініках України та СНД сучасними ІВС для офтальмодіагностики по зорових викликаних потенціалах є: '''(перерахувати)'''. Деякі з цих систем призначені для використання тільки в офтальмологічній практиці, а також включають підсистеми для реєстрації й аналізу електроретинограм та електроокулограм, інші дозволяють досліджувати, крім зорових, також слухові та соматосенсорні ВП. 

==Методи дослідження викликаних потенціалів сітківки ока==
В останні десятиліття для діагностики захворювань сітківки та зорових нервів лікарі почали широко використовувати метод електроретинографії. Він базується на аналізі електроретинограми (ЕРГ), яка являє собою графічне вираження електричної реакції множини клітинних елементів сітківки ока на зовнішнє світлове подразнення.
ЕРГ реєструється шляхом вимірювання електричного потенціалу рогівки ока відносно референтної точки (мочки вух, точки на лобі). Реєструються викликані потенціали сітківки, які виникають у відповідь на стимул (спалахи світла різної довжини хвилі, інтенсивності, частоти).

===Перший етап розвитку наукових досліджень===
Основоположником клінічної електрофізіології органів зору є шведський вчений-офтальмолог Карпе, який для проведення досліджень використовував контактні лінзи (1945). Хоч контактну лінзу вперше для ЕРГ запропонував американський фізіолог Рігс (1941). 
Велика кількість робіт з даної тематики вийшла з лабораторії шведського фізіолога Граніта, в яких використовувалося подразнення ока тварин струмом. 
Дію поляризованого струму на ЕРГ жаби вивчали французькі вчені Бенуа і Коршо (1953), російські - А.В.Лебединсхий і І.А.Пеймер (1955). Порівняння електричних і світлових подразнювачів ока описав Марков О.П. (1952). Автор показав, що латентний період (час від подачі стимулу до появи реакції) для електричного подразнення на 50 - 80 мсек коротший, ніж для світлового. Необхідно світловий стимул прикласти на 50 - 100 мсек раніше електричного, щоб відчуття від обох виникли одночасно. Це пояснюється тим, що електричний стимул безпосередньо подразнює закінчення нерва, а світловий стимул діє через фотохімічні процеси в рецепторах сітківки, на що затрачається час. 

===Другий етап розвитку наукових досліджень===
'''Перелічити 1(конструкція І.А.Пеймер і М.П Ульт, виконана в Ленінградському технологічному інституті) 2, а також 3'''. 
З урахуванням складності й істотної динаміки процесів, які реєструються, повністю автоматизований запис ЕРГ поки не виконано. Необхідним є постійне візуальне спостереження оператора за сигналами, які надходять на вхід АЦП і за процесом їх усереднення, що дозволяє вносити корективи по ходу запису. Це забезпечується виведенням сигналів на екран приладу. 
Всі існуючі комп'ютеризовані прилади дозволяють на екрані швидко і точно вимірювати амплітуду й латентність основних піків ЕРГ шляхом ручного переміщення візира і встановлення на них спеціальних маркерів. У деяких системах ("BASIS ЕРМ") передбачено спеціалізовані програми, які повністю автоматизують вказані вимірювання в типових випадках. 

===Третій етап розвитку наукових досліджень===
Роботи з широкого використання електроретинографічних досліджень у СНД стали можливими після впровадження нових лікарських методик на базі Московського НДІ ім. Гельмгольца та розробки спеціальних пристроїв для відбору ЗВП, при світловому подразненні. 
В 1992-1993 pp. інститутом вищої нервової діяльності й нейрофізіології Російської академії наук (РАН) та інститутом проблем передачі інформації РАН у співробітництві з Всеросійським центром пластичної хірургії ока проводилася розробка методів і апаратури для діагностики захворювання зорової системи людини. Статистична обробка результатів проводилася на ЕОМ із використанням стандартних статистичних програм. 
Недоліком вказаної апаратури для реєстрації ЕРГ є складність освоєння методики роботи лікарем-оператором, недостатня кількість інформації для прийняття рішень, відсутність автоматизованого відбору інформативних (діагностичних) параметрів. 

==Список використаних джерел==
* Шагас Ч. Викликані потенціали мозку в нормі та патології: Пер. з нім.-М.: Мир, 1975.-316с. 
* Лакомин А.І. Електрофізіологія.-М.: ВШ, 1977.-275с. 
* Ліванов М.Н. Вибрані праці.-М.: Наука, 1989.-400 с. 
* Труш В.Д. ЕОМ в нейрофізіологічних дослідженнях.-М.: Наука, 1978.-237 с. 
* Марченко Б.Г., Мацюк О.В., Фриз М.Є. Наукова монографія.-Тернопіль: Видавництво ТНТУ ім. І.Пулюя,2005.-183 с. 

==Посилання==
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Электрофизиология Електрофізіологія]
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Электроэнцефалография Електроенцефалографія (ЕЕГ)]
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Электроретинография Електроретинографія (ЕРГ)]
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Вызванный_потенциал Викликаний потенціал (ВП)]

[[Категорія: Планування експерименту]]
[[Категорія: Виступ на семінарі]]

{{Завдання:Виступ|Bilinska_lida|13 січня 2012|Історичний огляд методів дослідження електрофізіологічних сигналів в офтальмонології}}

Історичний огляд методів дослідження електрофізіологічних сигналів в офтальмології

2012-03-13T12:14:22Z

Lenalunak:

Історичний огляд методів дослідження електрофізіологічних сигналів в офтальмології

2012-03-13T12:13:28Z

Lenalunak:

{{Презентація доповіді |title= ІСТОРИЧНИЙ ОГЛЯД МЕТОДІВ ДОСЛІДЖЕННЯ ЕЛЕКТРОФІЗІОЛОГІЧНИХ СИГНАЛІВ В ОФТАЛЬМОЛОГІЇ}}
{{Завдання|Білінська Л. В.|Назаревич О. Б.|10 березня 2012}}
{{Студент | Name=Лідія | Surname=Білінська | FatherNAme=Володимирівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-227}} 
{{Презентація доповіді |title= [http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/1583 Історичний огляд методів дослідження електрофізіологічних сигналів в офтальмології]}}

{|border=2 style="float: right; margin-left: 1em; margin-bottom: 0.5em; width: 242px; border: #99B3FF solid 1px"
|-
| colspan=3 align=center|[[Файл:lida.gif|center|thumb|250px|Bilinska_lida]]
|-
| Ім'я || Лідія
|-
| Прізвище || Білінська
|-
| По-батькові || Володимирівна
|-
| Факультет || ФІС
|-
| Група || СНм-51
|-
| Залікова книжка || СНм-11-227
|}

<noinclude>[[Категорія:Шаблони]]</noinclude>
[http://ru.wikipedia.org/wiki/Электрофизиология Електрофізіологія]- розділ фізіології, що вивчає електричні явища в організмі при різних видах його діяльності: довільної і мимовільної, викликаної і спонтанної, на мікро-та макрорівні в діапазоні від дослідження біоелектричної активності, опосередкованої іонними процесами в синапсах і мембранах окремих клітин і волокон, до аналізу результатів поліграфічної реєстрації, що дозволяє оцінити інтегративні функції цілісного організму.Предметом вивчення в електрофізіології є також активність нервових та інших елементів, їх констеляцій, окремих органів і цілісного організму при дії на них постійного або змінного струму. В даний час власне електрофізіологія є одночасно методичною базою багатьох розділів фізіології і психології, а також медицини і біофізики. 

[http://ru.wikipedia.org/wiki/Электроэнцефалография Електроенцефалографія (ЕЕГ)] - розділ електрофізіології, що вивчає закономірності сумарної електричної активності мозку, що відводиться з поверхні шкіри голови, а також метод запису таких потенціалів. Також ЕЕГ - неінвазивний метод дослідження функціонального стану головного мозку шляхом реєстрації його біоелектричної активності. Електроенцефалографія дає можливість якісного та кількісного аналізу функціонального стану головного мозку і його реакцій при дії подразників. Запис ЕЕГ широко застосовується в діагностичної та лікувальної роботи (особливо часто при епілепсії), в анестезіології, а також при вивченні діяльності мозку, пов'язаної з реалізацією таких функцій, як сприйняття, пам'ять, адаптація і т. д. 

[http://ru.wikipedia.org/wiki/Электроретинография Електроретинографія (ЕРГ)] - метод вивчення функціонального стану сітківки, заснований на реєстрації біопотенціалів, що виникають в ній при світловому подразненні. На електроретинограми можна виділити 3 компоненти: початкова a-хвиля,, b-хвиля,, і пізня c-хвиля. В залежності виду ERG, c-хвиля може бути позитивною, негативною або відсутнім (цілком або частково). 

[http://ru.wikipedia.org/wiki/Вызванный_потенциал Викликаний потенціал (ВП)] - електрична реакція мозку на зовнішній подразник або на виконання розумової (когнітивної) завдання. Найбільш широко використовуваними подразниками є візульние для реєстрації зорових ВП, звукові для реєстрації аудиторних ВП та електричні для реєстрації соматосенсорних ВП. Запис ВП проводиться за допомогою електроенцефалографічних електродів, розташованих на поверхні голови. 

==Методи дослідження електрофізіологічних сигналів мозку==
Сучасний етап розвитку діагностичних методів і засобів характеризується суттєвим використанням новітніх інформаційних технологій. Застосування сучасної вимірювальної техніки у поєднанні з новими алгоритмами обробки даних сприяє підвищенню рівня об'єктивності та достовірності діагностичних рішень, скороченню часу проведення обстежень, а також дозволяє виявляти нові інформативні параметри. 

===Перший етап розвитку наукових досліджень===
Наявність електричних потенціалів у живих організмах уперше встановив Л. Гальвані в кінці 18 ст., але детальне вивчення їх розпочалося значно пізніше, коли завдяки розвиткові фізики стало можливим створення високочутливих реєструючих приладів. Уперше електричні потенціали, що виникали в мозку у відповідь на стимуляцію якого-небудь сенсорного органу досліджував Р. Катон у 1875 р. Він накладав один реєструючий електрод безпосередньо на кору головного мозку тварини, інший - на поверхню зрізу мозку і, використовуючи в якості стимулу світло лампи, спостерігав зміни різниці потенціалів між електродами. Р. Катону належить також заслуга відкриття електроенцефалограми (ЕЕГ) в тих самих експериментах. Помістивши обидва електроди на непошкоджений мозок, він виявив неперервні коливання різниці потенціалів при відсутності стимуляції. Це й була ЕЕГ. Вперше викликані потенціали (ВП) у корі великих півкуль реєстрував В.В. Правдич-Немінский (1913,1925) з допомогою струнного гальванометра. 
В 1929 p. 1. Бергер виявив, що ЕЕГ можна зареєструвати з поверхні шкіри голови людини. Після цього електроенцефалографія почала швидко розвиватися. ЕЕГ з допомогою різних приладів і методів обробки даних вперше вивчали Дітш (1932), М.Н. Ліванов (1934), Едріан, Метьюз (1935) та ін. Однак сенсорні ВП, відведені від поверхні шкіри голови не можливо було так просто реєструвати та досліджувати, як ЕЕГ. 
Потужність ВП після проходження через позамозкові тканини дуже зменшується і тому при відведенні з поверхні скальпа ВП виявляється зашумленим через ЕЕГ, потужність якої перевищує потужність ВП (спонтанна ЕЕГ - коливання електричного потенціалу мозку, незалежно від стимуляції). Крім того, частотні спектри ЕЕГ та ВП у перекриваються.
У 1947 р. Дж. Даусон уперше запропонував метод реєстрації та виділення із спонтанної ЕЕГ мозкових електричних потенціалів людини, викликаних стимуляцією периферичного нерва та відведених від поверхні шкіри голови . В основі цього методу лежить припущення, що "ВП з'являються через строго визначений час після подачі стимулу і мають відносно постійну хвильову конфігурацію", а "зв'язок спонтанних ритмів із стимулом є чисто випадковим". У 1954 р. Дж. Даусон створив "ємнісний суматор", призначений для сумування постстимульних реалізацій ЕЕГ у дискретні послідовні моменти часу . Інший, досить цікавий пристрій - "фотографічний усереднювач" був запропонований в 1955 р. Кальве та Шерером. 

===Другий етап розвитку наукових досліджень===
Наступний етап розвитку наукових досліджень у напрямку розробки інформаційно-вимірювальних систем (IBС) для діагностики за ВП пов'язаний із вирішенням проблеми автоматизації управління електрофізіологічним експериментом. 
Першим цифровим обчислювальним пристроєм, спеціально розробленим для виділення та подальшого аналізу ВП був Average Response Computer (ARC), виготовлений в 1961 p. в Массачусетському технологічному інституті. Випускали також пристрої на основі універсальних електронних ЕОМ – ТХ-0, LINC (Laboratory Instrument Computer), PDP-72, які були призначені перш за все для наукових досліджень. 
На сьогодні найбільш розповсюдженими в офтальмологічних клініках України та СНД сучасними ІВС для офтальмодіагностики по зорових викликаних потенціалах є: '''(перерахувати)'''. Деякі з цих систем призначені для використання тільки в офтальмологічній практиці, а також включають підсистеми для реєстрації й аналізу електроретинограм та електроокулограм, інші дозволяють досліджувати, крім зорових, також слухові та соматосенсорні ВП. 

==Методи дослідження викликаних потенціалів сітківки ока==
В останні десятиліття для діагностики захворювань сітківки та зорових нервів лікарі почали широко використовувати метод електроретинографії. Він базується на аналізі електроретинограми (ЕРГ), яка являє собою графічне вираження електричної реакції множини клітинних елементів сітківки ока на зовнішнє світлове подразнення.
ЕРГ реєструється шляхом вимірювання електричного потенціалу рогівки ока відносно референтної точки (мочки вух, точки на лобі). Реєструються викликані потенціали сітківки, які виникають у відповідь на стимул (спалахи світла різної довжини хвилі, інтенсивності, частоти).

===Перший етап розвитку наукових досліджень===
Основоположником клінічної електрофізіології органів зору є шведський вчений-офтальмолог Карпе, який для проведення досліджень використовував контактні лінзи (1945). Хоч контактну лінзу вперше для ЕРГ запропонував американський фізіолог Рігс (1941). 
Велика кількість робіт з даної тематики вийшла з лабораторії шведського фізіолога Граніта, в яких використовувалося подразнення ока тварин струмом. 
Дію поляризованого струму на ЕРГ жаби вивчали французькі вчені Бенуа і Коршо (1953), російські - А.В.Лебединсхий і І.А.Пеймер (1955). Порівняння електричних і світлових подразнювачів ока описав Марков О.П. (1952). Автор показав, що латентний період (час від подачі стимулу до появи реакції) для електричного подразнення на 50 - 80 мсек коротший, ніж для світлового. Необхідно світловий стимул прикласти на 50 - 100 мсек раніше електричного, щоб відчуття від обох виникли одночасно. Це пояснюється тим, що електричний стимул безпосередньо подразнює закінчення нерва, а світловий стимул діє через фотохімічні процеси в рецепторах сітківки, на що затрачається час. 

===Другий етап розвитку наукових досліджень===
'''Перелічити 1(конструкція І.А.Пеймер і М.П Ульт, виконана в Ленінградському технологічному інституті) 2, а також 3'''. 
З урахуванням складності й істотної динаміки процесів, які реєструються, повністю автоматизований запис ЕРГ поки не виконано. Необхідним є постійне візуальне спостереження оператора за сигналами, які надходять на вхід АЦП і за процесом їх усереднення, що дозволяє вносити корективи по ходу запису. Це забезпечується виведенням сигналів на екран приладу. 
Всі існуючі комп'ютеризовані прилади дозволяють на екрані швидко і точно вимірювати амплітуду й латентність основних піків ЕРГ шляхом ручного переміщення візира і встановлення на них спеціальних маркерів. У деяких системах ("BASIS ЕРМ") передбачено спеціалізовані програми, які повністю автоматизують вказані вимірювання в типових випадках. 

===Третій етап розвитку наукових досліджень===
Роботи з широкого використання електроретинографічних досліджень у СНД стали можливими після впровадження нових лікарських методик на базі Московського НДІ ім. Гельмгольца та розробки спеціальних пристроїв для відбору ЗВП, при світловому подразненні. 
В 1992-1993 pp. інститутом вищої нервової діяльності й нейрофізіології Російської академії наук (РАН) та інститутом проблем передачі інформації РАН у співробітництві з Всеросійським центром пластичної хірургії ока проводилася розробка методів і апаратури для діагностики захворювання зорової системи людини. Статистична обробка результатів проводилася на ЕОМ із використанням стандартних статистичних програм. 
Недоліком вказаної апаратури для реєстрації ЕРГ є складність освоєння методики роботи лікарем-оператором, недостатня кількість інформації для прийняття рішень, відсутність автоматизованого відбору інформативних (діагностичних) параметрів. 

==Список використаних джерел==
* Шагас Ч. Викликані потенціали мозку в нормі та патології: Пер. з нім.-М.: Мир, 1975.-316с. 
* Лакомин А.І. Електрофізіологія.-М.: ВШ, 1977.-275с. 
* Ліванов М.Н. Вибрані праці.-М.: Наука, 1989.-400 с. 
* Труш В.Д. ЕОМ в нейрофізіологічних дослідженнях.-М.: Наука, 1978.-237 с. 
* Марченко Б.Г., Мацюк О.В., Фриз М.Є. Наукова монографія.-Тернопіль: Видавництво ТНТУ ім. І.Пулюя,2005.-183 с. 

==Посилання==
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Электрофизиология Електрофізіологія]
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Электроэнцефалография Електроенцефалографія (ЕЕГ)]
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Электроретинография Електроретинографія (ЕРГ)]
* [http://ru.wikipedia.org/wiki/Вызванный_потенциал Викликаний потенціал (ВП)]

[[Категорія: Планування експерименту]]
[[Категорія: Виступ на семінарі]]

{{Завдання:Виступ|Bilinska_lida|13 січня 2012|Історичний огляд методів дослідження електрофізіологічних сигналів в офтальмонології}}

Огляд моделей обробки енергетичних сигналів

2012-03-13T12:08:21Z

Lenalunak:

{{Завдання|Паньків Т.|Назаревич О. Б.|10 березня 2012}}
{{Студент | Name=Таня | Surname=Паньків | FatherNAme=Василівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-235}} 
{{Презентація доповіді |title= [http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/1575 Огляд моделей обробки енергетичних сигналів]}}

[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D1%83%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F Прогнозування] — процес передбачення майбутнього стану предмета чи явища на основі аналізу його минулого і сучасного, систематична інформація про якісні й кількісні характеристики розвитку цього предмета чи явища в перспективі. Результатом прогнозування є прогноз — знання про майбутнє і про ймовірний розвиток сьогочасних тенденцій.
Прогноз — це результат процесу прогнозування, виражений у текстовій, математичній, графічній або іншій формі судження про можливий стан об'єкта в майбутньому.

==Класифікації прогнозів за ознаками==
#Залежно від тимчасового охоплення:
##короткостроковий прогноз — це прогноз строком до 1 місяця (наприклад,тижневі прогнози руху готівки);
##середньостроковий прогноз — це прогноз строком до 1 року (наприклад,місячні й квартальні прогнози темпів інфляції);
##довгостроковий або перспективний прогноз — це прогноз строком понад 1 рік (наприклад, прогноз змін інвестиційного клімату в країні).
#Залежно від типу прогнозування:
##пошуковий прогноз — це прогноз, отриманий методом наукового прогнозування від сьогодення до майбутнього;
##нормативний прогноз — це прогноз, отриманий методом нормативно-цільового прогнозування, у рамках якого спочатку визначаються цілі й орієнтири на майбутній період часу, а потім оцінюється розвиток об'єкта виходячи із цих орієнтирів;
##прогноз, заснований на творчому баченні — це прогноз, отриманий на основі суб'єктивних знань прогнозиста, його інтуїції.
#Залежно від можливості впливу на майбутнє:
##пасивний прогноз — це прогноз, що виходить із того, що в силу певних причин підприємство не має наміру впливати на об'єкт, і передбачається можливість самостійного, що не залежить від дій підприємства, розвитку зовнішніх процесів;
##активний прогноз — це прогноз, що передбачає можливість активного впливу підприємства на зовнішнє середовище.
#За ступенем імовірності:
##інваріантний прогноз — це прогноз, що включає тільки один варіант розвитку подій;
##варіантний прогноз — це прогноз, що ґрунтується на положенні про значний ступінь невизначеності зовнішнього середовища і який включає кілька ймовірних варіантів розвитку подій.
#За способом подання результатів:
##точковий прогноз — це прогноз, який допускає, що даний варіант має тільки одне єдине значення прогнозованого показника (наприклад, через 3 місяці ціна на позикові інвестиційні ресурси зросте на 3%);
##інтервальний прогноз — прогноз, у якому передбачається деякий діапазон значень прогнозованого показника (наприклад, через 3 місяці ціна на позикові інвестиційні ресурси зросте на 2,5-3,5%).
==Аналіз часових рядів==
[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%96%D0%B7_%D1%87%D0%B0%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%85_%D1%80%D1%8F%D0%B4%D1%96%D0%B2 Аніліз часових рядів]
==Ритмічні сигнали в енергетиці==
Ритмічні сигнали зустрічаються в акустиці, електро- і радіо техніці, авіації, астрономії, медицині, метеорології і найголовніше в енергетиці та ін. Широкий спектр застосування ритмічних сигналів ставить перед розробниками інформаційно-управляючих систем нові вимого що до створення відповідного апарата моделювання, та аналізу такого виду сигналів. Дослідження будь-якого сигналу виимагає побудови адекватної математичної моделі та розроблення на її основі методів статистичної обробки та імітаційного моделювання сигналів.
До математичного моделювання ритмічних сигналів існує два підходи: 
#Детермінований
#Стохастичний
У випадку детермінованого підходу за математичну модель ритмічного сигналу приймають детерміновану періодичну функцію. Функцію f(t) називають періодичною, якщо існує таке число T>0, що f(t)=f(t+T), де Т – період функції.
У рамках стохастичного підходу виділяють такі моделі ритмічних сигналів:
*Адитивна;
*Мультиплікативна;
*Модель випадкового періодичного процесу за Слуцьким;
*Процес із незалежними Т-періодичними приростами;
*Модель періодично-корельованого випадкового процесу;
*Лінійний випадковий періодичний процес.
Зокрема дві наступні моделі зазвичай використовуються для бробки саме енергетичних сигналів. Це Модель періодично-корельованого випадкового процесу, та лінійний випадковий періодичний процес.
==Модель періодично-корельованого випадкового процесу ПКВП==
Періодично-корельованим називають процес ξ(t) з періодичними математичним сподіванням та кореляційною функцією
[[Файл:Рисунок4.gif]]
[[Файл:Рисунок2.gif]]
[[Файл:Рисунок3.gif]]
Використання ПКВП дало змогу розв'язати низку прикладних задач, пов'язаних зі статистичним аналізом ритмічних сигналів: оцінюванням їх математичного сподівання, дисперсії, кореляційної функції, спектральним аналізом. Поряд із суттєвими перевагами ця математична модель має і свої „мінуси". По-перше, ПКВП неможливо пов'язати з фізичними властивостями досліджуваного сигналу. Крім того така модель враховує періодичність лише перших двох моментальних функцій, і, як наслідок, дозволяє вивчати ритмічні сигнали тільки в рамках спектрально-кореляційної теорії.
Вищі моментні функції та функції розподілу не можуть бути досліджені на її основі.
==Лінійний випадковий періодичний процес==
Випадковий процес, інтегральне зображення якого має вигляд стохастичного інтегралу
[[Файл:Рисунок6.gif]]
називають лінійним випадковим процесом. У формулі детерміновану функцію φ(τ,t) є L2 (-∞,∞) називають ядром лінійного процесу, а η(τ), τєR η(0)=0, випадковий процес з незалежними приростами,- породжуючим процесом.
Модель лінійного випадкового періодичного процесу являє собою результат накладання великого числа елементарних імпульсі, що виникають у випадкові моменти часу τк, форма яких описується не випадковою функцією φ(τk,t), а їх амплітуди описуються не випадковими величинами . Варто зазначити, що лінійний випадковий процес який ми бачимо на слайді можна вважати періодичним за Слуцьким випадковим процесом лише за певних умов.
Ця є конструктивною, оскільки враховує механізм формування сигналу, дозволяє обґрунтувати його ергодичність, а також визначити параметри моделі за результатами експериментальних досліджень.

==Список використаних джерел==
*Загородна Н.В. Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни «Моделювання та аналіз ІУС», Тернопіль:Видавництво ТНТУ, 2011,-48с.
*Вікіпедія «Аналіз часових рядів»
*Вікіпедія «Прогнозування»
*Бібліотека рефератів
==Посилання==
[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%90%D0%BD%D0%B0%D0%BB%D1%96%D0%B7_%D1%87%D0%B0%D1%81%D0%BE%D0%B2%D0%B8%D1%85_%D1%80%D1%8F%D0%B4%D1%96%D0%B2 Аналіз часових рядів]
[http://uk.wikipedia.org/wiki/%D0%9F%D1%80%D0%BE%D0%B3%D0%BD%D0%BE%D0%B7%D1%83%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%BD%D1%8F Прогнозування]
[http://www.ukrreferat.com/index.php?referat=39286&pg=1 Прогноз]

{{Завдання:Виступ|Тетяна|30 грудня 2012|Прогнозування. Огляд моделей в області аналізу часових рядів обробки енергетичних сигналів}}

[[Категорія:Планування експерименту]]

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-02-29T08:40:04Z

Lenalunak:

{{Завдання|Лунак О.|Назаревич О. Б.|10 березня 2012}}
{{Студент | Name=Олена | Surname=Лунак | FatherNAme=Михайлівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-235}} 
{{Презентація доповіді |title= [http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/1572 Огляд видів експертних систем та їх класифікація]}}

[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи] - це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп’ютерних технологій це тотожна (подібна, основана на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). 

'''Експертні системи''' - це клас комп’ютерних програм, які пропонують рекомендації, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на розв’язування задач, вирішення яких вимагає проведення експертизи людиною-спеціалістом. На відміну від програм, що використовують процедурний аналіз, експертні системи розв’язують проблеми у вузькій предметній площині (конкретній ділянці експертизи) на основі логічних міркувань. Такі системи часто можуть знайти розв’язок задач, які неструктуровані і неточно визначені. Вони через використання евристик компенсують відсутність структурованості, що корисно в ситуаціях, коли недостатня кількість необхідних даних або часу виключає можливість проведення повного аналізу. 
Основою експертної системи є сукупність знань, яка структурується для спрощення процесу прийняття рішення. Для спеціалістів в галузі штучного інтелекту термін “знання“ означає інформацію, що потрібна програмі для того, щоб вона вела себе інтелектуально. Ця інформація приймає форму фактів або правил. Факти і правила не завжди правдиві або неправильні, інколи існує деяка міра неправильності в достовірності факту або точності правила. Якщо сумнів виражається явно, то він називається коефіцієнтом впевненості. 

== Знання ==
Основою експертних систем є знання. 
'''Знання''' - це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, суспільства і мислення, нагромаджена людством в процесі активної перетворюючої діяльності і спрямована на подальше пізнання і зміни об’єктивного світу. Знання з предметної ділянки називається базою знань. База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (способи подання знань). Механізм висновку містить: інтерпретатор, який визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

Експертна система містить три типи знань:
# Структуровані знання про предметну ділянку - після того, як ці знання виявлені, вони не змінюються;
# Структуровані динамічні знання - змінні знання з предметної ділянки, які обновляються по мірі виявлення нової інформації;
# Робочі знання, які використовуються для розв’язування конкретної задачі або проведення консультації.

Всі перераховані знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опит спеціалістів, які є експертами в конкретній предметній ділянці, а потім систематизувати, організувати та індексувати отриману інформацію для простоти її використання. 

== Склад експертної системи ==

Повністю оформлена ЕС включає 4 важливі компоненти:
# База знань;
# Машина висновку;
# Інтерпретатор команд;
# Інтерфейс (система пояснення).

[[Файл:Склад експертної системи.png‎ |center|thumb|500px|Склад експертної системи]]

Ядром ЕС є БЗ та процедура висновку. Їх слід розглядати разом, оскільки знання, на основі яких не можна зробити висновки, не мають сенсу. 

''База знань''
База знань це сукупність всіх знань що містить експертна система. 
Зазвичай БД описують на '''логічному''' та '''фізичному рівнях''':
* Логічний рівень даних: концептуальна схема, яка у структурованому вигляді описує предметну область та її кількісні характеристики у вигляді даних;
* Фізичний рівень даних: схема, що показує адреси даних в зовнішній пам’яті ЕОМ (файлові структури з різним доступом).

''Машина висновку''

В галузі ЕС існують суперечки між прихильниками „прямого ланцюжка міркувань” та „зворотного ланцюжка міркувань” як стратегії логічного висновку в цілому. Перше – ланцюг міркувань, що веде від даних до гіпотез, а друге - спроба найти дані для доведення або спростування певної гіпотези. 
Прямий ланцюг часто веде до некерованого режиму виникнення питань в діалозі, а зворотний – до наполегливого повторення питань щодо мети. З цієї причини найбільш вдалі системи використовують комбінацію обох ланцюгів. Але в якому б напрямі ні працювала процедура, вона буде мати справу з ненадійними даними, що краще відповідає реальному світу, ніж попередні абстракції, хоча останні зручніше втискувалися в жорсткі рамки комп’ютера. 

''Інтерпретатор команд''

Інтерпретатор команд визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

''Інтерфейс (система пояснення)''

Спеціаліст використовує інтерфейс для введення інформації і команд в експертну систему та одержання вихідної інформації з неї. Команди містять у собі параметри, що спрямовують процес опрацювання знань. Інформація звичайно видається у формі значень, що присвоюються певним змінним. 
Технологія експертних систем передбачає можливість одержувати в якості вихідної інформації не тільки рішення, але і необхідні пояснення. 

'''Розрізняють два види пояснень''':
* пояснення, що видаються за вимогою. Користувач у будь-який момент може зажадати від експертної системи пояснення своїх дій;
* пояснення отриманого рішення проблеми. Після одержання рішення користувач може зажадати пояснень того, як воно було отримано. Система повинна пояснити кожний крок своїх міркувань, що ведуть до розв’язання задачі. Хоча технологія роботи з експертною системою не є простою, інтерфейс користувача цих систем є дружнім і звичайно не викликає труднощів при веденні діалогу.

== Класифікація експертних систем ==

'''Класифікація ЕС за завданням, що вирішується''':
* Інтерпретація даних
* Діагностика
* Моніторинг
* Проектування
* Прогнозування
* Планування
* Навчання
* Керування
* Підтримка ухвалення рішень

'''Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом''':
* Статичні ЕС
* Квазідинамічні ЕС
* Динамічні ЕС

'''Класифікація ЕС за цілями навчання''':
* Системи, в яких проблематично сформулювати цілі навчання
* Системи, в яких можна сформулювати ціль навчання, але невідомо, як це зробити
* Системи з відомими цілями та стратегіями навчання

== Етапи розробки експертних систем ==

'''Етапи розробки ЕС''':
* Етап ідентифікації проблем - визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів
* Етап витягання знань - проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв'язки, визначаються методи розв'язання задач.
* Етап структуризації знань - обираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуются основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення й маніпулювання знаннями.
* Етап формалізації - здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, даний етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розробки ЕС. Процес придбання знань поділяють на вилучення знань з експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і представлення знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес придбання знань здійснюється інженером зі знань на основі аналізу діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
* Реалізація ЕС - відбувається створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі.
* Етап тестування - проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.

== Область застосування експертних систем ==

Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній. Також ЕС використовують в прогнозуванні, плануванні, контролі, управлінні та навчанні. Наприклад, експертні системи вже застосовуються в банківській справі в таких напрямках:
* програмах аналізу інвестиційних проектів
* програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку
* програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків.

Процес створення експертних систем значно змінився за останні роки. Завдяки появі спеціальних інструментальних засобів побудови експертних систем значно скоротились терміни та зменшилась трудомісткість їх розробки.

== Переваги та недоліки ЕС ==

'''Переваги''':
* сталість: знання експертної системи зберігаються протягом невизначено довгого часу і нікуди не зникають, у той час як людська компетенція слабшає із часом, перерва у діяльності людини-експерта може серйозно відбитися на її професійних якостях, крім того експерти-люди можуть піти на пенсію, звільнитися з роботи або вмерти, тобто їхні знання можуть бути втрачені;
* легкість передачі або відтворення: передача знань від однієї людини до іншої – довгий і дорогий процес, передача штучної інформації – це простий процес копіювання програми або файлу даних;
* підвищена доступність: експертна система – засіб масового виробництва експертних знань, що дозволяє багатьом користувачам одержати доступ до експертних знань;
* можливість одержання й об’єднання експертних знань з багатьох джерел: за допомогою експертних систем можуть бути зібрані знання багатьох експертів і притягнуті до роботи над задачею, виконуваної одночасно і безупинно у будь-яку годину дня і ночі; рівень експертних знань, скомбінованих шляхом об’єднання знань декількох експертів, може перевищувати рівень знань окремо узятого експерта-людини;
* стійкість і відтворюваність результатів: експерт-людина може приймати в тотожних ситуаціях різні рішення через емоційні фактори або утому, у той час, як результати експертних систем стабільні і являють собою незмінно правильні, позбавлені емоцій і повні відповіді за будь-яких обставин;
* низька вартість: експерти, особливо висококваліфіковані, обходяться дуже дорого, у той час, як експертні системи, навпаки, є порівняно недорогими – їхня розробка є дорогою, але вони є дешевими в експлуатації: вартість надання
експертних знань у розрахунку на окремого користувача істотно знижується;
* зменшена небезпека: експертні системи можуть використовуватися в таких варіантах середовища, що можуть виявитися небезпечними для людини;
* швидкий відгук: експертна система може реагувати швидше і бути більш готовою до роботи, ніж експерт-людина, особливо в деяких екстрена льних ситуаціях, де може знадобитися більш швидка реакція, ніж у людини;
* підвищена надійність: застосування експертних систем дозволяє під вищити ступінь довіри до того, що прийнято правильне рішення, шляхом надання ще однієї обґрунтованої думки людині-посереднику за наявності неузгоджених думок між декількома експертами-людьми;
* можливість пояснення рішень: експертна система здатна докладно пояснити свої рішення, що привели до визначеного висновку, а людина може виявитися занадто втомленою, не схильною до пояснень або нездатною робити це постійно;
* можливість застосування в якості інтелектуальної навчальної програми: експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані судження системи;
* можливість застосування у якості інтелектуальної бази даних: експертні системи можуть використовуватися для доступу до баз даних за допомогою інтелектуального способу доступу;
* формалізація і перевірка знань: у процесі розробки експертної системи знання експертів-людей перетворяться в явну форму для введення в комп’ютер, у результаті чого вони стають явно відомими і з’являється можливість перевіряти знання на правильність, несуперечність і повноту.

'''Недоліки:'''
* експертні системи погано вміють: подавати знання про часові та просторові відношення, розмірковувати, виходячи зі здорового глузду, розпізнавати межі своєї компетентності, працювати із суперечливими знаннями;
* інструментальні засоби побудови експертних систем погано вміють: виконувати набуття знань, уточнювати бази знань, працювати зі змішаними схемами подання знань;
* побудова експертних систем не під силу кінцевому користувачу, який не володіє експертними знаннями про проблемну область;
* необхідність залучення людини-експерта з проблемної області, що є носієм знань; неможливість повного відмовлення від експерта-людини;
* можливі труднощі взаємодії експерта зі спеціалістом-когнітологом, який шляхом діалогу з експертом оформляє отримані від експерта знання в обраному формалізмі подання знань;
* необхідність повної переробки програмного інструментарію, у випадку, якщо наявна оболонка експертної системи та / або використовувана нею модель подання знань погано підходять для обраної проблемної області, задачі;
* тривалість процесів витягу знань з експерта, їхньої формалізації, перевірки на несуперечність і усунення протиріч.

Головна відмінність ІС і ЕС від інших програмних засобів - це наявність бази знань (БЗ), у якій знання зберігаються у формі, зрозумілій фахівцям предметної області і можуть бути змінені і доповнені також у зрозумілій формі. Це і є мови представлення знань - МПЗ.

== Відомі експертні системи ==

''Можна навести такі відомі експертні системи:''
* CLIPS — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* Dendral — аналіз даних мас-спектрометрії
* Dipmeter Advisor — аналіз даних, отриманих під час пошуку нафти
* Jess — від англ. Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем
* MQL 4 — MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії
* Mycin — діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків
* Prolog — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* R1 (експертна система)/XCon — обробка замовлень
* SHINE Real-time Expert System — від англ. Spacecraft Health INference Engine, рушій для отримання даних про стан і безпеку космічного корабля
* STD Wizard — експертна система для рекомендації та вибору медичних аналізів (діагностики)

''ЕС на сучасному етапі''

Експертні системи досить молоді - перші системи такого роду, MYCIN [Shortliffe, 1976] і DENDRAL [Buchanan, Feigenbaum, 1978], з'явилися в США в середині 70-х рр. У даний час у світі нараховується кілька тисяч промислових ЕС, що дають поради:
* при керуванні складними диспетчерськими пультами, наприклад мережі розподілу електроенергії;
* при постановці медичних діагнозів - ARAMIS [Shortliffe, Buchanan, Feigenbaum, 1979], NEUREX [Reggia, 1988];
* при пошуку несправностей в електронних приладах, діагностика відмовлень контрольно-вимірювального устаткування - Intelligence Ware [Slagle, Gardiner, Kyungsook, 1990];
* по проектуванню інтегральних мікросхем - DAA [Сойер, Фостер, 1988];
* по керуванню перевезеннями - AIRPLAN [Masui, McDermott, 1983];
* по прогнозуванню воєнних дій - ANALYST [Bonasso, 1984];
* по формуванню портфеля інвестицій, оцінці фінансових ризиків - RAD [Kestelyn,1992], оподатковуванню - RUNE [Durkin, 1998] і т.д.

==Список літературних джерел==
* Попов Э.В. Экспертные системы реального времени./Открытые системы, 2(10), 1995. 
* Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ./ Под ред. В.Л. Стефанюка. - М.: Мир, 1989. 
* Курс «Експертні системи», Дистанційне навчання ТНТУ. 

==Посилання==
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи]

[[Категорія:Планування експерименту]]

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-02-29T08:38:05Z

Lenalunak:

{{Завдання|Лунак О.|Назаревич О. Б.|10 березня 2012}}
{{Студент | Name=Олена | Surname=Лунак | FatherNAme=Михайлівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-235}} 
{{Презентація доповіді |title= [http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/1573 Критерії згоди]}}
{{Невідредаговано}}

[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи] - це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп’ютерних технологій це тотожна (подібна, основана на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). 

'''Експертні системи''' - це клас комп’ютерних програм, які пропонують рекомендації, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на розв’язування задач, вирішення яких вимагає проведення експертизи людиною-спеціалістом. На відміну від програм, що використовують процедурний аналіз, експертні системи розв’язують проблеми у вузькій предметній площині (конкретній ділянці експертизи) на основі логічних міркувань. Такі системи часто можуть знайти розв’язок задач, які неструктуровані і неточно визначені. Вони через використання евристик компенсують відсутність структурованості, що корисно в ситуаціях, коли недостатня кількість необхідних даних або часу виключає можливість проведення повного аналізу. 
Основою експертної системи є сукупність знань, яка структурується для спрощення процесу прийняття рішення. Для спеціалістів в галузі штучного інтелекту термін “знання“ означає інформацію, що потрібна програмі для того, щоб вона вела себе інтелектуально. Ця інформація приймає форму фактів або правил. Факти і правила не завжди правдиві або неправильні, інколи існує деяка міра неправильності в достовірності факту або точності правила. Якщо сумнів виражається явно, то він називається коефіцієнтом впевненості. 

== Знання ==
Основою експертних систем є знання. 
'''Знання''' - це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, суспільства і мислення, нагромаджена людством в процесі активної перетворюючої діяльності і спрямована на подальше пізнання і зміни об’єктивного світу. Знання з предметної ділянки називається базою знань. База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (способи подання знань). Механізм висновку містить: інтерпретатор, який визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

Експертна система містить три типи знань:
# Структуровані знання про предметну ділянку - після того, як ці знання виявлені, вони не змінюються;
# Структуровані динамічні знання - змінні знання з предметної ділянки, які обновляються по мірі виявлення нової інформації;
# Робочі знання, які використовуються для розв’язування конкретної задачі або проведення консультації.

Всі перераховані знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опит спеціалістів, які є експертами в конкретній предметній ділянці, а потім систематизувати, організувати та індексувати отриману інформацію для простоти її використання. 

== Склад експертної системи ==

Повністю оформлена ЕС включає 4 важливі компоненти:
# База знань;
# Машина висновку;
# Інтерпретатор команд;
# Інтерфейс (система пояснення).

[[Файл:Склад експертної системи.png‎ |center|thumb|500px|Склад експертної системи]]

Ядром ЕС є БЗ та процедура висновку. Їх слід розглядати разом, оскільки знання, на основі яких не можна зробити висновки, не мають сенсу. 

''База знань''
База знань це сукупність всіх знань що містить експертна система. 
Зазвичай БД описують на '''логічному''' та '''фізичному рівнях''':
* Логічний рівень даних: концептуальна схема, яка у структурованому вигляді описує предметну область та її кількісні характеристики у вигляді даних;
* Фізичний рівень даних: схема, що показує адреси даних в зовнішній пам’яті ЕОМ (файлові структури з різним доступом).

''Машина висновку''

В галузі ЕС існують суперечки між прихильниками „прямого ланцюжка міркувань” та „зворотного ланцюжка міркувань” як стратегії логічного висновку в цілому. Перше – ланцюг міркувань, що веде від даних до гіпотез, а друге - спроба найти дані для доведення або спростування певної гіпотези. 
Прямий ланцюг часто веде до некерованого режиму виникнення питань в діалозі, а зворотний – до наполегливого повторення питань щодо мети. З цієї причини найбільш вдалі системи використовують комбінацію обох ланцюгів. Але в якому б напрямі ні працювала процедура, вона буде мати справу з ненадійними даними, що краще відповідає реальному світу, ніж попередні абстракції, хоча останні зручніше втискувалися в жорсткі рамки комп’ютера. 

''Інтерпретатор команд''

Інтерпретатор команд визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

''Інтерфейс (система пояснення)''

Спеціаліст використовує інтерфейс для введення інформації і команд в експертну систему та одержання вихідної інформації з неї. Команди містять у собі параметри, що спрямовують процес опрацювання знань. Інформація звичайно видається у формі значень, що присвоюються певним змінним. 
Технологія експертних систем передбачає можливість одержувати в якості вихідної інформації не тільки рішення, але і необхідні пояснення. 

'''Розрізняють два види пояснень''':
* пояснення, що видаються за вимогою. Користувач у будь-який момент може зажадати від експертної системи пояснення своїх дій;
* пояснення отриманого рішення проблеми. Після одержання рішення користувач може зажадати пояснень того, як воно було отримано. Система повинна пояснити кожний крок своїх міркувань, що ведуть до розв’язання задачі. Хоча технологія роботи з експертною системою не є простою, інтерфейс користувача цих систем є дружнім і звичайно не викликає труднощів при веденні діалогу.

== Класифікація експертних систем ==

'''Класифікація ЕС за завданням, що вирішується''':
* Інтерпретація даних
* Діагностика
* Моніторинг
* Проектування
* Прогнозування
* Планування
* Навчання
* Керування
* Підтримка ухвалення рішень

'''Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом''':
* Статичні ЕС
* Квазідинамічні ЕС
* Динамічні ЕС

'''Класифікація ЕС за цілями навчання''':
* Системи, в яких проблематично сформулювати цілі навчання
* Системи, в яких можна сформулювати ціль навчання, але невідомо, як це зробити
* Системи з відомими цілями та стратегіями навчання

== Етапи розробки експертних систем ==

'''Етапи розробки ЕС''':
* Етап ідентифікації проблем - визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів
* Етап витягання знань - проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв'язки, визначаються методи розв'язання задач.
* Етап структуризації знань - обираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуются основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення й маніпулювання знаннями.
* Етап формалізації - здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, даний етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розробки ЕС. Процес придбання знань поділяють на вилучення знань з експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і представлення знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес придбання знань здійснюється інженером зі знань на основі аналізу діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
* Реалізація ЕС - відбувається створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі.
* Етап тестування - проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.

== Область застосування експертних систем ==

Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній. Також ЕС використовують в прогнозуванні, плануванні, контролі, управлінні та навчанні. Наприклад, експертні системи вже застосовуються в банківській справі в таких напрямках:
* програмах аналізу інвестиційних проектів
* програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку
* програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків.

Процес створення експертних систем значно змінився за останні роки. Завдяки появі спеціальних інструментальних засобів побудови експертних систем значно скоротились терміни та зменшилась трудомісткість їх розробки.

== Переваги та недоліки ЕС ==

'''Переваги''':
* сталість: знання експертної системи зберігаються протягом невизначено довгого часу і нікуди не зникають, у той час як людська компетенція слабшає із часом, перерва у діяльності людини-експерта може серйозно відбитися на її професійних якостях, крім того експерти-люди можуть піти на пенсію, звільнитися з роботи або вмерти, тобто їхні знання можуть бути втрачені;
* легкість передачі або відтворення: передача знань від однієї людини до іншої – довгий і дорогий процес, передача штучної інформації – це простий процес копіювання програми або файлу даних;
* підвищена доступність: експертна система – засіб масового виробництва експертних знань, що дозволяє багатьом користувачам одержати доступ до експертних знань;
* можливість одержання й об’єднання експертних знань з багатьох джерел: за допомогою експертних систем можуть бути зібрані знання багатьох експертів і притягнуті до роботи над задачею, виконуваної одночасно і безупинно у будь-яку годину дня і ночі; рівень експертних знань, скомбінованих шляхом об’єднання знань декількох експертів, може перевищувати рівень знань окремо узятого експерта-людини;
* стійкість і відтворюваність результатів: експерт-людина може приймати в тотожних ситуаціях різні рішення через емоційні фактори або утому, у той час, як результати експертних систем стабільні і являють собою незмінно правильні, позбавлені емоцій і повні відповіді за будь-яких обставин;
* низька вартість: експерти, особливо висококваліфіковані, обходяться дуже дорого, у той час, як експертні системи, навпаки, є порівняно недорогими – їхня розробка є дорогою, але вони є дешевими в експлуатації: вартість надання
експертних знань у розрахунку на окремого користувача істотно знижується;
* зменшена небезпека: експертні системи можуть використовуватися в таких варіантах середовища, що можуть виявитися небезпечними для людини;
* швидкий відгук: експертна система може реагувати швидше і бути більш готовою до роботи, ніж експерт-людина, особливо в деяких екстрена льних ситуаціях, де може знадобитися більш швидка реакція, ніж у людини;
* підвищена надійність: застосування експертних систем дозволяє під вищити ступінь довіри до того, що прийнято правильне рішення, шляхом надання ще однієї обґрунтованої думки людині-посереднику за наявності неузгоджених думок між декількома експертами-людьми;
* можливість пояснення рішень: експертна система здатна докладно пояснити свої рішення, що привели до визначеного висновку, а людина може виявитися занадто втомленою, не схильною до пояснень або нездатною робити це постійно;
* можливість застосування в якості інтелектуальної навчальної програми: експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані судження системи;
* можливість застосування у якості інтелектуальної бази даних: експертні системи можуть використовуватися для доступу до баз даних за допомогою інтелектуального способу доступу;
* формалізація і перевірка знань: у процесі розробки експертної системи знання експертів-людей перетворяться в явну форму для введення в комп’ютер, у результаті чого вони стають явно відомими і з’являється можливість перевіряти знання на правильність, несуперечність і повноту.

'''Недоліки:'''
* експертні системи погано вміють: подавати знання про часові та просторові відношення, розмірковувати, виходячи зі здорового глузду, розпізнавати межі своєї компетентності, працювати із суперечливими знаннями;
* інструментальні засоби побудови експертних систем погано вміють: виконувати набуття знань, уточнювати бази знань, працювати зі змішаними схемами подання знань;
* побудова експертних систем не під силу кінцевому користувачу, який не володіє експертними знаннями про проблемну область;
* необхідність залучення людини-експерта з проблемної області, що є носієм знань; неможливість повного відмовлення від експерта-людини;
* можливі труднощі взаємодії експерта зі спеціалістом-когнітологом, який шляхом діалогу з експертом оформляє отримані від експерта знання в обраному формалізмі подання знань;
* необхідність повної переробки програмного інструментарію, у випадку, якщо наявна оболонка експертної системи та / або використовувана нею модель подання знань погано підходять для обраної проблемної області, задачі;
* тривалість процесів витягу знань з експерта, їхньої формалізації, перевірки на несуперечність і усунення протиріч.

Головна відмінність ІС і ЕС від інших програмних засобів - це наявність бази знань (БЗ), у якій знання зберігаються у формі, зрозумілій фахівцям предметної області і можуть бути змінені і доповнені також у зрозумілій формі. Це і є мови представлення знань - МПЗ.

== Відомі експертні системи ==

''Можна навести такі відомі експертні системи:''
* CLIPS — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* Dendral — аналіз даних мас-спектрометрії
* Dipmeter Advisor — аналіз даних, отриманих під час пошуку нафти
* Jess — від англ. Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем
* MQL 4 — MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії
* Mycin — діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків
* Prolog — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* R1 (експертна система)/XCon — обробка замовлень
* SHINE Real-time Expert System — від англ. Spacecraft Health INference Engine, рушій для отримання даних про стан і безпеку космічного корабля
* STD Wizard — експертна система для рекомендації та вибору медичних аналізів (діагностики)

''ЕС на сучасному етапі''

Експертні системи досить молоді - перші системи такого роду, MYCIN [Shortliffe, 1976] і DENDRAL [Buchanan, Feigenbaum, 1978], з'явилися в США в середині 70-х рр. У даний час у світі нараховується кілька тисяч промислових ЕС, що дають поради:
* при керуванні складними диспетчерськими пультами, наприклад мережі розподілу електроенергії;
* при постановці медичних діагнозів - ARAMIS [Shortliffe, Buchanan, Feigenbaum, 1979], NEUREX [Reggia, 1988];
* при пошуку несправностей в електронних приладах, діагностика відмовлень контрольно-вимірювального устаткування - Intelligence Ware [Slagle, Gardiner, Kyungsook, 1990];
* по проектуванню інтегральних мікросхем - DAA [Сойер, Фостер, 1988];
* по керуванню перевезеннями - AIRPLAN [Masui, McDermott, 1983];
* по прогнозуванню воєнних дій - ANALYST [Bonasso, 1984];
* по формуванню портфеля інвестицій, оцінці фінансових ризиків - RAD [Kestelyn,1992], оподатковуванню - RUNE [Durkin, 1998] і т.д.

==Список літературних джерел==
* Попов Э.В. Экспертные системы реального времени./Открытые системы, 2(10), 1995. 
* Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ./ Под ред. В.Л. Стефанюка. - М.: Мир, 1989. 
* Курс «Експертні системи», Дистанційне навчання ТНТУ. 

==Посилання==
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи]

[[Категорія:Планування експерименту]]

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-02-29T08:37:18Z

Lenalunak:

{{Завдання|Лунак О.|Назаревич О. Б.|10 березня 2012}}
{{Студент | Name=Олена | Surname=Лунак | FatherNAme=Михайлівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-235}} 
{{Презентація доповіді |title= [http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/1573 Критерії згоди]}}
{{Невідредаговано}}

[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи] - це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп’ютерних технологій це тотожна (подібна, основана на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). 

'''Експертні системи''' - це клас комп’ютерних програм, які пропонують рекомендації, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на розв’язування задач, вирішення яких вимагає проведення експертизи людиною-спеціалістом. На відміну від програм, що використовують процедурний аналіз, експертні системи розв’язують проблеми у вузькій предметній площині (конкретній ділянці експертизи) на основі логічних міркувань. Такі системи часто можуть знайти розв’язок задач, які неструктуровані і неточно визначені. Вони через використання евристик компенсують відсутність структурованості, що корисно в ситуаціях, коли недостатня кількість необхідних даних або часу виключає можливість проведення повного аналізу. 
Основою експертної системи є сукупність знань, яка структурується для спрощення процесу прийняття рішення. Для спеціалістів в галузі штучного інтелекту термін “знання“ означає інформацію, що потрібна програмі для того, щоб вона вела себе інтелектуально. Ця інформація приймає форму фактів або правил. Факти і правила не завжди правдиві або неправильні, інколи існує деяка міра неправильності в достовірності факту або точності правила. Якщо сумнів виражається явно, то він називається коефіцієнтом впевненості. 

== Знання ==
Основою експертних систем є знання. 
'''Знання''' - це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, суспільства і мислення, нагромаджена людством в процесі активної перетворюючої діяльності і спрямована на подальше пізнання і зміни об’єктивного світу. Знання з предметної ділянки називається базою знань. База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (способи подання знань). Механізм висновку містить: інтерпретатор, який визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

Експертна система містить три типи знань:
# Структуровані знання про предметну ділянку - після того, як ці знання виявлені, вони не змінюються;
# Структуровані динамічні знання - змінні знання з предметної ділянки, які обновляються по мірі виявлення нової інформації;
# Робочі знання, які використовуються для розв’язування конкретної задачі або проведення консультації.

Всі перераховані знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опит спеціалістів, які є експертами в конкретній предметній ділянці, а потім систематизувати, організувати та індексувати отриману інформацію для простоти її використання. 

== Склад експертної системи ==

Повністю оформлена ЕС включає 4 важливі компоненти:
# База знань;
# Машина висновку;
# Інтерпретатор команд;
# Інтерфейс (система пояснення).

[[Файл:Склад експертної системи.png‎ |center|thumb|500px|Склад експертної системи]]

Ядром ЕС є БЗ та процедура висновку. Їх слід розглядати разом, оскільки знання, на основі яких не можна зробити висновки, не мають сенсу. 

''База знань''
База знань це сукупність всіх знань що містить експертна система. 
Зазвичай БД описують на '''логічному''' та '''фізичному рівнях''':
* Логічний рівень даних: концептуальна схема, яка у структурованому вигляді описує предметну область та її кількісні характеристики у вигляді даних;
* Фізичний рівень даних: схема, що показує адреси даних в зовнішній пам’яті ЕОМ (файлові структури з різним доступом).

''Машина висновку''

В галузі ЕС існують суперечки між прихильниками „прямого ланцюжка міркувань” та „зворотного ланцюжка міркувань” як стратегії логічного висновку в цілому. Перше – ланцюг міркувань, що веде від даних до гіпотез, а друге - спроба найти дані для доведення або спростування певної гіпотези. 
Прямий ланцюг часто веде до некерованого режиму виникнення питань в діалозі, а зворотний – до наполегливого повторення питань щодо мети. З цієї причини найбільш вдалі системи використовують комбінацію обох ланцюгів. Але в якому б напрямі ні працювала процедура, вона буде мати справу з ненадійними даними, що краще відповідає реальному світу, ніж попередні абстракції, хоча останні зручніше втискувалися в жорсткі рамки комп’ютера. 

''Інтерпретатор команд''

Інтерпретатор команд визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

''Інтерфейс (система пояснення)''

Спеціаліст використовує інтерфейс для введення інформації і команд в експертну систему та одержання вихідної інформації з неї. Команди містять у собі параметри, що спрямовують процес опрацювання знань. Інформація звичайно видається у формі значень, що присвоюються певним змінним. 
Технологія експертних систем передбачає можливість одержувати в якості вихідної інформації не тільки рішення, але і необхідні пояснення. 

'''Розрізняють два види пояснень''':
* пояснення, що видаються за вимогою. Користувач у будь-який момент може зажадати від експертної системи пояснення своїх дій;
* пояснення отриманого рішення проблеми. Після одержання рішення користувач може зажадати пояснень того, як воно було отримано. Система повинна пояснити кожний крок своїх міркувань, що ведуть до розв’язання задачі. Хоча технологія роботи з експертною системою не є простою, інтерфейс користувача цих систем є дружнім і звичайно не викликає труднощів при веденні діалогу.

== Класифікація експертних систем ==

'''Класифікація ЕС за завданням, що вирішується''':
* Інтерпретація даних
* Діагностика
* Моніторинг
* Проектування
* Прогнозування
* Планування
* Навчання
* Керування
* Підтримка ухвалення рішень

'''Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом''':
* Статичні ЕС
* Квазідинамічні ЕС
* Динамічні ЕС

'''Класифікація ЕС за цілями навчання''':
* Системи, в яких проблематично сформулювати цілі навчання
* Системи, в яких можна сформулювати ціль навчання, але невідомо, як це зробити
* Системи з відомими цілями та стратегіями навчання

== Етапи розробки експертних систем ==

'''Етапи розробки ЕС''':
* Етап ідентифікації проблем - визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів
* Етап витягання знань - проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв'язки, визначаються методи розв'язання задач.
* Етап структуризації знань - обираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуются основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення й маніпулювання знаннями.
* Етап формалізації - здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, даний етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розробки ЕС. Процес придбання знань поділяють на вилучення знань з експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і представлення знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес придбання знань здійснюється інженером зі знань на основі аналізу діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
* Реалізація ЕС - відбувається створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі.
* Етап тестування - проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.

== Область застосування експертних систем ==

Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній. Також ЕС використовують в прогнозуванні, плануванні, контролі, управлінні та навчанні. Наприклад, експертні системи вже застосовуються в банківській справі в таких напрямках:
* програмах аналізу інвестиційних проектів
* програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку
* програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків.

Процес створення експертних систем значно змінився за останні роки. Завдяки появі спеціальних інструментальних засобів побудови експертних систем значно скоротились терміни та зменшилась трудомісткість їх розробки.

== Переваги та недоліки ЕС ==

'''Переваги''':
* сталість: знання експертної системи зберігаються протягом невизначено довгого часу і нікуди не зникають, у той час як людська компетенція слабшає із часом, перерва у діяльності людини-експерта може серйозно відбитися на її професійних якостях, крім того експерти-люди можуть піти на пенсію, звільнитися з роботи або вмерти, тобто їхні знання можуть бути втрачені;
* легкість передачі або відтворення: передача знань від однієї людини до іншої – довгий і дорогий процес, передача штучної інформації – це простий процес копіювання програми або файлу даних;
* підвищена доступність: експертна система – засіб масового виробництва експертних знань, що дозволяє багатьом користувачам одержати доступ до експертних знань;
* можливість одержання й об’єднання експертних знань з багатьох джерел: за допомогою експертних систем можуть бути зібрані знання багатьох експертів і притягнуті до роботи над задачею, виконуваної одночасно і безупинно у будь-яку годину дня і ночі; рівень експертних знань, скомбінованих шляхом об’єднання знань декількох експертів, може перевищувати рівень знань окремо узятого експерта-людини;
* стійкість і відтворюваність результатів: експерт-людина може приймати в тотожних ситуаціях різні рішення через емоційні фактори або утому, у той час, як результати експертних систем стабільні і являють собою незмінно правильні, позбавлені емоцій і повні відповіді за будь-яких обставин;
* низька вартість: експерти, особливо висококваліфіковані, обходяться дуже дорого, у той час, як експертні системи, навпаки, є порівняно недорогими – їхня розробка є дорогою, але вони є дешевими в експлуатації: вартість надання
експертних знань у розрахунку на окремого користувача істотно знижується;
* зменшена небезпека: експертні системи можуть використовуватися в таких варіантах середовища, що можуть виявитися небезпечними для людини;
* швидкий відгук: експертна система може реагувати швидше і бути більш готовою до роботи, ніж експерт-людина, особливо в деяких екстрена льних ситуаціях, де може знадобитися більш швидка реакція, ніж у людини;
* підвищена надійність: застосування експертних систем дозволяє під вищити ступінь довіри до того, що прийнято правильне рішення, шляхом надання ще однієї обґрунтованої думки людині-посереднику за наявності неузгоджених думок між декількома експертами-людьми;
* можливість пояснення рішень: експертна система здатна докладно пояснити свої рішення, що привели до визначеного висновку, а людина може виявитися занадто втомленою, не схильною до пояснень або нездатною робити це постійно;
* можливість застосування в якості інтелектуальної навчальної програми: експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані судження системи;
* можливість застосування у якості інтелектуальної бази даних: експертні системи можуть використовуватися для доступу до баз даних за допомогою інтелектуального способу доступу;
* формалізація і перевірка знань: у процесі розробки експертної системи знання експертів-людей перетворяться в явну форму для введення в комп’ютер, у результаті чого вони стають явно відомими і з’являється можливість перевіряти знання на правильність, несуперечність і повноту.

'''Недоліки:'''
* експертні системи погано вміють: подавати знання про часові та просторові відношення, розмірковувати, виходячи зі здорового глузду, розпізнавати межі своєї компетентності, працювати із суперечливими знаннями;
* інструментальні засоби побудови експертних систем погано вміють: виконувати набуття знань, уточнювати бази знань, працювати зі змішаними схемами подання знань;
* побудова експертних систем не під силу кінцевому користувачу, який не володіє експертними знаннями про проблемну область;
* необхідність залучення людини-експерта з проблемної області, що є носієм знань; неможливість повного відмовлення від експерта-людини;
* можливі труднощі взаємодії експерта зі спеціалістом-когнітологом, який шляхом діалогу з експертом оформляє отримані від експерта знання в обраному формалізмі подання знань;
* необхідність повної переробки програмного інструментарію, у випадку, якщо наявна оболонка експертної системи та / або використовувана нею модель подання знань погано підходять для обраної проблемної області, задачі;
* тривалість процесів витягу знань з експерта, їхньої формалізації, перевірки на несуперечність і усунення протиріч.

Головна відмінність ІС і ЕС від інших програмних засобів - це наявність бази знань (БЗ), у якій знання зберігаються у формі, зрозумілій фахівцям предметної області і можуть бути змінені і доповнені також у зрозумілій формі. Це і є мови представлення знань - МПЗ.

== Відомі експертні системи ==

''Можна навести такі відомі експертні системи:''
* CLIPS — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* Dendral — аналіз даних мас-спектрометрії
* Dipmeter Advisor — аналіз даних, отриманих під час пошуку нафти
* Jess — від англ. Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем
* MQL 4 — MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії
* Mycin — діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків
* Prolog — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* R1 (експертна система)/XCon — обробка замовлень
* SHINE Real-time Expert System — від англ. Spacecraft Health INference Engine, рушій для отримання даних про стан і безпеку космічного корабля
* STD Wizard — експертна система для рекомендації та вибору медичних аналізів (діагностики)

''ЕС на сучасному етапі''

Експертні системи досить молоді - перші системи такого роду, MYCIN [Shortliffe, 1976] і DENDRAL [Buchanan, Feigenbaum, 1978], з'явилися в США в середині 70-х рр. У даний час у світі нараховується кілька тисяч промислових ЕС, що дають поради:
* при керуванні складними диспетчерськими пультами, наприклад мережі розподілу електроенергії;
* при постановці медичних діагнозів - ARAMIS [Shortliffe, Buchanan, Feigenbaum, 1979], NEUREX [Reggia, 1988];
* при пошуку несправностей в електронних приладах, діагностика відмовлень контрольно-вимірювального устаткування - Intelligence Ware [Slagle, Gardiner, Kyungsook, 1990];
* по проектуванню інтегральних мікросхем - DAA [Сойер, Фостер, 1988];
* по керуванню перевезеннями - AIRPLAN [Masui, McDermott, 1983];
* по прогнозуванню воєнних дій - ANALYST [Bonasso, 1984];
* по формуванню портфеля інвестицій, оцінці фінансових ризиків - RAD [Kestelyn,1992], оподатковуванню - RUNE [Durkin, 1998] і т.д.

==Список літературних джерел==
* Попов Э.В. Экспертные системы реального времени./Открытые системы, 2(10), 1995. 
* Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ./ Под ред. В.Л. Стефанюка. - М.: Мир, 1989. 
* Курс «Експертні системи», Дистанційне навчання ТНТУ. 

==Посилання==
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи]

[[Категорія: Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"]]
[[Категорія:Планування експерименту]]

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-02-29T08:36:16Z

Lenalunak:

{{Завдання|Лунак О.|Назаревич О. Б.|14 січня 2012}}
{{Студент | Name=Олена | Surname=Лунак | FatherNAme=Михайлівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-235}} 
{{Презентація доповіді |title= [http://elartu.tntu.edu.ua/handle/123456789/1573 Критерії згоди]}}
{{Невідредаговано}}

[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи] - це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп’ютерних технологій це тотожна (подібна, основана на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). 

'''Експертні системи''' - це клас комп’ютерних програм, які пропонують рекомендації, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на розв’язування задач, вирішення яких вимагає проведення експертизи людиною-спеціалістом. На відміну від програм, що використовують процедурний аналіз, експертні системи розв’язують проблеми у вузькій предметній площині (конкретній ділянці експертизи) на основі логічних міркувань. Такі системи часто можуть знайти розв’язок задач, які неструктуровані і неточно визначені. Вони через використання евристик компенсують відсутність структурованості, що корисно в ситуаціях, коли недостатня кількість необхідних даних або часу виключає можливість проведення повного аналізу. 
Основою експертної системи є сукупність знань, яка структурується для спрощення процесу прийняття рішення. Для спеціалістів в галузі штучного інтелекту термін “знання“ означає інформацію, що потрібна програмі для того, щоб вона вела себе інтелектуально. Ця інформація приймає форму фактів або правил. Факти і правила не завжди правдиві або неправильні, інколи існує деяка міра неправильності в достовірності факту або точності правила. Якщо сумнів виражається явно, то він називається коефіцієнтом впевненості. 

== Знання ==
Основою експертних систем є знання. 
'''Знання''' - це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, суспільства і мислення, нагромаджена людством в процесі активної перетворюючої діяльності і спрямована на подальше пізнання і зміни об’єктивного світу. Знання з предметної ділянки називається базою знань. База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (способи подання знань). Механізм висновку містить: інтерпретатор, який визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

Експертна система містить три типи знань:
# Структуровані знання про предметну ділянку - після того, як ці знання виявлені, вони не змінюються;
# Структуровані динамічні знання - змінні знання з предметної ділянки, які обновляються по мірі виявлення нової інформації;
# Робочі знання, які використовуються для розв’язування конкретної задачі або проведення консультації.

Всі перераховані знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опит спеціалістів, які є експертами в конкретній предметній ділянці, а потім систематизувати, організувати та індексувати отриману інформацію для простоти її використання. 

== Склад експертної системи ==

Повністю оформлена ЕС включає 4 важливі компоненти:
# База знань;
# Машина висновку;
# Інтерпретатор команд;
# Інтерфейс (система пояснення).

[[Файл:Склад експертної системи.png‎ |center|thumb|500px|Склад експертної системи]]

Ядром ЕС є БЗ та процедура висновку. Їх слід розглядати разом, оскільки знання, на основі яких не можна зробити висновки, не мають сенсу. 

''База знань''
База знань це сукупність всіх знань що містить експертна система. 
Зазвичай БД описують на '''логічному''' та '''фізичному рівнях''':
* Логічний рівень даних: концептуальна схема, яка у структурованому вигляді описує предметну область та її кількісні характеристики у вигляді даних;
* Фізичний рівень даних: схема, що показує адреси даних в зовнішній пам’яті ЕОМ (файлові структури з різним доступом).

''Машина висновку''

В галузі ЕС існують суперечки між прихильниками „прямого ланцюжка міркувань” та „зворотного ланцюжка міркувань” як стратегії логічного висновку в цілому. Перше – ланцюг міркувань, що веде від даних до гіпотез, а друге - спроба найти дані для доведення або спростування певної гіпотези. 
Прямий ланцюг часто веде до некерованого режиму виникнення питань в діалозі, а зворотний – до наполегливого повторення питань щодо мети. З цієї причини найбільш вдалі системи використовують комбінацію обох ланцюгів. Але в якому б напрямі ні працювала процедура, вона буде мати справу з ненадійними даними, що краще відповідає реальному світу, ніж попередні абстракції, хоча останні зручніше втискувалися в жорсткі рамки комп’ютера. 

''Інтерпретатор команд''

Інтерпретатор команд визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

''Інтерфейс (система пояснення)''

Спеціаліст використовує інтерфейс для введення інформації і команд в експертну систему та одержання вихідної інформації з неї. Команди містять у собі параметри, що спрямовують процес опрацювання знань. Інформація звичайно видається у формі значень, що присвоюються певним змінним. 
Технологія експертних систем передбачає можливість одержувати в якості вихідної інформації не тільки рішення, але і необхідні пояснення. 

'''Розрізняють два види пояснень''':
* пояснення, що видаються за вимогою. Користувач у будь-який момент може зажадати від експертної системи пояснення своїх дій;
* пояснення отриманого рішення проблеми. Після одержання рішення користувач може зажадати пояснень того, як воно було отримано. Система повинна пояснити кожний крок своїх міркувань, що ведуть до розв’язання задачі. Хоча технологія роботи з експертною системою не є простою, інтерфейс користувача цих систем є дружнім і звичайно не викликає труднощів при веденні діалогу.

== Класифікація експертних систем ==

'''Класифікація ЕС за завданням, що вирішується''':
* Інтерпретація даних
* Діагностика
* Моніторинг
* Проектування
* Прогнозування
* Планування
* Навчання
* Керування
* Підтримка ухвалення рішень

'''Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом''':
* Статичні ЕС
* Квазідинамічні ЕС
* Динамічні ЕС

'''Класифікація ЕС за цілями навчання''':
* Системи, в яких проблематично сформулювати цілі навчання
* Системи, в яких можна сформулювати ціль навчання, але невідомо, як це зробити
* Системи з відомими цілями та стратегіями навчання

== Етапи розробки експертних систем ==

'''Етапи розробки ЕС''':
* Етап ідентифікації проблем - визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів
* Етап витягання знань - проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв'язки, визначаються методи розв'язання задач.
* Етап структуризації знань - обираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуются основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення й маніпулювання знаннями.
* Етап формалізації - здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, даний етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розробки ЕС. Процес придбання знань поділяють на вилучення знань з експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і представлення знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес придбання знань здійснюється інженером зі знань на основі аналізу діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
* Реалізація ЕС - відбувається створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі.
* Етап тестування - проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.

== Область застосування експертних систем ==

Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній. Також ЕС використовують в прогнозуванні, плануванні, контролі, управлінні та навчанні. Наприклад, експертні системи вже застосовуються в банківській справі в таких напрямках:
* програмах аналізу інвестиційних проектів
* програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку
* програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків.

Процес створення експертних систем значно змінився за останні роки. Завдяки появі спеціальних інструментальних засобів побудови експертних систем значно скоротились терміни та зменшилась трудомісткість їх розробки.

== Переваги та недоліки ЕС ==

'''Переваги''':
* сталість: знання експертної системи зберігаються протягом невизначено довгого часу і нікуди не зникають, у той час як людська компетенція слабшає із часом, перерва у діяльності людини-експерта може серйозно відбитися на її професійних якостях, крім того експерти-люди можуть піти на пенсію, звільнитися з роботи або вмерти, тобто їхні знання можуть бути втрачені;
* легкість передачі або відтворення: передача знань від однієї людини до іншої – довгий і дорогий процес, передача штучної інформації – це простий процес копіювання програми або файлу даних;
* підвищена доступність: експертна система – засіб масового виробництва експертних знань, що дозволяє багатьом користувачам одержати доступ до експертних знань;
* можливість одержання й об’єднання експертних знань з багатьох джерел: за допомогою експертних систем можуть бути зібрані знання багатьох експертів і притягнуті до роботи над задачею, виконуваної одночасно і безупинно у будь-яку годину дня і ночі; рівень експертних знань, скомбінованих шляхом об’єднання знань декількох експертів, може перевищувати рівень знань окремо узятого експерта-людини;
* стійкість і відтворюваність результатів: експерт-людина може приймати в тотожних ситуаціях різні рішення через емоційні фактори або утому, у той час, як результати експертних систем стабільні і являють собою незмінно правильні, позбавлені емоцій і повні відповіді за будь-яких обставин;
* низька вартість: експерти, особливо висококваліфіковані, обходяться дуже дорого, у той час, як експертні системи, навпаки, є порівняно недорогими – їхня розробка є дорогою, але вони є дешевими в експлуатації: вартість надання
експертних знань у розрахунку на окремого користувача істотно знижується;
* зменшена небезпека: експертні системи можуть використовуватися в таких варіантах середовища, що можуть виявитися небезпечними для людини;
* швидкий відгук: експертна система може реагувати швидше і бути більш готовою до роботи, ніж експерт-людина, особливо в деяких екстрена льних ситуаціях, де може знадобитися більш швидка реакція, ніж у людини;
* підвищена надійність: застосування експертних систем дозволяє під вищити ступінь довіри до того, що прийнято правильне рішення, шляхом надання ще однієї обґрунтованої думки людині-посереднику за наявності неузгоджених думок між декількома експертами-людьми;
* можливість пояснення рішень: експертна система здатна докладно пояснити свої рішення, що привели до визначеного висновку, а людина може виявитися занадто втомленою, не схильною до пояснень або нездатною робити це постійно;
* можливість застосування в якості інтелектуальної навчальної програми: експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані судження системи;
* можливість застосування у якості інтелектуальної бази даних: експертні системи можуть використовуватися для доступу до баз даних за допомогою інтелектуального способу доступу;
* формалізація і перевірка знань: у процесі розробки експертної системи знання експертів-людей перетворяться в явну форму для введення в комп’ютер, у результаті чого вони стають явно відомими і з’являється можливість перевіряти знання на правильність, несуперечність і повноту.

'''Недоліки:'''
* експертні системи погано вміють: подавати знання про часові та просторові відношення, розмірковувати, виходячи зі здорового глузду, розпізнавати межі своєї компетентності, працювати із суперечливими знаннями;
* інструментальні засоби побудови експертних систем погано вміють: виконувати набуття знань, уточнювати бази знань, працювати зі змішаними схемами подання знань;
* побудова експертних систем не під силу кінцевому користувачу, який не володіє експертними знаннями про проблемну область;
* необхідність залучення людини-експерта з проблемної області, що є носієм знань; неможливість повного відмовлення від експерта-людини;
* можливі труднощі взаємодії експерта зі спеціалістом-когнітологом, який шляхом діалогу з експертом оформляє отримані від експерта знання в обраному формалізмі подання знань;
* необхідність повної переробки програмного інструментарію, у випадку, якщо наявна оболонка експертної системи та / або використовувана нею модель подання знань погано підходять для обраної проблемної області, задачі;
* тривалість процесів витягу знань з експерта, їхньої формалізації, перевірки на несуперечність і усунення протиріч.

Головна відмінність ІС і ЕС від інших програмних засобів - це наявність бази знань (БЗ), у якій знання зберігаються у формі, зрозумілій фахівцям предметної області і можуть бути змінені і доповнені також у зрозумілій формі. Це і є мови представлення знань - МПЗ.

== Відомі експертні системи ==

''Можна навести такі відомі експертні системи:''
* CLIPS — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* Dendral — аналіз даних мас-спектрометрії
* Dipmeter Advisor — аналіз даних, отриманих під час пошуку нафти
* Jess — від англ. Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем
* MQL 4 — MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії
* Mycin — діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків
* Prolog — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* R1 (експертна система)/XCon — обробка замовлень
* SHINE Real-time Expert System — від англ. Spacecraft Health INference Engine, рушій для отримання даних про стан і безпеку космічного корабля
* STD Wizard — експертна система для рекомендації та вибору медичних аналізів (діагностики)

''ЕС на сучасному етапі''

Експертні системи досить молоді - перші системи такого роду, MYCIN [Shortliffe, 1976] і DENDRAL [Buchanan, Feigenbaum, 1978], з'явилися в США в середині 70-х рр. У даний час у світі нараховується кілька тисяч промислових ЕС, що дають поради:
* при керуванні складними диспетчерськими пультами, наприклад мережі розподілу електроенергії;
* при постановці медичних діагнозів - ARAMIS [Shortliffe, Buchanan, Feigenbaum, 1979], NEUREX [Reggia, 1988];
* при пошуку несправностей в електронних приладах, діагностика відмовлень контрольно-вимірювального устаткування - Intelligence Ware [Slagle, Gardiner, Kyungsook, 1990];
* по проектуванню інтегральних мікросхем - DAA [Сойер, Фостер, 1988];
* по керуванню перевезеннями - AIRPLAN [Masui, McDermott, 1983];
* по прогнозуванню воєнних дій - ANALYST [Bonasso, 1984];
* по формуванню портфеля інвестицій, оцінці фінансових ризиків - RAD [Kestelyn,1992], оподатковуванню - RUNE [Durkin, 1998] і т.д.

==Список літературних джерел==
* Попов Э.В. Экспертные системы реального времени./Открытые системы, 2(10), 1995. 
* Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ./ Под ред. В.Л. Стефанюка. - М.: Мир, 1989. 
* Курс «Експертні системи», Дистанційне навчання ТНТУ. 

==Посилання==
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи]

[[Категорія: Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"]]
[[Категорія:Планування експерименту]]

2011-2012рр - Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"

2012-02-08T15:06:31Z

Lenalunak:

# (30.12.2011р.) [[Користувач:andry_ad|ст.гр.СНм-51 Дереш А. З.]]: Оптимізація. [[Математичне програмування]].
# (14.01.2012р.) [[Користувач:lenalunak|ст.гр.СНм-51 Лунак О.М..]]:[[Огляд видів експертних систем та їх класифікація]].
# (14.01.2012h.) [[Користувач:Bilinska lida|ст.гр.СНм-51 Білінська Л.В.]]:[[Історичний огляд методів дослідження електрофізіологічних сигналів в офтальмології]].
# (30.12.2011р.) [[Користувач:Тетяна|ст.гр.СНм-51 Паньків Т.В.]]:[[Прогнозування. Огляд моделей обробки енергетичних сигналів.]].
# (30.12.2011р.) [[Користувач:Тетяна|ст.гр.СНм-51 Паньків Т.В.]]:[[Прогнозування. орпопОгляд моделей обробки енергетичних сигналів.]].

Прогнозування2. Огляд моделей обробки енергетичних сигналів.

2012-02-08T15:06:09Z

Lenalunak: Створена сторінка: {{Студент | Name=Олена | Surname=Лунак | FatherNAme=Михайлівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-235}} {{Пре…

2011-2012рр - Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"

2012-02-08T15:05:37Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T17:27:19Z

Lenalunak:

{{Студент | Name=Олена | Surname=Лунак | FatherNAme=Михайлівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-235}} 
{{Презентація доповіді |title= Огляд видів експертних систем та їх класифікація}}

[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи] - це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп’ютерних технологій це тотожна (подібна, основана на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). 

'''Експертні системи''' - це клас комп’ютерних програм, які пропонують рекомендації, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на розв’язування задач, вирішення яких вимагає проведення експертизи людиною-спеціалістом. На відміну від програм, що використовують процедурний аналіз, експертні системи розв’язують проблеми у вузькій предметній площині (конкретній ділянці експертизи) на основі логічних міркувань. Такі системи часто можуть знайти розв’язок задач, які неструктуровані і неточно визначені. Вони через використання евристик компенсують відсутність структурованості, що корисно в ситуаціях, коли недостатня кількість необхідних даних або часу виключає можливість проведення повного аналізу. 
Основою експертної системи є сукупність знань, яка структурується для спрощення процесу прийняття рішення. Для спеціалістів в галузі штучного інтелекту термін “знання“ означає інформацію, що потрібна програмі для того, щоб вона вела себе інтелектуально. Ця інформація приймає форму фактів або правил. Факти і правила не завжди правдиві або неправильні, інколи існує деяка міра неправильності в достовірності факту або точності правила. Якщо сумнів виражається явно, то він називається коефіцієнтом впевненості. 

== Знання ==
Основою експертних систем є знання. 
'''Знання''' - це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, суспільства і мислення, нагромаджена людством в процесі активної перетворюючої діяльності і спрямована на подальше пізнання і зміни об’єктивного світу. Знання з предметної ділянки називається базою знань. База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (способи подання знань). Механізм висновку містить: інтерпретатор, який визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

Експертна система містить три типи знань:
# Структуровані знання про предметну ділянку - після того, як ці знання виявлені, вони не змінюються;
# Структуровані динамічні знання - змінні знання з предметної ділянки, які обновляються по мірі виявлення нової інформації;
# Робочі знання, які використовуються для розв’язування конкретної задачі або проведення консультації.

Всі перераховані знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опит спеціалістів, які є експертами в конкретній предметній ділянці, а потім систематизувати, організувати та індексувати отриману інформацію для простоти її використання. 

== Склад експертної системи ==

Повністю оформлена ЕС включає 4 важливі компоненти:
# База знань;
# Машина висновку;
# Інтерпретатор команд;
# Інтерфейс (система пояснення).

[[Файл:Склад експертної системи.png‎ |center|thumb|500px|Склад експертної системи]]

Ядром ЕС є БЗ та процедура висновку. Їх слід розглядати разом, оскільки знання, на основі яких не можна зробити висновки, не мають сенсу. 

''База знань''
База знань це сукупність всіх знань що містить експертна система. 
Зазвичай БД описують на '''логічному''' та '''фізичному рівнях''':
* Логічний рівень даних: концептуальна схема, яка у структурованому вигляді описує предметну область та її кількісні характеристики у вигляді даних;
* Фізичний рівень даних: схема, що показує адреси даних в зовнішній пам’яті ЕОМ (файлові структури з різним доступом).

''Машина висновку''

В галузі ЕС існують суперечки між прихильниками „прямого ланцюжка міркувань” та „зворотного ланцюжка міркувань” як стратегії логічного висновку в цілому. Перше – ланцюг міркувань, що веде від даних до гіпотез, а друге - спроба найти дані для доведення або спростування певної гіпотези. 
Прямий ланцюг часто веде до некерованого режиму виникнення питань в діалозі, а зворотний – до наполегливого повторення питань щодо мети. З цієї причини найбільш вдалі системи використовують комбінацію обох ланцюгів. Але в якому б напрямі ні працювала процедура, вона буде мати справу з ненадійними даними, що краще відповідає реальному світу, ніж попередні абстракції, хоча останні зручніше втискувалися в жорсткі рамки комп’ютера. 

''Інтерпретатор команд''

Інтерпретатор команд визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

''Інтерфейс (система пояснення)''

Спеціаліст використовує інтерфейс для введення інформації і команд в експертну систему та одержання вихідної інформації з неї. Команди містять у собі параметри, що спрямовують процес опрацювання знань. Інформація звичайно видається у формі значень, що присвоюються певним змінним. 
Технологія експертних систем передбачає можливість одержувати в якості вихідної інформації не тільки рішення, але і необхідні пояснення. 

'''Розрізняють два види пояснень''':
* пояснення, що видаються за вимогою. Користувач у будь-який момент може зажадати від експертної системи пояснення своїх дій;
* пояснення отриманого рішення проблеми. Після одержання рішення користувач може зажадати пояснень того, як воно було отримано. Система повинна пояснити кожний крок своїх міркувань, що ведуть до розв’язання задачі. Хоча технологія роботи з експертною системою не є простою, інтерфейс користувача цих систем є дружнім і звичайно не викликає труднощів при веденні діалогу.

== Класифікація експертних систем ==

'''Класифікація ЕС за завданням, що вирішується''':
* Інтерпретація даних
* Діагностика
* Моніторинг
* Проектування
* Прогнозування
* Планування
* Навчання
* Керування
* Підтримка ухвалення рішень

'''Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом''':
* Статичні ЕС
* Квазідинамічні ЕС
* Динамічні ЕС

'''Класифікація ЕС за цілями навчання''':
* Системи, в яких проблематично сформулювати цілі навчання
* Системи, в яких можна сформулювати ціль навчання, але невідомо, як це зробити
* Системи з відомими цілями та стратегіями навчання

== Етапи розробки експертних систем ==

'''Етапи розробки ЕС''':
* Етап ідентифікації проблем - визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів
* Етап витягання знань - проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв'язки, визначаються методи розв'язання задач.
* Етап структуризації знань - обираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуются основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення й маніпулювання знаннями.
* Етап формалізації - здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, даний етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розробки ЕС. Процес придбання знань поділяють на вилучення знань з експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і представлення знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес придбання знань здійснюється інженером зі знань на основі аналізу діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
* Реалізація ЕС - відбувається створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі.
* Етап тестування - проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.

== Область застосування експертних систем ==

Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній. Також ЕС використовують в прогнозуванні, плануванні, контролі, управлінні та навчанні. Наприклад, експертні системи вже застосовуються в банківській справі в таких напрямках:
* програмах аналізу інвестиційних проектів
* програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку
* програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків.

Процес створення експертних систем значно змінився за останні роки. Завдяки появі спеціальних інструментальних засобів побудови експертних систем значно скоротились терміни та зменшилась трудомісткість їх розробки.

== Переваги та недоліки ЕС ==

'''Переваги''':
* сталість: знання експертної системи зберігаються протягом невизначено довгого часу і нікуди не зникають, у той час як людська компетенція слабшає із часом, перерва у діяльності людини-експерта може серйозно відбитися на її професійних якостях, крім того експерти-люди можуть піти на пенсію, звільнитися з роботи або вмерти, тобто їхні знання можуть бути втрачені;
* легкість передачі або відтворення: передача знань від однієї людини до іншої – довгий і дорогий процес, передача штучної інформації – це простий процес копіювання програми або файлу даних;
* підвищена доступність: експертна система – засіб масового виробництва експертних знань, що дозволяє багатьом користувачам одержати доступ до експертних знань;
* можливість одержання й об’єднання експертних знань з багатьох джерел: за допомогою експертних систем можуть бути зібрані знання багатьох експертів і притягнуті до роботи над задачею, виконуваної одночасно і безупинно у будь-яку годину дня і ночі; рівень експертних знань, скомбінованих шляхом об’єднання знань декількох експертів, може перевищувати рівень знань окремо узятого експерта-людини;
* стійкість і відтворюваність результатів: експерт-людина може приймати в тотожних ситуаціях різні рішення через емоційні фактори або утому, у той час, як результати експертних систем стабільні і являють собою незмінно правильні, позбавлені емоцій і повні відповіді за будь-яких обставин;
* низька вартість: експерти, особливо висококваліфіковані, обходяться дуже дорого, у той час, як експертні системи, навпаки, є порівняно недорогими – їхня розробка є дорогою, але вони є дешевими в експлуатації: вартість надання
експертних знань у розрахунку на окремого користувача істотно знижується;
* зменшена небезпека: експертні системи можуть використовуватися в таких варіантах середовища, що можуть виявитися небезпечними для людини;
* швидкий відгук: експертна система може реагувати швидше і бути більш готовою до роботи, ніж експерт-людина, особливо в деяких екстрена льних ситуаціях, де може знадобитися більш швидка реакція, ніж у людини;
* підвищена надійність: застосування експертних систем дозволяє під вищити ступінь довіри до того, що прийнято правильне рішення, шляхом надання ще однієї обґрунтованої думки людині-посереднику за наявності неузгоджених думок між декількома експертами-людьми;
* можливість пояснення рішень: експертна система здатна докладно пояснити свої рішення, що привели до визначеного висновку, а людина може виявитися занадто втомленою, не схильною до пояснень або нездатною робити це постійно;
* можливість застосування в якості інтелектуальної навчальної програми: експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані судження системи;
* можливість застосування у якості інтелектуальної бази даних: експертні системи можуть використовуватися для доступу до баз даних за допомогою інтелектуального способу доступу;
* формалізація і перевірка знань: у процесі розробки експертної системи знання експертів-людей перетворяться в явну форму для введення в комп’ютер, у результаті чого вони стають явно відомими і з’являється можливість перевіряти знання на правильність, несуперечність і повноту.

'''Недоліки:'''
* експертні системи погано вміють: подавати знання про часові та просторові відношення, розмірковувати, виходячи зі здорового глузду, розпізнавати межі своєї компетентності, працювати із суперечливими знаннями;
* інструментальні засоби побудови експертних систем погано вміють: виконувати набуття знань, уточнювати бази знань, працювати зі змішаними схемами подання знань;
* побудова експертних систем не під силу кінцевому користувачу, який не володіє експертними знаннями про проблемну область;
* необхідність залучення людини-експерта з проблемної області, що є носієм знань; неможливість повного відмовлення від експерта-людини;
* можливі труднощі взаємодії експерта зі спеціалістом-когнітологом, який шляхом діалогу з експертом оформляє отримані від експерта знання в обраному формалізмі подання знань;
* необхідність повної переробки програмного інструментарію, у випадку, якщо наявна оболонка експертної системи та / або використовувана нею модель подання знань погано підходять для обраної проблемної області, задачі;
* тривалість процесів витягу знань з експерта, їхньої формалізації, перевірки на несуперечність і усунення протиріч.

Головна відмінність ІС і ЕС від інших програмних засобів - це наявність бази знань (БЗ), у якій знання зберігаються у формі, зрозумілій фахівцям предметної області і можуть бути змінені і доповнені також у зрозумілій формі. Це і є мови представлення знань - МПЗ.

== Відомі експертні системи ==

''Можна навести такі відомі експертні системи:''
* CLIPS — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* Dendral — аналіз даних мас-спектрометрії
* Dipmeter Advisor — аналіз даних, отриманих під час пошуку нафти
* Jess — від англ. Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем
* MQL 4 — MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії
* Mycin — діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків
* Prolog — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* R1 (експертна система)/XCon — обробка замовлень
* SHINE Real-time Expert System — від англ. Spacecraft Health INference Engine, рушій для отримання даних про стан і безпеку космічного корабля
* STD Wizard — експертна система для рекомендації та вибору медичних аналізів (діагностики)

''ЕС на сучасному етапі''

Експертні системи досить молоді - перші системи такого роду, MYCIN [Shortliffe, 1976] і DENDRAL [Buchanan, Feigenbaum, 1978], з'явилися в США в середині 70-х рр. У даний час у світі нараховується кілька тисяч промислових ЕС, що дають поради:
* при керуванні складними диспетчерськими пультами, наприклад мережі розподілу електроенергії;
* при постановці медичних діагнозів - ARAMIS [Shortliffe, Buchanan, Feigenbaum, 1979], NEUREX [Reggia, 1988];
* при пошуку несправностей в електронних приладах, діагностика відмовлень контрольно-вимірювального устаткування - Intelligence Ware [Slagle, Gardiner, Kyungsook, 1990];
* по проектуванню інтегральних мікросхем - DAA [Сойер, Фостер, 1988];
* по керуванню перевезеннями - AIRPLAN [Masui, McDermott, 1983];
* по прогнозуванню воєнних дій - ANALYST [Bonasso, 1984];
* по формуванню портфеля інвестицій, оцінці фінансових ризиків - RAD [Kestelyn,1992], оподатковуванню - RUNE [Durkin, 1998] і т.д.

==Список літературних джерел==
* Попов Э.В. Экспертные системы реального времени./Открытые системы, 2(10), 1995. 
* Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ./ Под ред. В.Л. Стефанюка. - М.: Мир, 1989. 
* Курс «Експертні системи», Дистанційне навчання ТНТУ. 

==Посилання==
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи]

[[Категорія: Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"]]
[[Категорія: Виступ на семінарі]]

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T17:26:48Z

Lenalunak:

{{Студент | Name=Олена | Surname=Лунак | FatherNAme=Михайлівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-235}} 
{{Презентація доповіді |title= Огляд видів експертних систем та їх класифікація}}

[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи] - це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп’ютерних технологій це тотожна (подібна, основана на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). 

'''Експертні системи''' - це клас комп’ютерних програм, які пропонують рекомендації, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на розв’язування задач, вирішення яких вимагає проведення експертизи людиною-спеціалістом. На відміну від програм, що використовують процедурний аналіз, експертні системи розв’язують проблеми у вузькій предметній площині (конкретній ділянці експертизи) на основі логічних міркувань. Такі системи часто можуть знайти розв’язок задач, які неструктуровані і неточно визначені. Вони через використання евристик компенсують відсутність структурованості, що корисно в ситуаціях, коли недостатня кількість необхідних даних або часу виключає можливість проведення повного аналізу. 
Основою експертної системи є сукупність знань, яка структурується для спрощення процесу прийняття рішення. Для спеціалістів в галузі штучного інтелекту термін “знання“ означає інформацію, що потрібна програмі для того, щоб вона вела себе інтелектуально. Ця інформація приймає форму фактів або правил. Факти і правила не завжди правдиві або неправильні, інколи існує деяка міра неправильності в достовірності факту або точності правила. Якщо сумнів виражається явно, то він називається коефіцієнтом впевненості. 

== Знання ==
Основою експертних систем є знання. 
'''Знання''' - це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, суспільства і мислення, нагромаджена людством в процесі активної перетворюючої діяльності і спрямована на подальше пізнання і зміни об’єктивного світу. Знання з предметної ділянки називається базою знань. База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (способи подання знань). Механізм висновку містить: інтерпретатор, який визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

Експертна система містить три типи знань:
# Структуровані знання про предметну ділянку - після того, як ці знання виявлені, вони не змінюються;
# Структуровані динамічні знання - змінні знання з предметної ділянки, які обновляються по мірі виявлення нової інформації;
# Робочі знання, які використовуються для розв’язування конкретної задачі або проведення консультації.

Всі перераховані знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опит спеціалістів, які є експертами в конкретній предметній ділянці, а потім систематизувати, організувати та індексувати отриману інформацію для простоти її використання. 

== Склад експертної системи ==

Повністю оформлена ЕС включає 4 важливі компоненти:
# База знань;
# Машина висновку;
# Інтерпретатор команд;
# Інтерфейс (система пояснення).

[[Файл:Склад експертної системи.png‎ |center|thumb|500px|Склад експертної системи]]

Ядром ЕС є БЗ та процедура висновку. Їх слід розглядати разом, оскільки знання, на основі яких не можна зробити висновки, не мають сенсу. 

''База знань''
База знань це сукупність всіх знань що містить експертна система. 
Зазвичай БД описують на '''логічному''' та '''фізичному рівнях''':
* Логічний рівень даних: концептуальна схема, яка у структурованому вигляді описує предметну область та її кількісні характеристики у вигляді даних;
* Фізичний рівень даних: схема, що показує адреси даних в зовнішній пам’яті ЕОМ (файлові структури з різним доступом).

''Машина висновку''

В галузі ЕС існують суперечки між прихильниками „прямого ланцюжка міркувань” та „зворотного ланцюжка міркувань” як стратегії логічного висновку в цілому. Перше – ланцюг міркувань, що веде від даних до гіпотез, а друге - спроба найти дані для доведення або спростування певної гіпотези. 
Прямий ланцюг часто веде до некерованого режиму виникнення питань в діалозі, а зворотний – до наполегливого повторення питань щодо мети. З цієї причини найбільш вдалі системи використовують комбінацію обох ланцюгів. Але в якому б напрямі ні працювала процедура, вона буде мати справу з ненадійними даними, що краще відповідає реальному світу, ніж попередні абстракції, хоча останні зручніше втискувалися в жорсткі рамки комп’ютера. 

''Інтерпретатор команд''

Інтерпретатор команд визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

''Інтерфейс (система пояснення)''

Спеціаліст використовує інтерфейс для введення інформації і команд в експертну систему та одержання вихідної інформації з неї. Команди містять у собі параметри, що спрямовують процес опрацювання знань. Інформація звичайно видається у формі значень, що присвоюються певним змінним. 
Технологія експертних систем передбачає можливість одержувати в якості вихідної інформації не тільки рішення, але і необхідні пояснення. 

'''Розрізняють два види пояснень''':
* пояснення, що видаються за вимогою. Користувач у будь-який момент може зажадати від експертної системи пояснення своїх дій;
* пояснення отриманого рішення проблеми. Після одержання рішення користувач може зажадати пояснень того, як воно було отримано. Система повинна пояснити кожний крок своїх міркувань, що ведуть до розв’язання задачі. Хоча технологія роботи з експертною системою не є простою, інтерфейс користувача цих систем є дружнім і звичайно не викликає труднощів при веденні діалогу.

== Класифікація експертних систем ==

'''Класифікація ЕС за завданням, що вирішується''':
* Інтерпретація даних
* Діагностика
* Моніторинг
* Проектування
* Прогнозування
* Планування
* Навчання
* Керування
* Підтримка ухвалення рішень

'''Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом''':
* Статичні ЕС
* Квазідинамічні ЕС
* Динамічні ЕС

'''Класифікація ЕС за цілями навчання''':
* Системи, в яких проблематично сформулювати цілі навчання
* Системи, в яких можна сформулювати ціль навчання, але невідомо, як це зробити
* Системи з відомими цілями та стратегіями навчання

== Етапи розробки експертних систем ==

'''Етапи розробки ЕС''':
* Етап ідентифікації проблем - визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів
* Етап витягання знань - проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв'язки, визначаються методи розв'язання задач.
* Етап структуризації знань - обираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуются основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення й маніпулювання знаннями.
* Етап формалізації - здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, даний етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розробки ЕС. Процес придбання знань поділяють на вилучення знань з експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і представлення знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес придбання знань здійснюється інженером зі знань на основі аналізу діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
* Реалізація ЕС - відбувається створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі.
* Етап тестування - проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.

== Область застосування експертних систем ==

Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній. Також ЕС використовують в прогнозуванні, плануванні, контролі, управлінні та навчанні. Наприклад, експертні системи вже застосовуються в банківській справі в таких напрямках:
* програмах аналізу інвестиційних проектів
* програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку
* програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків.

Процес створення експертних систем значно змінився за останні роки. Завдяки появі спеціальних інструментальних засобів побудови експертних систем значно скоротились терміни та зменшилась трудомісткість їх розробки.

== Переваги та недоліки ЕС ==

'''Переваги''':
* сталість: знання експертної системи зберігаються протягом невизначено довгого часу і нікуди не зникають, у той час як людська компетенція слабшає із часом, перерва у діяльності людини-експерта може серйозно відбитися на її професійних якостях, крім того експерти-люди можуть піти на пенсію, звільнитися з роботи або вмерти, тобто їхні знання можуть бути втрачені;
* легкість передачі або відтворення: передача знань від однієї людини до іншої – довгий і дорогий процес, передача штучної інформації – це простий процес копіювання програми або файлу даних;
* підвищена доступність: експертна система – засіб масового виробництва експертних знань, що дозволяє багатьом користувачам одержати доступ до експертних знань;
* можливість одержання й об’єднання експертних знань з багатьох джерел: за допомогою експертних систем можуть бути зібрані знання багатьох експертів і притягнуті до роботи над задачею, виконуваної одночасно і безупинно у будь-яку годину дня і ночі; рівень експертних знань, скомбінованих шляхом об’єднання знань декількох експертів, може перевищувати рівень знань окремо узятого експерта-людини;
* стійкість і відтворюваність результатів: експерт-людина може приймати в тотожних ситуаціях різні рішення через емоційні фактори або утому, у той час, як результати експертних систем стабільні і являють собою незмінно правильні, позбавлені емоцій і повні відповіді за будь-яких обставин;
* низька вартість: експерти, особливо висококваліфіковані, обходяться дуже дорого, у той час, як експертні системи, навпаки, є порівняно недорогими – їхня розробка є дорогою, але вони є дешевими в експлуатації: вартість надання
експертних знань у розрахунку на окремого користувача істотно знижується;
* зменшена небезпека: експертні системи можуть використовуватися в таких варіантах середовища, що можуть виявитися небезпечними для людини;
* швидкий відгук: експертна система може реагувати швидше і бути більш готовою до роботи, ніж експерт-людина, особливо в деяких екстрена льних ситуаціях, де може знадобитися більш швидка реакція, ніж у людини;
* підвищена надійність: застосування експертних систем дозволяє під вищити ступінь довіри до того, що прийнято правильне рішення, шляхом надання ще однієї обґрунтованої думки людині-посереднику за наявності неузгоджених думок між декількома експертами-людьми;
* можливість пояснення рішень: експертна система здатна докладно пояснити свої рішення, що привели до визначеного висновку, а людина може виявитися занадто втомленою, не схильною до пояснень або нездатною робити це постійно;
* можливість застосування в якості інтелектуальної навчальної програми: експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані судження системи;
* можливість застосування у якості інтелектуальної бази даних: експертні системи можуть використовуватися для доступу до баз даних за допомогою інтелектуального способу доступу;
* формалізація і перевірка знань: у процесі розробки експертної системи знання експертів-людей перетворяться в явну форму для введення в комп’ютер, у результаті чого вони стають явно відомими і з’являється можливість перевіряти знання на правильність, несуперечність і повноту.

'''Недоліки:'''
* експертні системи погано вміють: подавати знання про часові та просторові відношення, розмірковувати, виходячи зі здорового глузду, розпізнавати межі своєї компетентності, працювати із суперечливими знаннями;
* інструментальні засоби побудови експертних систем погано вміють: виконувати набуття знань, уточнювати бази знань, працювати зі змішаними схемами подання знань;
* побудова експертних систем не під силу кінцевому користувачу, який не володіє експертними знаннями про проблемну область;
* необхідність залучення людини-експерта з проблемної області, що є носієм знань; неможливість повного відмовлення від експерта-людини;
* можливі труднощі взаємодії експерта зі спеціалістом-когнітологом, який шляхом діалогу з експертом оформляє отримані від експерта знання в обраному формалізмі подання знань;
* необхідність повної переробки програмного інструментарію, у випадку, якщо наявна оболонка експертної системи та / або використовувана нею модель подання знань погано підходять для обраної проблемної області, задачі;
* тривалість процесів витягу знань з експерта, їхньої формалізації, перевірки на несуперечність і усунення протиріч.

Головна відмінність ІС і ЕС від інших програмних засобів - це наявність бази знань (БЗ), у якій знання зберігаються у формі, зрозумілій фахівцям предметної області і можуть бути змінені і доповнені також у зрозумілій формі. Це і є мови представлення знань - МПЗ.

== Відомі експертні системи ==

''Можна навести такі відомі експертні системи:''
* CLIPS — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* Dendral — аналіз даних мас-спектрометрії
* Dipmeter Advisor — аналіз даних, отриманих під час пошуку нафти
* Jess — від англ. Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем
* MQL 4 — MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії
* Mycin — діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків
* Prolog — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* R1 (експертна система)/XCon — обробка замовлень
* SHINE Real-time Expert System — від англ. Spacecraft Health INference Engine, рушій для отримання даних про стан і безпеку космічного корабля
* STD Wizard — експертна система для рекомендації та вибору медичних аналізів (діагностики)

''ЕС на сучасному етапі''
Експертні системи досить молоді - перші системи такого роду, MYCIN [Shortliffe, 1976] і DENDRAL [Buchanan, Feigenbaum, 1978], з'явилися в США в середині 70-х рр. У даний час у світі нараховується кілька тисяч промислових ЕС, що дають поради:
* при керуванні складними диспетчерськими пультами, наприклад мережі розподілу електроенергії;
* при постановці медичних діагнозів - ARAMIS [Shortliffe, Buchanan, Feigenbaum, 1979], NEUREX [Reggia, 1988];
* при пошуку несправностей в електронних приладах, діагностика відмовлень контрольно-вимірювального устаткування - Intelligence Ware [Slagle, Gardiner, Kyungsook, 1990];
* по проектуванню інтегральних мікросхем - DAA [Сойер, Фостер, 1988];
* по керуванню перевезеннями - AIRPLAN [Masui, McDermott, 1983];
* по прогнозуванню воєнних дій - ANALYST [Bonasso, 1984];
* по формуванню портфеля інвестицій, оцінці фінансових ризиків - RAD [Kestelyn,1992], оподатковуванню - RUNE [Durkin, 1998] і т.д.

==Список літературних джерел==
* Попов Э.В. Экспертные системы реального времени./Открытые системы, 2(10), 1995. 
* Уотермен Д. Руководство по экспертным системам: пер. с англ./ Под ред. В.Л. Стефанюка. - М.: Мир, 1989. 
* Курс «Експертні системи», Дистанційне навчання ТНТУ. 

==Посилання==
*[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи]

[[Категорія: Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"]]
[[Категорія: Виступ на семінарі]]

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T17:23:52Z

Lenalunak:

{{Студент | Name=Олена | Surname=Лунак | FatherNAme=Михайлівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-235}} 
{{Презентація доповіді |title= Огляд видів експертних систем та їх класифікація}}

[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи] - це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп’ютерних технологій це тотожна (подібна, основана на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). 

'''Експертні системи''' - це клас комп’ютерних програм, які пропонують рекомендації, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на розв’язування задач, вирішення яких вимагає проведення експертизи людиною-спеціалістом. На відміну від програм, що використовують процедурний аналіз, експертні системи розв’язують проблеми у вузькій предметній площині (конкретній ділянці експертизи) на основі логічних міркувань. Такі системи часто можуть знайти розв’язок задач, які неструктуровані і неточно визначені. Вони через використання евристик компенсують відсутність структурованості, що корисно в ситуаціях, коли недостатня кількість необхідних даних або часу виключає можливість проведення повного аналізу. 
Основою експертної системи є сукупність знань, яка структурується для спрощення процесу прийняття рішення. Для спеціалістів в галузі штучного інтелекту термін “знання“ означає інформацію, що потрібна програмі для того, щоб вона вела себе інтелектуально. Ця інформація приймає форму фактів або правил. Факти і правила не завжди правдиві або неправильні, інколи існує деяка міра неправильності в достовірності факту або точності правила. Якщо сумнів виражається явно, то він називається коефіцієнтом впевненості. 

== Знання ==
Основою експертних систем є знання. 
'''Знання''' - це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, суспільства і мислення, нагромаджена людством в процесі активної перетворюючої діяльності і спрямована на подальше пізнання і зміни об’єктивного світу. Знання з предметної ділянки називається базою знань. База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (способи подання знань). Механізм висновку містить: інтерпретатор, який визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

Експертна система містить три типи знань:
# Структуровані знання про предметну ділянку - після того, як ці знання виявлені, вони не змінюються;
# Структуровані динамічні знання - змінні знання з предметної ділянки, які обновляються по мірі виявлення нової інформації;
# Робочі знання, які використовуються для розв’язування конкретної задачі або проведення консультації.

Всі перераховані знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опит спеціалістів, які є експертами в конкретній предметній ділянці, а потім систематизувати, організувати та індексувати отриману інформацію для простоти її використання. 

== Склад експертної системи ==

Повністю оформлена ЕС включає 4 важливі компоненти:
# База знань;
# Машина висновку;
# Інтерпретатор команд;
# Інтерфейс (система пояснення).

[[Файл:Склад експертної системи.png‎ |center|thumb|500px|Склад експертної системи]]

Ядром ЕС є БЗ та процедура висновку. Їх слід розглядати разом, оскільки знання, на основі яких не можна зробити висновки, не мають сенсу. 

''База знань''
База знань це сукупність всіх знань що містить експертна система. 
Зазвичай БД описують на '''логічному''' та '''фізичному рівнях''':
* Логічний рівень даних: концептуальна схема, яка у структурованому вигляді описує предметну область та її кількісні характеристики у вигляді даних;
* Фізичний рівень даних: схема, що показує адреси даних в зовнішній пам’яті ЕОМ (файлові структури з різним доступом).

''Машина висновку''

В галузі ЕС існують суперечки між прихильниками „прямого ланцюжка міркувань” та „зворотного ланцюжка міркувань” як стратегії логічного висновку в цілому. Перше – ланцюг міркувань, що веде від даних до гіпотез, а друге - спроба найти дані для доведення або спростування певної гіпотези. 
Прямий ланцюг часто веде до некерованого режиму виникнення питань в діалозі, а зворотний – до наполегливого повторення питань щодо мети. З цієї причини найбільш вдалі системи використовують комбінацію обох ланцюгів. Але в якому б напрямі ні працювала процедура, вона буде мати справу з ненадійними даними, що краще відповідає реальному світу, ніж попередні абстракції, хоча останні зручніше втискувалися в жорсткі рамки комп’ютера. 

''Інтерпретатор команд''

Інтерпретатор команд визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

''Інтерфейс (система пояснення)''

Спеціаліст використовує інтерфейс для введення інформації і команд в експертну систему та одержання вихідної інформації з неї. Команди містять у собі параметри, що спрямовують процес опрацювання знань. Інформація звичайно видається у формі значень, що присвоюються певним змінним. 
Технологія експертних систем передбачає можливість одержувати в якості вихідної інформації не тільки рішення, але і необхідні пояснення. 

'''Розрізняють два види пояснень''':
* пояснення, що видаються за вимогою. Користувач у будь-який момент може зажадати від експертної системи пояснення своїх дій;
* пояснення отриманого рішення проблеми. Після одержання рішення користувач може зажадати пояснень того, як воно було отримано. Система повинна пояснити кожний крок своїх міркувань, що ведуть до розв’язання задачі. Хоча технологія роботи з експертною системою не є простою, інтерфейс користувача цих систем є дружнім і звичайно не викликає труднощів при веденні діалогу.

== Класифікація експертних систем ==

'''Класифікація ЕС за завданням, що вирішується''':
* Інтерпретація даних
* Діагностика
* Моніторинг
* Проектування
* Прогнозування
* Планування
* Навчання
* Керування
* Підтримка ухвалення рішень

'''Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом''':
* Статичні ЕС
* Квазідинамічні ЕС
* Динамічні ЕС

'''Класифікація ЕС за цілями навчання''':
* Системи, в яких проблематично сформулювати цілі навчання
* Системи, в яких можна сформулювати ціль навчання, але невідомо, як це зробити
* Системи з відомими цілями та стратегіями навчання

== Етапи розробки експертних систем ==

'''Етапи розробки ЕС''':
* Етап ідентифікації проблем - визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів
* Етап витягання знань - проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв'язки, визначаються методи розв'язання задач.
* Етап структуризації знань - обираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуются основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення й маніпулювання знаннями.
* Етап формалізації - здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, даний етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розробки ЕС. Процес придбання знань поділяють на вилучення знань з експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і представлення знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес придбання знань здійснюється інженером зі знань на основі аналізу діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
* Реалізація ЕС - відбувається створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі.
* Етап тестування - проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.

== Область застосування експертних систем ==

Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній. Також ЕС використовують в прогнозуванні, плануванні, контролі, управлінні та навчанні. Наприклад, експертні системи вже застосовуються в банківській справі в таких напрямках:
* програмах аналізу інвестиційних проектів
* програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку
* програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків.

Процес створення експертних систем значно змінився за останні роки. Завдяки появі спеціальних інструментальних засобів побудови експертних систем значно скоротились терміни та зменшилась трудомісткість їх розробки.

== Переваги та недоліки ЕС ==

'''Переваги''':
* сталість: знання експертної системи зберігаються протягом невизначено довгого часу і нікуди не зникають, у той час як людська компетенція слабшає із часом, перерва у діяльності людини-експерта може серйозно відбитися на її професійних якостях, крім того експерти-люди можуть піти на пенсію, звільнитися з роботи або вмерти, тобто їхні знання можуть бути втрачені;
* легкість передачі або відтворення: передача знань від однієї людини до іншої – довгий і дорогий процес, передача штучної інформації – це простий процес копіювання програми або файлу даних;
* підвищена доступність: експертна система – засіб масового виробництва експертних знань, що дозволяє багатьом користувачам одержати доступ до експертних знань;
* можливість одержання й об’єднання експертних знань з багатьох джерел: за допомогою експертних систем можуть бути зібрані знання багатьох експертів і притягнуті до роботи над задачею, виконуваної одночасно і безупинно у будь-яку годину дня і ночі; рівень експертних знань, скомбінованих шляхом об’єднання знань декількох експертів, може перевищувати рівень знань окремо узятого експерта-людини;
* стійкість і відтворюваність результатів: експерт-людина може приймати в тотожних ситуаціях різні рішення через емоційні фактори або утому, у той час, як результати експертних систем стабільні і являють собою незмінно правильні, позбавлені емоцій і повні відповіді за будь-яких обставин;
* низька вартість: експерти, особливо висококваліфіковані, обходяться дуже дорого, у той час, як експертні системи, навпаки, є порівняно недорогими – їхня розробка є дорогою, але вони є дешевими в експлуатації: вартість надання
експертних знань у розрахунку на окремого користувача істотно знижується;
* зменшена небезпека: експертні системи можуть використовуватися в таких варіантах середовища, що можуть виявитися небезпечними для людини;
* швидкий відгук: експертна система може реагувати швидше і бути більш готовою до роботи, ніж експерт-людина, особливо в деяких екстрена льних ситуаціях, де може знадобитися більш швидка реакція, ніж у людини;
* підвищена надійність: застосування експертних систем дозволяє під вищити ступінь довіри до того, що прийнято правильне рішення, шляхом надання ще однієї обґрунтованої думки людині-посереднику за наявності неузгоджених думок між декількома експертами-людьми;
* можливість пояснення рішень: експертна система здатна докладно пояснити свої рішення, що привели до визначеного висновку, а людина може виявитися занадто втомленою, не схильною до пояснень або нездатною робити це постійно;
* можливість застосування в якості інтелектуальної навчальної програми: експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані судження системи;
* можливість застосування у якості інтелектуальної бази даних: експертні системи можуть використовуватися для доступу до баз даних за допомогою інтелектуального способу доступу;
* формалізація і перевірка знань: у процесі розробки експертної системи знання експертів-людей перетворяться в явну форму для введення в комп’ютер, у результаті чого вони стають явно відомими і з’являється можливість перевіряти знання на правильність, несуперечність і повноту.

'''Недоліки:'''
* експертні системи погано вміють: подавати знання про часові та просторові відношення, розмірковувати, виходячи зі здорового глузду, розпізнавати межі своєї компетентності, працювати із суперечливими знаннями;
* інструментальні засоби побудови експертних систем погано вміють: виконувати набуття знань, уточнювати бази знань, працювати зі змішаними схемами подання знань;
* побудова експертних систем не під силу кінцевому користувачу, який не володіє експертними знаннями про проблемну область;
* необхідність залучення людини-експерта з проблемної області, що є носієм знань; неможливість повного відмовлення від експерта-людини;
* можливі труднощі взаємодії експерта зі спеціалістом-когнітологом, який шляхом діалогу з експертом оформляє отримані від експерта знання в обраному формалізмі подання знань;
* необхідність повної переробки програмного інструментарію, у випадку, якщо наявна оболонка експертної системи та / або використовувана нею модель подання знань погано підходять для обраної проблемної області, задачі;
* тривалість процесів витягу знань з експерта, їхньої формалізації, перевірки на несуперечність і усунення протиріч.

Головна відмінність ІС і ЕС від інших програмних засобів - це наявність бази знань (БЗ), у якій знання зберігаються у формі, зрозумілій фахівцям предметної області і можуть бути змінені і доповнені також у зрозумілій формі. Це і є мови представлення знань - МПЗ.

== Відомі експертні системи ==

''Можна навести такі відомі експертні системи:''
* CLIPS — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* Dendral — аналіз даних мас-спектрометрії
* Dipmeter Advisor — аналіз даних, отриманих під час пошуку нафти
* Jess — від англ. Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем
* MQL 4 — MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії
* Mycin — діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків
* Prolog — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* R1 (експертна система)/XCon — обробка замовлень
* SHINE Real-time Expert System — від англ. Spacecraft Health INference Engine, рушій для отримання даних про стан і безпеку космічного корабля
* STD Wizard — експертна система для рекомендації та вибору медичних аналізів (діагностики)

''ЕС на сучасному етапі''
Експертні системи досить молоді - перші системи такого роду, MYCIN [Shortliffe, 1976] і DENDRAL [Buchanan, Feigenbaum, 1978], з'явилися в США в середині 70-х рр. У даний час у світі нараховується кілька тисяч промислових ЕС, що дають поради:
* при керуванні складними диспетчерськими пультами, наприклад мережі розподілу електроенергії;
* при постановці медичних діагнозів - ARAMIS [Shortliffe, Buchanan, Feigenbaum, 1979], NEUREX [Reggia, 1988];
* при пошуку несправностей в електронних приладах, діагностика відмовлень контрольно-вимірювального устаткування - Intelligence Ware [Slagle, Gardiner, Kyungsook, 1990];
* по проектуванню інтегральних мікросхем - DAA [Сойер, Фостер, 1988];
* по керуванню перевезеннями - AIRPLAN [Masui, McDermott, 1983];
* по прогнозуванню воєнних дій - ANALYST [Bonasso, 1984];
* по формуванню портфеля інвестицій, оцінці фінансових ризиків - RAD [Kestelyn,1992], оподатковуванню - RUNE [Durkin, 1998] і т.д.

[[Категорія: Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"]]
[[Категорія:Виступ на семінарі]]

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T17:22:35Z

Lenalunak:

{{Студент | Name=Олена | Surname=Лунак | FatherNAme=Михайлівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-235}} 
{{Презентація доповіді |title= Огляд видів експертних систем та їх класифікація}}

[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи] - це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп’ютерних технологій це тотожна (подібна, основана на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). 

'''Експертні системи''' - це клас комп’ютерних програм, які пропонують рекомендації, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на розв’язування задач, вирішення яких вимагає проведення експертизи людиною-спеціалістом. На відміну від програм, що використовують процедурний аналіз, експертні системи розв’язують проблеми у вузькій предметній площині (конкретній ділянці експертизи) на основі логічних міркувань. Такі системи часто можуть знайти розв’язок задач, які неструктуровані і неточно визначені. Вони через використання евристик компенсують відсутність структурованості, що корисно в ситуаціях, коли недостатня кількість необхідних даних або часу виключає можливість проведення повного аналізу. 
Основою експертної системи є сукупність знань, яка структурується для спрощення процесу прийняття рішення. Для спеціалістів в галузі штучного інтелекту термін “знання“ означає інформацію, що потрібна програмі для того, щоб вона вела себе інтелектуально. Ця інформація приймає форму фактів або правил. Факти і правила не завжди правдиві або неправильні, інколи існує деяка міра неправильності в достовірності факту або точності правила. Якщо сумнів виражається явно, то він називається коефіцієнтом впевненості. 

== Знання ==
Основою експертних систем є знання. 
'''Знання''' - це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, суспільства і мислення, нагромаджена людством в процесі активної перетворюючої діяльності і спрямована на подальше пізнання і зміни об’єктивного світу. Знання з предметної ділянки називається базою знань. База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (способи подання знань). Механізм висновку містить: інтерпретатор, який визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

Експертна система містить три типи знань:
# Структуровані знання про предметну ділянку - після того, як ці знання виявлені, вони не змінюються;
# Структуровані динамічні знання - змінні знання з предметної ділянки, які обновляються по мірі виявлення нової інформації;
# Робочі знання, які використовуються для розв’язування конкретної задачі або проведення консультації.

Всі перераховані знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опит спеціалістів, які є експертами в конкретній предметній ділянці, а потім систематизувати, організувати та індексувати отриману інформацію для простоти її використання. 

== Склад експертної системи ==

Повністю оформлена ЕС включає 4 важливі компоненти:
# База знань;
# Машина висновку;
# Інтерпретатор команд;
# Інтерфейс (система пояснення).

[[Файл:Склад експертної системи.png‎ |center|thumb|500px|Склад експертної системи]]

Ядром ЕС є БЗ та процедура висновку. Їх слід розглядати разом, оскільки знання, на основі яких не можна зробити висновки, не мають сенсу. 

''База знань''
База знань це сукупність всіх знань що містить експертна система. 
Зазвичай БД описують на '''логічному''' та '''фізичному рівнях''':
* Логічний рівень даних: концептуальна схема, яка у структурованому вигляді описує предметну область та її кількісні характеристики у вигляді даних;
* Фізичний рівень даних: схема, що показує адреси даних в зовнішній пам’яті ЕОМ (файлові структури з різним доступом).

''Машина висновку''

В галузі ЕС існують суперечки між прихильниками „прямого ланцюжка міркувань” та „зворотного ланцюжка міркувань” як стратегії логічного висновку в цілому. Перше – ланцюг міркувань, що веде від даних до гіпотез, а друге - спроба найти дані для доведення або спростування певної гіпотези. 
Прямий ланцюг часто веде до некерованого режиму виникнення питань в діалозі, а зворотний – до наполегливого повторення питань щодо мети. З цієї причини найбільш вдалі системи використовують комбінацію обох ланцюгів. Але в якому б напрямі ні працювала процедура, вона буде мати справу з ненадійними даними, що краще відповідає реальному світу, ніж попередні абстракції, хоча останні зручніше втискувалися в жорсткі рамки комп’ютера. 

''Інтерпретатор команд''

Інтерпретатор команд визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

''Інтерфейс (система пояснення)''

Спеціаліст використовує інтерфейс для введення інформації і команд в експертну систему та одержання вихідної інформації з неї. Команди містять у собі параметри, що спрямовують процес опрацювання знань. Інформація звичайно видається у формі значень, що присвоюються певним змінним. 
Технологія експертних систем передбачає можливість одержувати в якості вихідної інформації не тільки рішення, але і необхідні пояснення. 

'''Розрізняють два види пояснень''':
* пояснення, що видаються за вимогою. Користувач у будь-який момент може зажадати від експертної системи пояснення своїх дій;
* пояснення отриманого рішення проблеми. Після одержання рішення користувач може зажадати пояснень того, як воно було отримано. Система повинна пояснити кожний крок своїх міркувань, що ведуть до розв’язання задачі. Хоча технологія роботи з експертною системою не є простою, інтерфейс користувача цих систем є дружнім і звичайно не викликає труднощів при веденні діалогу.

== Класифікація експертних систем ==

'''Класифікація ЕС за завданням, що вирішується''':
* Інтерпретація даних
* Діагностика
* Моніторинг
* Проектування
* Прогнозування
* Планування
* Навчання
* Керування
* Підтримка ухвалення рішень

'''Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом''':
* Статичні ЕС
* Квазідинамічні ЕС
* Динамічні ЕС

'''Класифікація ЕС за цілями навчання''':
* Системи, в яких проблематично сформулювати цілі навчання
* Системи, в яких можна сформулювати ціль навчання, але невідомо, як це зробити
* Системи з відомими цілями та стратегіями навчання

== Етапи розробки експертних систем ==

'''Етапи розробки ЕС''':
* Етап ідентифікації проблем - визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів
* Етап витягання знань - проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв'язки, визначаються методи розв'язання задач.
* Етап структуризації знань - обираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуются основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення й маніпулювання знаннями.
* Етап формалізації - здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, даний етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розробки ЕС. Процес придбання знань поділяють на вилучення знань з експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і представлення знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес придбання знань здійснюється інженером зі знань на основі аналізу діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
* Реалізація ЕС - відбувається створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі.
* Етап тестування - проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.

== Область застосування експертних систем ==

Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній. Також ЕС використовують в прогнозуванні, плануванні, контролі, управлінні та навчанні. Наприклад, експертні системи вже застосовуються в банківській справі в таких напрямках:
* програмах аналізу інвестиційних проектів
* програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку
* програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків.

Процес створення експертних систем значно змінився за останні роки. Завдяки появі спеціальних інструментальних засобів побудови експертних систем значно скоротились терміни та зменшилась трудомісткість їх розробки.

== Переваги та недоліки ЕС ==

'''Переваги''':
* сталість: знання експертної системи зберігаються протягом невизначено довгого часу і нікуди не зникають, у той час як людська компетенція слабшає із часом, перерва у діяльності людини-експерта може серйозно відбитися на її професійних якостях, крім того експерти-люди можуть піти на пенсію, звільнитися з роботи або вмерти, тобто їхні знання можуть бути втрачені;
* легкість передачі або відтворення: передача знань від однієї людини до іншої – довгий і дорогий процес, передача штучної інформації – це простий процес копіювання програми або файлу даних;
* підвищена доступність: експертна система – засіб масового виробництва експертних знань, що дозволяє багатьом користувачам одержати доступ до експертних знань;
* можливість одержання й об’єднання експертних знань з багатьох джерел: за допомогою експертних систем можуть бути зібрані знання багатьох експертів і притягнуті до роботи над задачею, виконуваної одночасно і безупинно у будь-яку годину дня і ночі; рівень експертних знань, скомбінованих шляхом об’єднання знань декількох експертів, може перевищувати рівень знань окремо узятого експерта-людини;
* стійкість і відтворюваність результатів: експерт-людина може приймати в тотожних ситуаціях різні рішення через емоційні фактори або утому, у той час, як результати експертних систем стабільні і являють собою незмінно правильні, позбавлені емоцій і повні відповіді за будь-яких обставин;
* низька вартість: експерти, особливо висококваліфіковані, обходяться дуже дорого, у той час, як експертні системи, навпаки, є порівняно недорогими – їхня розробка є дорогою, але вони є дешевими в експлуатації: вартість надання
експертних знань у розрахунку на окремого користувача істотно знижується;
* зменшена небезпека: експертні системи можуть використовуватися в таких варіантах середовища, що можуть виявитися небезпечними для людини;
* швидкий відгук: експертна система може реагувати швидше і бути більш готовою до роботи, ніж експерт-людина, особливо в деяких екстрена льних ситуаціях, де може знадобитися більш швидка реакція, ніж у людини;
* підвищена надійність: застосування експертних систем дозволяє під вищити ступінь довіри до того, що прийнято правильне рішення, шляхом надання ще однієї обґрунтованої думки людині-посереднику за наявності неузгоджених думок між декількома експертами-людьми;
* можливість пояснення рішень: експертна система здатна докладно пояснити свої рішення, що привели до визначеного висновку, а людина може виявитися занадто втомленою, не схильною до пояснень або нездатною робити це постійно;
* можливість застосування в якості інтелектуальної навчальної програми: експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані судження системи;
* можливість застосування у якості інтелектуальної бази даних: експертні системи можуть використовуватися для доступу до баз даних за допомогою інтелектуального способу доступу;
* формалізація і перевірка знань: у процесі розробки експертної системи знання експертів-людей перетворяться в явну форму для введення в комп’ютер, у результаті чого вони стають явно відомими і з’являється можливість перевіряти знання на правильність, несуперечність і повноту.

'''Недоліки:'''
* експертні системи погано вміють: подавати знання про часові та просторові відношення, розмірковувати, виходячи зі здорового глузду, розпізнавати межі своєї компетентності, працювати із суперечливими знаннями;
* інструментальні засоби побудови експертних систем погано вміють: виконувати набуття знань, уточнювати бази знань, працювати зі змішаними схемами подання знань;
* побудова експертних систем не під силу кінцевому користувачу, який не володіє експертними знаннями про проблемну область;
* необхідність залучення людини-експерта з проблемної області, що є носієм знань; неможливість повного відмовлення від експерта-людини;
* можливі труднощі взаємодії експерта зі спеціалістом-когнітологом, який шляхом діалогу з експертом оформляє отримані від експерта знання в обраному формалізмі подання знань;
* необхідність повної переробки програмного інструментарію, у випадку, якщо наявна оболонка експертної системи та / або використовувана нею модель подання знань погано підходять для обраної проблемної області, задачі;
* тривалість процесів витягу знань з експерта, їхньої формалізації, перевірки на несуперечність і усунення протиріч.

Головна відмінність ІС і ЕС від інших програмних засобів - це наявність бази знань (БЗ), у якій знання зберігаються у формі, зрозумілій фахівцям предметної області і можуть бути змінені і доповнені також у зрозумілій формі. Це і є мови представлення знань - МПЗ.

== Відомі експертні системи ==

''Можна навести такі відомі експертні системи:''
* CLIPS — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* Dendral — аналіз даних мас-спектрометрії
* Dipmeter Advisor — аналіз даних, отриманих під час пошуку нафти
* Jess — від англ. Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем
* MQL 4 — MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії
* Mycin — діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків
* Prolog — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* R1 (експертна система)/XCon — обробка замовлень
* SHINE Real-time Expert System — від англ. Spacecraft Health INference Engine, рушій для отримання даних про стан і безпеку космічного корабля
* STD Wizard — експертна система для рекомендації та вибору медичних аналізів (діагностики)

''ЕС на сучасному етапі''
Експертні системи досить молоді - перші системи такого роду, MYCIN [Shortliffe, 1976] і DENDRAL [Buchanan, Feigenbaum, 1978], з'явилися в США в середині 70-х рр. У даний час у світі нараховується кілька тисяч промислових ЕС, що дають поради:
* при керуванні складними диспетчерськими пультами, наприклад мережі розподілу електроенергії;
* при постановці медичних діагнозів - ARAMIS [Shortliffe, Buchanan, Feigenbaum, 1979], NEUREX [Reggia, 1988];
* при пошуку несправностей в електронних приладах, діагностика відмовлень контрольно-вимірювального устаткування - Intelligence Ware [Slagle, Gardiner, Kyungsook, 1990];
* по проектуванню інтегральних мікросхем - DAA [Сойер, Фостер, 1988];
* по керуванню перевезеннями - AIRPLAN [Masui, McDermott, 1983];
* по прогнозуванню воєнних дій - ANALYST [Bonasso, 1984];
* по формуванню портфеля інвестицій, оцінці фінансових ризиків - RAD [Kestelyn,1992], оподатковуванню - RUNE [Durkin, 1998] і т.д.

[[Категорія: Індивідуальні завдання виступу на семінарах з предмету "Планування експеримента"]]
[[Категорія:Виступ на семінарі]]

Порушники в інформаційній безпеці

2012-01-30T17:22:04Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T17:21:33Z

Lenalunak:

{{Студент | Name=Олена | Surname=Лунак | FatherNAme=Михайлівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-235}} 
{{Презентація доповіді |title= Огляд видів експертних систем та їх класифікація}}

[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи] - це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп’ютерних технологій це тотожна (подібна, основана на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). 

'''Експертні системи''' - це клас комп’ютерних програм, які пропонують рекомендації, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на розв’язування задач, вирішення яких вимагає проведення експертизи людиною-спеціалістом. На відміну від програм, що використовують процедурний аналіз, експертні системи розв’язують проблеми у вузькій предметній площині (конкретній ділянці експертизи) на основі логічних міркувань. Такі системи часто можуть знайти розв’язок задач, які неструктуровані і неточно визначені. Вони через використання евристик компенсують відсутність структурованості, що корисно в ситуаціях, коли недостатня кількість необхідних даних або часу виключає можливість проведення повного аналізу. 
Основою експертної системи є сукупність знань, яка структурується для спрощення процесу прийняття рішення. Для спеціалістів в галузі штучного інтелекту термін “знання“ означає інформацію, що потрібна програмі для того, щоб вона вела себе інтелектуально. Ця інформація приймає форму фактів або правил. Факти і правила не завжди правдиві або неправильні, інколи існує деяка міра неправильності в достовірності факту або точності правила. Якщо сумнів виражається явно, то він називається коефіцієнтом впевненості. 

== Знання ==
Основою експертних систем є знання. 
'''Знання''' - це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, суспільства і мислення, нагромаджена людством в процесі активної перетворюючої діяльності і спрямована на подальше пізнання і зміни об’єктивного світу. Знання з предметної ділянки називається базою знань. База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (способи подання знань). Механізм висновку містить: інтерпретатор, який визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

Експертна система містить три типи знань:
# Структуровані знання про предметну ділянку - після того, як ці знання виявлені, вони не змінюються;
# Структуровані динамічні знання - змінні знання з предметної ділянки, які обновляються по мірі виявлення нової інформації;
# Робочі знання, які використовуються для розв’язування конкретної задачі або проведення консультації.

Всі перераховані знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опит спеціалістів, які є експертами в конкретній предметній ділянці, а потім систематизувати, організувати та індексувати отриману інформацію для простоти її використання. 

== Склад експертної системи ==

Повністю оформлена ЕС включає 4 важливі компоненти:
# База знань;
# Машина висновку;
# Інтерпретатор команд;
# Інтерфейс (система пояснення).

[[Файл:Склад експертної системи.png‎ |center|thumb|500px|Склад експертної системи]]

Ядром ЕС є БЗ та процедура висновку. Їх слід розглядати разом, оскільки знання, на основі яких не можна зробити висновки, не мають сенсу. 

''База знань''
База знань це сукупність всіх знань що містить експертна система. 
Зазвичай БД описують на '''логічному''' та '''фізичному рівнях''':
* Логічний рівень даних: концептуальна схема, яка у структурованому вигляді описує предметну область та її кількісні характеристики у вигляді даних;
* Фізичний рівень даних: схема, що показує адреси даних в зовнішній пам’яті ЕОМ (файлові структури з різним доступом).

''Машина висновку''

В галузі ЕС існують суперечки між прихильниками „прямого ланцюжка міркувань” та „зворотного ланцюжка міркувань” як стратегії логічного висновку в цілому. Перше – ланцюг міркувань, що веде від даних до гіпотез, а друге - спроба найти дані для доведення або спростування певної гіпотези. 
Прямий ланцюг часто веде до некерованого режиму виникнення питань в діалозі, а зворотний – до наполегливого повторення питань щодо мети. З цієї причини найбільш вдалі системи використовують комбінацію обох ланцюгів. Але в якому б напрямі ні працювала процедура, вона буде мати справу з ненадійними даними, що краще відповідає реальному світу, ніж попередні абстракції, хоча останні зручніше втискувалися в жорсткі рамки комп’ютера. 

''Інтерпретатор команд''

Інтерпретатор команд визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

''Інтерфейс (система пояснення)''

Спеціаліст використовує інтерфейс для введення інформації і команд в експертну систему та одержання вихідної інформації з неї. Команди містять у собі параметри, що спрямовують процес опрацювання знань. Інформація звичайно видається у формі значень, що присвоюються певним змінним. 
Технологія експертних систем передбачає можливість одержувати в якості вихідної інформації не тільки рішення, але і необхідні пояснення. 

'''Розрізняють два види пояснень''':
* пояснення, що видаються за вимогою. Користувач у будь-який момент може зажадати від експертної системи пояснення своїх дій;
* пояснення отриманого рішення проблеми. Після одержання рішення користувач може зажадати пояснень того, як воно було отримано. Система повинна пояснити кожний крок своїх міркувань, що ведуть до розв’язання задачі. Хоча технологія роботи з експертною системою не є простою, інтерфейс користувача цих систем є дружнім і звичайно не викликає труднощів при веденні діалогу.

== Класифікація експертних систем ==

'''Класифікація ЕС за завданням, що вирішується''':
* Інтерпретація даних
* Діагностика
* Моніторинг
* Проектування
* Прогнозування
* Планування
* Навчання
* Керування
* Підтримка ухвалення рішень

'''Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом''':
* Статичні ЕС
* Квазідинамічні ЕС
* Динамічні ЕС

'''Класифікація ЕС за цілями навчання''':
* Системи, в яких проблематично сформулювати цілі навчання
* Системи, в яких можна сформулювати ціль навчання, але невідомо, як це зробити
* Системи з відомими цілями та стратегіями навчання

== Етапи розробки експертних систем ==

'''Етапи розробки ЕС''':
* Етап ідентифікації проблем - визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів
* Етап витягання знань - проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв'язки, визначаються методи розв'язання задач.
* Етап структуризації знань - обираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуются основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення й маніпулювання знаннями.
* Етап формалізації - здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, даний етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розробки ЕС. Процес придбання знань поділяють на вилучення знань з експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і представлення знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес придбання знань здійснюється інженером зі знань на основі аналізу діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
* Реалізація ЕС - відбувається створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі.
* Етап тестування - проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.

== Область застосування експертних систем ==

Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній. Також ЕС використовують в прогнозуванні, плануванні, контролі, управлінні та навчанні. Наприклад, експертні системи вже застосовуються в банківській справі в таких напрямках:
* програмах аналізу інвестиційних проектів
* програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку
* програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків.

Процес створення експертних систем значно змінився за останні роки. Завдяки появі спеціальних інструментальних засобів побудови експертних систем значно скоротились терміни та зменшилась трудомісткість їх розробки.

== Переваги та недоліки ЕС ==

'''Переваги''':
* сталість: знання експертної системи зберігаються протягом невизначено довгого часу і нікуди не зникають, у той час як людська компетенція слабшає із часом, перерва у діяльності людини-експерта може серйозно відбитися на її професійних якостях, крім того експерти-люди можуть піти на пенсію, звільнитися з роботи або вмерти, тобто їхні знання можуть бути втрачені;
* легкість передачі або відтворення: передача знань від однієї людини до іншої – довгий і дорогий процес, передача штучної інформації – це простий процес копіювання програми або файлу даних;
* підвищена доступність: експертна система – засіб масового виробництва експертних знань, що дозволяє багатьом користувачам одержати доступ до експертних знань;
* можливість одержання й об’єднання експертних знань з багатьох джерел: за допомогою експертних систем можуть бути зібрані знання багатьох експертів і притягнуті до роботи над задачею, виконуваної одночасно і безупинно у будь-яку годину дня і ночі; рівень експертних знань, скомбінованих шляхом об’єднання знань декількох експертів, може перевищувати рівень знань окремо узятого експерта-людини;
* стійкість і відтворюваність результатів: експерт-людина може приймати в тотожних ситуаціях різні рішення через емоційні фактори або утому, у той час, як результати експертних систем стабільні і являють собою незмінно правильні, позбавлені емоцій і повні відповіді за будь-яких обставин;
* низька вартість: експерти, особливо висококваліфіковані, обходяться дуже дорого, у той час, як експертні системи, навпаки, є порівняно недорогими – їхня розробка є дорогою, але вони є дешевими в експлуатації: вартість надання
експертних знань у розрахунку на окремого користувача істотно знижується;
* зменшена небезпека: експертні системи можуть використовуватися в таких варіантах середовища, що можуть виявитися небезпечними для людини;
* швидкий відгук: експертна система може реагувати швидше і бути більш готовою до роботи, ніж експерт-людина, особливо в деяких екстрена льних ситуаціях, де може знадобитися більш швидка реакція, ніж у людини;
* підвищена надійність: застосування експертних систем дозволяє під вищити ступінь довіри до того, що прийнято правильне рішення, шляхом надання ще однієї обґрунтованої думки людині-посереднику за наявності неузгоджених думок між декількома експертами-людьми;
* можливість пояснення рішень: експертна система здатна докладно пояснити свої рішення, що привели до визначеного висновку, а людина може виявитися занадто втомленою, не схильною до пояснень або нездатною робити це постійно;
* можливість застосування в якості інтелектуальної навчальної програми: експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані судження системи;
* можливість застосування у якості інтелектуальної бази даних: експертні системи можуть використовуватися для доступу до баз даних за допомогою інтелектуального способу доступу;
* формалізація і перевірка знань: у процесі розробки експертної системи знання експертів-людей перетворяться в явну форму для введення в комп’ютер, у результаті чого вони стають явно відомими і з’являється можливість перевіряти знання на правильність, несуперечність і повноту.

'''Недоліки:'''
* експертні системи погано вміють: подавати знання про часові та просторові відношення, розмірковувати, виходячи зі здорового глузду, розпізнавати межі своєї компетентності, працювати із суперечливими знаннями;
* інструментальні засоби побудови експертних систем погано вміють: виконувати набуття знань, уточнювати бази знань, працювати зі змішаними схемами подання знань;
* побудова експертних систем не під силу кінцевому користувачу, який не володіє експертними знаннями про проблемну область;
* необхідність залучення людини-експерта з проблемної області, що є носієм знань; неможливість повного відмовлення від експерта-людини;
* можливі труднощі взаємодії експерта зі спеціалістом-когнітологом, який шляхом діалогу з експертом оформляє отримані від експерта знання в обраному формалізмі подання знань;
* необхідність повної переробки програмного інструментарію, у випадку, якщо наявна оболонка експертної системи та / або використовувана нею модель подання знань погано підходять для обраної проблемної області, задачі;
* тривалість процесів витягу знань з експерта, їхньої формалізації, перевірки на несуперечність і усунення протиріч.

Головна відмінність ІС і ЕС від інших програмних засобів - це наявність бази знань (БЗ), у якій знання зберігаються у формі, зрозумілій фахівцям предметної області і можуть бути змінені і доповнені також у зрозумілій формі. Це і є мови представлення знань - МПЗ.

== Відомі експертні системи ==

''Можна навести такі відомі експертні системи:''
* CLIPS — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* Dendral — аналіз даних мас-спектрометрії
* Dipmeter Advisor — аналіз даних, отриманих під час пошуку нафти
* Jess — від англ. Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем
* MQL 4 — MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії
* Mycin — діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків
* Prolog — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* R1 (експертна система)/XCon — обробка замовлень
* SHINE Real-time Expert System — від англ. Spacecraft Health INference Engine, рушій для отримання даних про стан і безпеку космічного корабля
* STD Wizard — експертна система для рекомендації та вибору медичних аналізів (діагностики)

''ЕС на сучасному етапі''
Експертні системи досить молоді - перші системи такого роду, MYCIN [Shortliffe, 1976] і DENDRAL [Buchanan, Feigenbaum, 1978], з'явилися в США в середині 70-х рр. У даний час у світі нараховується кілька тисяч промислових ЕС, що дають поради:
* при керуванні складними диспетчерськими пультами, наприклад мережі розподілу електроенергії;
* при постановці медичних діагнозів - ARAMIS [Shortliffe, Buchanan, Feigenbaum, 1979], NEUREX [Reggia, 1988];
* при пошуку несправностей в електронних приладах, діагностика відмовлень контрольно-вимірювального устаткування - Intelligence Ware [Slagle, Gardiner, Kyungsook, 1990];
* по проектуванню інтегральних мікросхем - DAA [Сойер, Фостер, 1988];
* по керуванню перевезеннями - AIRPLAN [Masui, McDermott, 1983];
* по прогнозуванню воєнних дій - ANALYST [Bonasso, 1984];
* по формуванню портфеля інвестицій, оцінці фінансових ризиків - RAD [Kestelyn,1992], оподатковуванню - RUNE [Durkin, 1998] і т.д.

[[Категорія: Індивідуальні завдання виступу на семінарах з предмету "Планування експеримента"]]
[[Категорія:Виступ на семінарі]]

[http://essaywritingservices.org/index.php paper writing services]

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T17:20:59Z

Lenalunak:

{{Студент | Name=Олена | Surname=Лунак | FatherNAme=Михайлівна |Faculti=ФІС | Group=СНм-51 | Zalbook=СНм-11-235}} 
{{Презентація доповіді |title= Огляд видів експертних систем та їх класифікація}}

[http://uk.wikipedia.org/wiki/Експертні_системи Експертні системи] - це методологія адаптації алгоритму успішних рішень одної сфери науково-практичної діяльності в іншу. З поширенням комп’ютерних технологій це тотожна (подібна, основана на оптимізуючому алгоритмі) інтелектуальна комп'ютерна програма, що містить знання та аналітичні здібності одного або кількох експертів у відношенні до деякої галузі застосування і здатна робити логічні висновки на основі цих знань, тим самим забезпечуючи вирішення специфічних завдань (консультування, навчання, діагностика, тестування, проектування тощо) без присутності експерта (спеціаліста в конкретній проблемній галузі). 

'''Експертні системи''' - це клас комп’ютерних програм, які пропонують рекомендації, проводять аналіз, виконують класифікацію, дають консультації і ставлять діагноз. Вони орієнтовані на розв’язування задач, вирішення яких вимагає проведення експертизи людиною-спеціалістом. На відміну від програм, що використовують процедурний аналіз, експертні системи розв’язують проблеми у вузькій предметній площині (конкретній ділянці експертизи) на основі логічних міркувань. Такі системи часто можуть знайти розв’язок задач, які неструктуровані і неточно визначені. Вони через використання евристик компенсують відсутність структурованості, що корисно в ситуаціях, коли недостатня кількість необхідних даних або часу виключає можливість проведення повного аналізу. 
Основою експертної системи є сукупність знань, яка структурується для спрощення процесу прийняття рішення. Для спеціалістів в галузі штучного інтелекту термін “знання“ означає інформацію, що потрібна програмі для того, щоб вона вела себе інтелектуально. Ця інформація приймає форму фактів або правил. Факти і правила не завжди правдиві або неправильні, інколи існує деяка міра неправильності в достовірності факту або точності правила. Якщо сумнів виражається явно, то він називається коефіцієнтом впевненості. 

== Знання ==
Основою експертних систем є знання. 
'''Знання''' - це цілісна і систематизована сукупність понять про закономірності природи, суспільства і мислення, нагромаджена людством в процесі активної перетворюючої діяльності і спрямована на подальше пізнання і зміни об’єктивного світу. Знання з предметної ділянки називається базою знань. База знань експертної системи містить факти (дані) і правила (способи подання знань). Механізм висновку містить: інтерпретатор, який визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

Експертна система містить три типи знань:
# Структуровані знання про предметну ділянку - після того, як ці знання виявлені, вони не змінюються;
# Структуровані динамічні знання - змінні знання з предметної ділянки, які обновляються по мірі виявлення нової інформації;
# Робочі знання, які використовуються для розв’язування конкретної задачі або проведення консультації.

Всі перераховані знання зберігаються в базі знань. Для її побудови потрібно провести опит спеціалістів, які є експертами в конкретній предметній ділянці, а потім систематизувати, організувати та індексувати отриману інформацію для простоти її використання. 

== Склад експертної системи ==

Повністю оформлена ЕС включає 4 важливі компоненти:
# База знань;
# Машина висновку;
# Інтерпретатор команд;
# Інтерфейс (система пояснення).

[[Файл:Склад експертної системи.png‎ |center|thumb|500px|Склад експертної системи]]

Ядром ЕС є БЗ та процедура висновку. Їх слід розглядати разом, оскільки знання, на основі яких не можна зробити висновки, не мають сенсу. 

''База знань''
База знань це сукупність всіх знань що містить експертна система. 
Зазвичай БД описують на '''логічному''' та '''фізичному рівнях''':
* Логічний рівень даних: концептуальна схема, яка у структурованому вигляді описує предметну область та її кількісні характеристики у вигляді даних;
* Фізичний рівень даних: схема, що показує адреси даних в зовнішній пам’яті ЕОМ (файлові структури з різним доступом).

''Машина висновку''

В галузі ЕС існують суперечки між прихильниками „прямого ланцюжка міркувань” та „зворотного ланцюжка міркувань” як стратегії логічного висновку в цілому. Перше – ланцюг міркувань, що веде від даних до гіпотез, а друге - спроба найти дані для доведення або спростування певної гіпотези. 
Прямий ланцюг часто веде до некерованого режиму виникнення питань в діалозі, а зворотний – до наполегливого повторення питань щодо мети. З цієї причини найбільш вдалі системи використовують комбінацію обох ланцюгів. Але в якому б напрямі ні працювала процедура, вона буде мати справу з ненадійними даними, що краще відповідає реальному світу, ніж попередні абстракції, хоча останні зручніше втискувалися в жорсткі рамки комп’ютера. 

''Інтерпретатор команд''

Інтерпретатор команд визначає, як застосовувати правила для виводу нових знань, та диспетчерів, що встановлюють порядок застосування цих правил. 

''Інтерфейс (система пояснення)''

Спеціаліст використовує інтерфейс для введення інформації і команд в експертну систему та одержання вихідної інформації з неї. Команди містять у собі параметри, що спрямовують процес опрацювання знань. Інформація звичайно видається у формі значень, що присвоюються певним змінним. 
Технологія експертних систем передбачає можливість одержувати в якості вихідної інформації не тільки рішення, але і необхідні пояснення. 

'''Розрізняють два види пояснень''':
* пояснення, що видаються за вимогою. Користувач у будь-який момент може зажадати від експертної системи пояснення своїх дій;
* пояснення отриманого рішення проблеми. Після одержання рішення користувач може зажадати пояснень того, як воно було отримано. Система повинна пояснити кожний крок своїх міркувань, що ведуть до розв’язання задачі. Хоча технологія роботи з експертною системою не є простою, інтерфейс користувача цих систем є дружнім і звичайно не викликає труднощів при веденні діалогу.

== Класифікація експертних систем ==

'''Класифікація ЕС за завданням, що вирішується''':
* Інтерпретація даних
* Діагностика
* Моніторинг
* Проектування
* Прогнозування
* Планування
* Навчання
* Керування
* Підтримка ухвалення рішень

'''Класифікація ЕС за зв'язком з реальним часом''':
* Статичні ЕС
* Квазідинамічні ЕС
* Динамічні ЕС

'''Класифікація ЕС за цілями навчання''':
* Системи, в яких проблематично сформулювати цілі навчання
* Системи, в яких можна сформулювати ціль навчання, але невідомо, як це зробити
* Системи з відомими цілями та стратегіями навчання

== Етапи розробки експертних систем ==

'''Етапи розробки ЕС''':
* Етап ідентифікації проблем - визначаються завдання, які підлягають вирішенню, виявляються цілі розробки, визначаються експерти і типи користувачів
* Етап витягання знань - проводиться змістовний аналіз проблемної області, виявляються поняття і їх взаємозв'язки, визначаються методи розв'язання задач.
* Етап структуризації знань - обираються ІС і визначаються способи подання всіх видів знань, формалізуются основні поняття, визначаються способи інтерпретації знань, моделюється робота системи, оцінюється адекватність цілям системи зафіксованих понять, методів рішень, засобів представлення й маніпулювання знаннями.
* Етап формалізації - здійснюється наповнення експертом бази знань. У зв'язку з тим, що основою ЕС є знання, даний етап є найбільш важливим і найбільш трудомістким етапом розробки ЕС. Процес придбання знань поділяють на вилучення знань з експерта, організацію знань, що забезпечує ефективну роботу системи, і представлення знань у вигляді, зрозумілому ЕС. Процес придбання знань здійснюється інженером зі знань на основі аналізу діяльності експерта з вирішення реальних завдань.
* Реалізація ЕС - відбувається створення одного або декількох прототипів ЕС котрі вирішують поставлені задачі.
* Етап тестування - проводиться оцінка обраного способу представлення знань в ЕС в цілому.

== Область застосування експертних систем ==

Експертні системи досить давно використовуються у діагностиці, зокрема у медичній та автомобільній. Також ЕС використовують в прогнозуванні, плануванні, контролі, управлінні та навчанні. Наприклад, експертні системи вже застосовуються в банківській справі в таких напрямках:
* програмах аналізу інвестиційних проектів
* програмах аналізу стану валютного, грошового та фондового ринку
* програмах аналізу кредитоспроможності чи фінансового стану підприємств і банків.

Процес створення експертних систем значно змінився за останні роки. Завдяки появі спеціальних інструментальних засобів побудови експертних систем значно скоротились терміни та зменшилась трудомісткість їх розробки.

== Переваги та недоліки ЕС ==

'''Переваги''':
* сталість: знання експертної системи зберігаються протягом невизначено довгого часу і нікуди не зникають, у той час як людська компетенція слабшає із часом, перерва у діяльності людини-експерта може серйозно відбитися на її професійних якостях, крім того експерти-люди можуть піти на пенсію, звільнитися з роботи або вмерти, тобто їхні знання можуть бути втрачені;
* легкість передачі або відтворення: передача знань від однієї людини до іншої – довгий і дорогий процес, передача штучної інформації – це простий процес копіювання програми або файлу даних;
* підвищена доступність: експертна система – засіб масового виробництва експертних знань, що дозволяє багатьом користувачам одержати доступ до експертних знань;
* можливість одержання й об’єднання експертних знань з багатьох джерел: за допомогою експертних систем можуть бути зібрані знання багатьох експертів і притягнуті до роботи над задачею, виконуваної одночасно і безупинно у будь-яку годину дня і ночі; рівень експертних знань, скомбінованих шляхом об’єднання знань декількох експертів, може перевищувати рівень знань окремо узятого експерта-людини;
* стійкість і відтворюваність результатів: експерт-людина може приймати в тотожних ситуаціях різні рішення через емоційні фактори або утому, у той час, як результати експертних систем стабільні і являють собою незмінно правильні, позбавлені емоцій і повні відповіді за будь-яких обставин;
* низька вартість: експерти, особливо висококваліфіковані, обходяться дуже дорого, у той час, як експертні системи, навпаки, є порівняно недорогими – їхня розробка є дорогою, але вони є дешевими в експлуатації: вартість надання
експертних знань у розрахунку на окремого користувача істотно знижується;
* зменшена небезпека: експертні системи можуть використовуватися в таких варіантах середовища, що можуть виявитися небезпечними для людини;
* швидкий відгук: експертна система може реагувати швидше і бути більш готовою до роботи, ніж експерт-людина, особливо в деяких екстрена льних ситуаціях, де може знадобитися більш швидка реакція, ніж у людини;
* підвищена надійність: застосування експертних систем дозволяє під вищити ступінь довіри до того, що прийнято правильне рішення, шляхом надання ще однієї обґрунтованої думки людині-посереднику за наявності неузгоджених думок між декількома експертами-людьми;
* можливість пояснення рішень: експертна система здатна докладно пояснити свої рішення, що привели до визначеного висновку, а людина може виявитися занадто втомленою, не схильною до пояснень або нездатною робити це постійно;
* можливість застосування в якості інтелектуальної навчальної програми: експертна система може діяти як інтелектуальна навчальна програма, передаючи учню на виконання приклади програм і пояснюючи, на чому засновані судження системи;
* можливість застосування у якості інтелектуальної бази даних: експертні системи можуть використовуватися для доступу до баз даних за допомогою інтелектуального способу доступу;
* формалізація і перевірка знань: у процесі розробки експертної системи знання експертів-людей перетворяться в явну форму для введення в комп’ютер, у результаті чого вони стають явно відомими і з’являється можливість перевіряти знання на правильність, несуперечність і повноту.

'''Недоліки:'''
* експертні системи погано вміють: подавати знання про часові та просторові відношення, розмірковувати, виходячи зі здорового глузду, розпізнавати межі своєї компетентності, працювати із суперечливими знаннями;
* інструментальні засоби побудови експертних систем погано вміють: виконувати набуття знань, уточнювати бази знань, працювати зі змішаними схемами подання знань;
– побудова експертних систем не під силу кінцевому користувачу, який не володіє експертними знаннями про проблемну область;
* необхідність залучення людини-експерта з проблемної області, що є носієм знань; неможливість повного відмовлення від експерта-людини;
* можливі труднощі взаємодії експерта зі спеціалістом-когнітологом, який шляхом діалогу з експертом оформляє отримані від експерта знання в обраному формалізмі подання знань;
* необхідність повної переробки програмного інструментарію, у випадку, якщо наявна оболонка експертної системи та / або використовувана нею модель подання знань погано підходять для обраної проблемної області, задачі;
* тривалість процесів витягу знань з експерта, їхньої формалізації, перевірки на несуперечність і усунення протиріч.

Головна відмінність ІС і ЕС від інших програмних засобів - це наявність бази знань (БЗ), у якій знання зберігаються у формі, зрозумілій фахівцям предметної області і можуть бути змінені і доповнені також у зрозумілій формі. Це і є мови представлення знань - МПЗ.

== Відомі експертні системи ==

''Можна навести такі відомі експертні системи:''
* CLIPS — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* Dendral — аналіз даних мас-спектрометрії
* Dipmeter Advisor — аналіз даних, отриманих під час пошуку нафти
* Jess — від англ. Java Expert System Shell, оболонка експертних систем на Java. Рушій CLIPS реалізований на мові програмування Java, використовується для створення експертних систем
* MQL 4 — MetaQuotes Language 4, спеціалізована мова програмування для опису фінансової стратегії
* Mycin — діагностика інфекційних хвороб крові та рекомендація антибіотиків
* Prolog — мова програмування, використовується для створення експертних систем
* R1 (експертна система)/XCon — обробка замовлень
* SHINE Real-time Expert System — від англ. Spacecraft Health INference Engine, рушій для отримання даних про стан і безпеку космічного корабля
* STD Wizard — експертна система для рекомендації та вибору медичних аналізів (діагностики)

''ЕС на сучасному етапі''
Експертні системи досить молоді - перші системи такого роду, MYCIN [Shortliffe, 1976] і DENDRAL [Buchanan, Feigenbaum, 1978], з'явилися в США в середині 70-х рр. У даний час у світі нараховується кілька тисяч промислових ЕС, що дають поради:
* при керуванні складними диспетчерськими пультами, наприклад мережі розподілу електроенергії;
* при постановці медичних діагнозів - ARAMIS [Shortliffe, Buchanan, Feigenbaum, 1979], NEUREX [Reggia, 1988];
* при пошуку несправностей в електронних приладах, діагностика відмовлень контрольно-вимірювального устаткування - Intelligence Ware [Slagle, Gardiner, Kyungsook, 1990];
* по проектуванню інтегральних мікросхем - DAA [Сойер, Фостер, 1988];
* по керуванню перевезеннями - AIRPLAN [Masui, McDermott, 1983];
* по прогнозуванню воєнних дій - ANALYST [Bonasso, 1984];
* по формуванню портфеля інвестицій, оцінці фінансових ризиків - RAD [Kestelyn,1992], оподатковуванню - RUNE [Durkin, 1998] і т.д.

[[Категорія: Індивідуальні завдання виступу на семінарах з предмету "Планування експеримента"]]
[[Категорія:Виступ на семінарі]]

[http://essaywritingservices.org/index.php paper writing services]

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T17:12:34Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T17:11:16Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T17:06:53Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T17:01:00Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T17:00:40Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:59:58Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:53:20Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:52:25Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:47:58Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:46:39Z

Lenalunak:

Файл:Склад експертної системи.png

2012-01-30T16:45:40Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:41:21Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:38:31Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:37:55Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:35:58Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:35:46Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:33:14Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:31:15Z

Lenalunak:

Огляд видів експертних систем та їх класифікація

2012-01-30T16:29:10Z

Користувачка:Lenalunak

2012-01-30T16:10:02Z

Lenalunak: Створена сторінка: Лунак Олена Михайлівна СНм-51(2011-2012)

Лунак Олена Михайлівна СНм-51(2011-2012)

2011-2012рр - Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"

2012-01-30T16:08:36Z

Lenalunak:

ПЛАНУВАННЯ ЕКСПЕРИМЕНТУ

2012-01-30T16:06:13Z

Lenalunak:

__NOTOC__
[http://dl.tstu.edu.ua/325/ Дистанційне навчання з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"]

== Література в ел.вигляді з предмета "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)" ==
* Прохання до всіх студентів - дописуйте тут перелік літератури в ел.вигляді з вказанням URL
* [[URL_Література_Планування_експерименту| ЛІТЕРАТУРА в інтернеті з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"]]

== Індивідуальні завдання ==
* [[2009-2010рр - Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"]]
* [[2010-2011рр - Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"]]
* [[2011-2012рр - Індивідуальні завдання для виступу на семінарах з предмету "Планування експерименту Design Of Experiment (DOE)"]]

== Орієнтовний перелік тем для ІНДИВІДУАЛЬНОГО ЗАВДАННЯ ==

* [[Вимоги до написання статей у Wiki університету ]]

Теми статей, рекомендованих до написання.

# [[Витратоміри]]
# [[Ряди розподілу]]
# [[Анкета для збору даних експеримента]]
# [[Гістограмний аналіз]]
# [[Статистична гіпотеза]]
# [[Статистичне спостереження]]
# [[Критерії згоди]]
# [[Коефіцієнт конкордації]]
# [[Дисперсія адекватності]]
# [[Дисперсії відтворюваності]]
# [[Ефект фактору]]
# [[Інтерпретація моделей]]
# [[Симплекс решітчастого планування]]
# [[Оптимальний план]]
# [[Квазіоптимальний план]]
# [[Дрейф неоднорідностей]]
# [[Метод еволюційного планування]]
# [[Взаємонейтралізуючі фактори]]
# [[Градієнтні методи оптимізації]]
# [[Симплексний метод оптимізації]]
# [[Однофакторний експеримент]]
# [[Багатофакторний експеримент]]
# [[Фізичний експеримент]]
# [[Математичний експеримент]]
# [[Імітаційний експеримент]]
# [[Реальний експеримент]]
# [[Мислений експеримент]]
# [[Компютерний експеримент]]
# [[Критичний експеремент]]
# [[Помилки реєстрації]]
# [[Помилки репрезентативності]]
# [[Потужність критерію]]
# [[Критерій Дункана]]
# [[Метод максимальної правдоподібності]]
# [[Рангова кореляція]]
# [[Бісеріальний коефіцієнт кореляції]]
# [[Рандомізація експерименту]]
# [[Факторіальні експерименти]]
# [[Інтервал невизначеності]]
# [[Функція відлику]]
# [[Статистичні числові характеристики]]
# [[Статистичні імовірності]]
# [[Теорії похибок]]
# [[Імовірнісна оцінка статистичних характеристик]]
# [[Унімодальний розподіл]]
# [[Нуль-гіпотеза]]
# [[Альтернативна гіпотеза]]
# [[Двобічна гіпотеза]]
# [[Однобічна гіпотеза]]
# [[F-розподіл]]
# [[Z-Критерій]]
# [[Х-Критерій]]
# [[Критерій Вальда]]
# [[Рандомізований критерій]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]
# [[]]

= Перелік термінів що потрібно розкрити (самостійно дописуємо ваші здобутки) =
Ви можете написати статтю на свою власну тему, якщо вона задовольняє наступні умови:
*Термінів не повинно бути у uk.wikipedia.org, можлививй переклад з російської або інших мов.
*Термін повинен мати відношення до Планування Експерименту.

= Детермінований хаос. НОВІ ТЕМИ (терміни) =

== Поняття хаотичних систем і процесів ==
#Детермінований хаос і різниця між хаотичними та стохастичними (випадковими) процесами
##Поняття n-вимірного Евклідового векторного простору
##Поняття фазового потоку та фазового простору
##Показник Херста
##Кореляційна розмірність
#Консервативні і дисспативні системи

== Задачі ідентифікації параметрів багатомірних хаотичних процесів (БХП) ==

== Оцінка параметрів БХП ==
#Найбільш поширені моделі БХП
#Представлення траєкторій. Січення Пуанкаре
#Метод затримок
#Методи визначення розмірності вложення (числа незалежних смінних)

== Кількісна оцінка руху на на аттракторі ==
#Експоненти Ляпунова (ЄЛ)
#Обчислення ЄЛ із скалярних часових рядів
#Фрактальні розмірності
#Энтропия Колмогорова

== Експериментальне дослідження хаотичних явищ ==
#Аналіз параметрів коливань
#Хаос при природній конвекції
#Хаос в "псевдоожиженном"(рос.) слої
#Коливання температури в атмосфері

== [[Література теорія хаоса]] ==

== ВАШ ВАРІАНТ ТЕМИ: по предмету ПЛАНУВАННЯ ЕКСПЕРИМЕНТУ ==

Щоб закріпити тему за собою напишіть відповідь на [http://dl.tstu.edu.ua/325/forum/634/796/ форумах], і вкажіть: групу, прізвище та конкретну тему, що ви вибрали.

Якщо тема надто широка - сформулюйте її більш-вузько. Бажано вказати які питання ви не плануєте висвітлювати.
<analytics uacct="UA-19815617-1" ></analytics>

[http://cvresumewritingservices.org/ resume writing services]

Порушники в інформаційній безпеці

2011-04-19T08:14:19Z

Lenalunak:

Порушники в інформаційній безпеці

2011-04-19T08:10:34Z

Lenalunak:

Порушники в інформаційній безпеці

2011-04-19T08:09:46Z

Lenalunak:

Порушники в інформаційній безпеці

2011-04-05T16:07:29Z

Lenalunak:

Порушники в інформаційній безпеці

2011-04-05T16:03:26Z

Lenalunak:

КОМП'ЮТЕРНІ СИСТЕМИ ЗАХИСТУ ІНФОРМАЦІЇ

2011-04-05T15:57:37Z

Lenalunak:

__NOTOC__
 <center>[http://dl.tstu.edu.ua/325/content/11566/ Дистанційне навчання з предмету "Комп'ютерні_системи_захисту_інформації"]</center>
 
== Література в ел.вигляді з предмету "Комп'ютерні_системи_захисту_інформації" ==
* Прохання до всіх студентів - дописуйте тут перелік літератури в ел.вигляді з вказанням URL
* [[URL_Література_Комп'ютерні_системи_захисту_інформації| ЛІТЕРАТУРА в інтернеті з предмету "Комп'ютерні_системи_захисту_інформації"]]

== Індивідуальні завдання ==
* [[2009-2010рр - Індивідуальні завдання виступу на семінарах з предмету "Комп'ютерні_системи_захисту_інформації"]]
* [[2010-2011рр - Індивідуальні завдання виступу на семінарах з предмету "Комп'ютерні_системи_захисту_інформації"]]

== Орієнтовний перелік тем для ІНДИВІДУАЛЬНОГО ЗАВДАННЯ ==

* [[Вимоги до написання статей у Wiki університету ]]

[[Модель порушника]] 
[[Кракер]]

Прохання також описувати вже існуючі в укравікі терміни (не тільки створені тут) а всі, що стосуються предмета.
Наприклад
[http://uk.wikipedia.org/wiki/Методи_боротьби_з_Dos/DDos_атаками Методи боротьби з Dos або DDos атаками]

== Ми співпрацюємо з Української вікіпедією ==
Прохання вашу статтю паралельно розміщувати на uk.wikipedia.org, наприклад:
{{Стаття Вікі| article=[http://uk.wikipedia.org/wiki/Методи_боротьби_з_Dos/DDos_атаками Методи боротьби з Dos/DDos атаками] }}

== Орієнтовний перелік тем для ІНДИВІДУАЛЬНОГО ЗАВДАННЯ ==
#Основні види атак на інформацію та методи її захисту
#Сучасна ситуація в області інформаційної безпеки
#Категорії інформаційної безпеки
#Теоретичні моделі моделі захисту
#Огляд видів атак на інформацю
#Огляд популярних та пошук можливих методів “взлому”
#Термінальні системи
#Отримання паролів доступу на основі помилок адміністратора та користувачів
#Несанкціонований вхід в систему на основі помилок реалізаці ПЗ та моделі захисту
#Соціальний аспект та психологічні методи отримання паролів
#Класифікація криптоалгоритмів
#Скремблери
#Загальні відомості про блочні шифри
#Сітка Фейштеля
#Блоковий шифр TEA
#AES:стандарт блочних шифрів США
#Загальні відомості про конкурс AES
#Фіналіст AES – шифр MARS
#Фіналіст AES – шифр RC6
#Фіналіст AES – шифр Serpent
#Фіналіст AES – шифр TwoFish
#Переможець AES – шифр Rijndael
#Симетричні криптосистеми
#Функції криптосистем
#Алгоритми створення ланцюжків
#Методи рандомізації повідомлень
#Огляд методик рандомізації
#Генератори випадкових і псевдовипадкових послідовностей
#[[Архівація даних|Архівація]]
#Загальні принципи архівації. Класифікація методів
#Алгоритм Хаффмана
#Алгоритм Лемпеля-Зива
#Хешування паролей
#Транспортне кодування
#Загальна схема симетричної крипносистеми
#Асиметричні криптоалгоритми
#Загальні відомості про асиметричні криптоалгоритми
#Алгоритм RSA
#Технології цифрових підписів
#Механізм розповсюдження відкритих ключів
#Обмін ключами по алгоритму Диффи-Хеллмана
#Асиметричні криптосистеми
#Мережева безпека
#Об’єкти мережевих атак
#Захист серверів
#Захист робочі станцій
#Захист ередовище передачі інформації
#Вузли комунікацій мереж
#Рівні мережевих атак згідно моделі OSI
#Апаратна безпека
#Огляд сучасного ПЗ захисту
#Захист інформації на рівні операційної системи
#Захист інформації на рівні прикладних програм
#Помилки, що приводять до можливості атак на інформацію
#Основні положення для розробки ПЗ та забезпечення конфіденційності інформації
#Класифікація інформаційних об’єктів комплексної системи захисту
#Класифікація по необхідному рівні безвідказності комплексної системи захисту
#Класифікація по рівню конфіденційності комплексної системи захисту
#Вимоги по роботі з конфіденційною інформацією
#Політика ролей
#Створення політики інформаційної безпеки
#Методи забезпечення безвідказності системи
Ваш варіант теми з предмету комп'ютерні системи захисту інформації.

Щоб закріпити тему за собою напишіть відповідь на [http://dl.tstu.edu.ua/123/forum/270/589/ форумах], і вкажіть: групу, прізвище та конкретну тему, що ви вибрали.

Якщо тема надто широка - сформулюйте її більш-вузько. Бажано вказати які питання ви не плануєте висвітлювати.

<analytics uacct="UA-19815617-1" ></analytics>

КОМП'ЮТЕРНІ СИСТЕМИ ЗАХИСТУ ІНФОРМАЦІЇ

2011-04-05T15:57:11Z

Lenalunak:

__NOTOC__
 <center>[http://dl.tstu.edu.ua/325/content/11566/ Дистанційне навчання з предмету "Комп'ютерні_системи_захисту_інформації"]</center>
 
== Література в ел.вигляді з предмету "Комп'ютерні_системи_захисту_інформації" ==
* Прохання до всіх студентів - дописуйте тут перелік літератури в ел.вигляді з вказанням URL
* [[URL_Література_Комп'ютерні_системи_захисту_інформації| ЛІТЕРАТУРА в інтернеті з предмету "Комп'ютерні_системи_захисту_інформації"]]

== Індивідуальні завдання ==
* [[2009-2010рр - Індивідуальні завдання виступу на семінарах з предмету "Комп'ютерні_системи_захисту_інформації"]]
* [[2010-2011рр - Індивідуальні завдання виступу на семінарах з предмету "Комп'ютерні_системи_захисту_інформації"]]

== Орієнтовний перелік тем для ІНДИВІДУАЛЬНОГО ЗАВДАННЯ ==

* [[Вимоги до написання статей у Wiki університету ]]

[[Модель порушника]]
[[Кракер]]

Прохання також описувати вже існуючі в укравікі терміни (не тільки створені тут) а всі, що стосуються предмета.
Наприклад
[http://uk.wikipedia.org/wiki/Методи_боротьби_з_Dos/DDos_атаками Методи боротьби з Dos або DDos атаками]

== Ми співпрацюємо з Української вікіпедією ==
Прохання вашу статтю паралельно розміщувати на uk.wikipedia.org, наприклад:
{{Стаття Вікі| article=[http://uk.wikipedia.org/wiki/Методи_боротьби_з_Dos/DDos_атаками Методи боротьби з Dos/DDos атаками] }}

== Орієнтовний перелік тем для ІНДИВІДУАЛЬНОГО ЗАВДАННЯ ==
#Основні види атак на інформацію та методи її захисту
#Сучасна ситуація в області інформаційної безпеки
#Категорії інформаційної безпеки
#Теоретичні моделі моделі захисту
#Огляд видів атак на інформацю
#Огляд популярних та пошук можливих методів “взлому”
#Термінальні системи
#Отримання паролів доступу на основі помилок адміністратора та користувачів
#Несанкціонований вхід в систему на основі помилок реалізаці ПЗ та моделі захисту
#Соціальний аспект та психологічні методи отримання паролів
#Класифікація криптоалгоритмів
#Скремблери
#Загальні відомості про блочні шифри
#Сітка Фейштеля
#Блоковий шифр TEA
#AES:стандарт блочних шифрів США
#Загальні відомості про конкурс AES
#Фіналіст AES – шифр MARS
#Фіналіст AES – шифр RC6
#Фіналіст AES – шифр Serpent
#Фіналіст AES – шифр TwoFish
#Переможець AES – шифр Rijndael
#Симетричні криптосистеми
#Функції криптосистем
#Алгоритми створення ланцюжків
#Методи рандомізації повідомлень
#Огляд методик рандомізації
#Генератори випадкових і псевдовипадкових послідовностей
#[[Архівація даних|Архівація]]
#Загальні принципи архівації. Класифікація методів
#Алгоритм Хаффмана
#Алгоритм Лемпеля-Зива
#Хешування паролей
#Транспортне кодування
#Загальна схема симетричної крипносистеми
#Асиметричні криптоалгоритми
#Загальні відомості про асиметричні криптоалгоритми
#Алгоритм RSA
#Технології цифрових підписів
#Механізм розповсюдження відкритих ключів
#Обмін ключами по алгоритму Диффи-Хеллмана
#Асиметричні криптосистеми
#Мережева безпека
#Об’єкти мережевих атак
#Захист серверів
#Захист робочі станцій
#Захист ередовище передачі інформації
#Вузли комунікацій мереж
#Рівні мережевих атак згідно моделі OSI
#Апаратна безпека
#Огляд сучасного ПЗ захисту
#Захист інформації на рівні операційної системи
#Захист інформації на рівні прикладних програм
#Помилки, що приводять до можливості атак на інформацію
#Основні положення для розробки ПЗ та забезпечення конфіденційності інформації
#Класифікація інформаційних об’єктів комплексної системи захисту
#Класифікація по необхідному рівні безвідказності комплексної системи захисту
#Класифікація по рівню конфіденційності комплексної системи захисту
#Вимоги по роботі з конфіденційною інформацією
#Політика ролей
#Створення політики інформаційної безпеки
#Методи забезпечення безвідказності системи
Ваш варіант теми з предмету комп'ютерні системи захисту інформації.

Щоб закріпити тему за собою напишіть відповідь на [http://dl.tstu.edu.ua/123/forum/270/589/ форумах], і вкажіть: групу, прізвище та конкретну тему, що ви вибрали.

Якщо тема надто широка - сформулюйте її більш-вузько. Бажано вказати які питання ви не плануєте висвітлювати.

<analytics uacct="UA-19815617-1" ></analytics>

Порушники в інформаційній безпеці

2011-04-05T15:56:01Z

Lenalunak:

Порушники в інформаційній безпеці

2011-04-05T15:46:08Z

Lenalunak: