Экспертная система выбора компьютера

Обновлено: 15.01.2025

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Мухачёв М.М., Зотин А.Г.

Рассмотрена технология построения экспертных систем. Предложено применения для частного случая подбора конфигурации рабочей станции (компьютера).

Текст научной работы на тему «Обзор технологии построения экспертных систем для подбора конфигурации рабочей станции»

Актуальные проблемы авиации и космонавтики. Информационные технологии

1) вход под администратором позволяет добавить, отредактировать или удалить имеющиеся паттерны; выход из ПП.

2) вход на сайт со стороны пользователя позволяет просмотреть помощь по работе на сайте; добавить паттерн; найти паттерн; воспользоваться экспертной системой; выход из ПП.

Стадии прохождения паттернов проектирования:

1) создание паттерна;

2) принятие паттерна модератором системы, занос информации в базу знаний;

3) формирование отдельных атомов базы знаний по определённому алгоритму, с целью использования данного материала в модуле логического вывода экс-перной системы;

4) хранение паттерна в базе данных;

5) подбор, поиск необходимого паттерна проектирования по заданным критериям;

6) отображение паттерна проектирования, наиболее релевантного поисковым критериям.

Программная реализация экспертной системы выполнена как кроссплатформенное web-приложение. В качестве СУБД выбрана MySQL, как бесплатная СУБД, часто использующаяся для построения средних программных продуктов. Главным преимуществом этой СУБД является то, что она является абсолютно бесплатной и может использоваться в различных ОС, как в Windows, Unix, OSX.

При разработке программы были использованы основные классы и функции ZendFramework. Для работы с ZendFramework, понадобился интерпретатор программного кода - PHP. Интерфейс программы разработан как полнофункциональный web-сайт с панелью управления, с использованием стандартных модулей ядра Zend-Framework. Плюсы такого подхода - очевидны:

1) кроссбраузерность, кроссплатформенность;

2) доступ к проекту из любого уголка мира, где есть интернет;

3) красивый, комфортный пользователю интерфейс;

4) удобство представления текстовой информации.

Для разработки web-сайта были выбраны следующие программные языки и технологии:

Для написания, контекстных элементов управления, таких как меню, подменю и вложенные категории страниц паттернов был использован Javascript Framework - jQuery.

Для создания графического интерфейса пользователя, был создан макет в программе растровой графики AdobePhotoshop CS 4, после чего макет был разрезан на куски и свёрстан в HTML страницу, с использованием стилизации с применением каскадных таблиц стилей и шестнадцати колоночной модульной сетки, для реализации которой потребовался CSS Framework. Web-сайт построен на основе общего шаблона, повторяющегося на всех страницах, что позволило объединить статическую информацию и динамическое содержание, за которое отвечают блоки управления.

М. М. Мухачёв Научный руководитель - А. Г. Зотин Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск

ОБЗОР ТЕХНОЛОГИИ ПОСТРОЕНИЯ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ДЛЯ ПОДБОРА КОНФИГУРАЦИИ РАБОЧЕЙ СТАНЦИИ

В настоящее время проблема выбора конфигурации компьютера достаточно актуальна, так как рынок перенасыщен аппаратными составляющими, предназначенными для решения разного рода целей и задач. Особенно негативно это сказывается на рядовых пользователях, которые плохо знакомы с этой самой аппаратной частью. Поэтому целесообразно применение экспертных систем. Слабая формализуемость процесса принятия решений, его нечеткость и альтернативность, качественная природа используемых знаний, быстрые темпы изменения предметной области обуславливают большую сложность и трудоемкость разработки.

При создании любой экспертной системы выделяют следующие этапы проектирования!!]:

- идентификация предметной области;

- концептуализация предметной области;

- формализация базы знаний;

- реализация базы знаний;

- тестирования базы знаний.

На завершающем этапе возможен возврат к предыдущим этапам для переформулирования требований, перепроектирования моделей или уточнения структуры экспертной системы. И только после успешного тестирования начинается опытная эксплуатация данной системы.

Секция ««Информатика и вычислительная техника»

На втором этапе необходимо провести 3 уровня моделирования: объектное, функциональное и поведенческое. Объектная модель содержит фактуальное знание о составе объектов, их свойств и связей. Функциональная модель включает преобразования фактов, зависимости между ними, показывающие, как одни факты образуются из других. Модель поведения показывает, как изменяются состояния объектов в результате возникновения некоторых событий. На этапе формализации базы знаний получаем продукционную модель [2], использующую обратный вывод (обратная аргументация).

Проанализировав технологию и предметную область можно прийти к выводу, что для построения

системы подбора конфигурации рабочей станции в форме вопрос-ответ, возможно использование решающих правил на основе построения продукционной модели, использующей обратный вывод.

1. Тельнов Ю. Ф. Интеллектуальные информационные системы. М., 2003.

Э. Р. Набеева Научный руководитель - Р. Р. Кагиров Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева, Красноярск

ТЕХНОЛОГИИ СОЗДАНИЯ ПОЛЬЗОВАТЕЛЬСКИХ WEB-ПРИЛОЖЕНИЙ

PHP - крайне популярный сценарный язык общего назначения, и это не смотря на то, что создавался специально для веб-разработок [3]. В основе своей имеет синтаксис очень похожий на синтаксис C, Java и Perl, однако проще этих языков. Имеет открытый исходный код.

Чаще всего PHP сценарии встроены в HTML-разметку внутри специальных тегов <?php?>. Во время запроса документа, имеющего PHP сценарии, на сервере происходит выполнение кода, а пользователь получает в браузер «чистый» HTML. Таким образом, PHP сценарии решают все те задачи, которые характерны для типичных CGI-приложений.

Экспертная система — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в 1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания[1].

Содержание работы

Введение. 3
Технология проектирования ЭС 5
Описание проблемной области 8
Описание среды разработки 10
Способ представления знаний 11
Проектирование экспертной системы 13
Описание пользовательского интерфейса 17
Заключение 21

Файлы: 1 файл

курсовая работа.docx

Министерство образования и науки

Северный (Арктический) федеральный университет имени М.В. Ломоносова

Институт естественных наук и биомедицины

Кафедра Информатики, ВТ и МПИ

_____________Щепихин Андрей Николаевич_____________

_4_ курс _49 группа

По дисциплине «Интеллектуальные информационные системы»

На тему «ПРОЕКТИРОВАНИЕ ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ ПО ВЫБОРУ НОУТБУКА»

Работа допущена к защите ______________________________ ______________________

(подпись руководителя) (дата)

Признать, что работа выполнена и защищена с оценкой ____________________

Руководитель доцент кан.пед.н_ _О.Ж. Петруничева__ _____________

(должность) (подпись) (и.,о., фамилия) (дата)

Содержание

Технология проектирования ЭС 5

Описание проблемной области 8

Описание среды разработки 10

Способ представления знаний 11

Проектирование экспертной системы 13

Описание пользовательского интерфейса 1 7

Введение.

Назначение экспертных систем заключается в решении достаточно трудных для экспертов задач на основе накапливаемой базы знаний, отражающей опыт работы экспертов в рассматриваемой проблемной области. Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений (правил принятия решений) из базы знаний. Причем решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных оценок процессов.

Экспертная система является инструментом, усиливающим интеллектуальные способности эксперта, и может выполнять следующие роли:

консультанта для неопытных или непрофессиональных пользователей;
ассистента в связи с необходимостью анализа экспертом различных вариантов принятия решений;
партнера эксперта по вопросам, относящимся к источникам знаний из смежных областей деятельности.

Большинство экспертных систем имеют следующую структуру: [2]

Интерфейс пользователя
Пользователь
Интеллектуальный редактор базы знаний
Эксперт
Инженер по знаниям
Рабочая (оперативная) память
База знаний
Решатель (механизм вывода)
Подсистема объяснений

База знаний состоит из правил анализа информации от пользователя по конкретной проблеме. ЭС анализирует ситуацию и, в зависимости от направленности ЭС, дает рекомендации по разрешению проблемы.

Как правило, база знаний экспертной системы содержит факты (статические сведения о предметной области) и правила — набор инструкций, применяя которые к известным фактам можно получать новые факты.

Целью работы являлась разработка экспертной системы для покупки ноутбука, наиболее подходящего под запросы конечного пользователя.

Для поставленной цели были выделены следующие задачи:

Проанализировать проблемную область
Выделить основные данные, используемые при выборе ноутбука
Разработать экспертную систему

Технология проектирования ЭС

Данная экспертная система имеет 2 режима:

Обычный режим
Расширенный режим (для опытных пользователей)

Обычный режим помогает в выборе неопытным пользователям, которые не знают, какими именно характеристиками должен обладать желаемый ими ноутбук. Находясь в обычном режиме, пользователь отвечает на следующие вопросы:

Цели использования ноутбука
Желаемый ценовой диапазон
Предполагаемый объем жесткого диска

Сфера использования - Компьютерные игры \ компьютерная графика

Видео память выделяется из оперативной = ложь
Число ядер>= 2
Объем оперативной памяти>= 4000
Частота процессора>= 2.0
Объем видеопамяти>= 1000

Сфера использования – Офисная деятельность

Видеопамять выделяется из оперативной = истина
Число ядер <=2
Объем оперативной памяти <=4000
Частота процессора <= 2
Размер дисплея >= 15"

Сфера использования – Интернет - серфинг

Размер дисплея < 14.0
Вес <= 2.0"

Сфера использования – Домашний мультимедиа-центр

Число ядер<= 2
Объем оперативной памяти <=4000
Частота процессора <= 2.0
Размер дисплея >= 14.0

После каждого нового ответа экспертная система обрабатывает и выполняет запрос, выдавая пользователю список подходящих ноутбуков, представленный в табличном виде. Выходная таблица имеет следующие столбцы:

Расширенный режим – это режим для более опытных пользователей. В нем пользователь может сам выбрать ряд характеристик, которыми должен обладать желаемый им ноутбук. Находясь в расширенном режиме, пользователь может применить фильтр по следующим параметрам отбора:

Цена
Частота процессора
Объем оперативной памяти
Объем видеопамяти
Размер дисплея
Вес
Объем жесткого диска

В результате выборки по одному или нескольким параметром пользователь также получит список подходящих ему ноутбуков, содержащий полную информацию для каждой модели.

Описание проблемной области

Основное назначение данной экспертной системы – консультирование и помощь в выборе ноутбука для конечного пользователя. Предполагаемая сфера использования – сфера продаж.

Использование данной экспертной системы, к примеру, в специализированном компьютерном магазине, несет следующие выгоды:

Получение списка предпочтений и подходящих моделей ноутбуков для конечного пользователя (покупателя)
Обеспечение более конкретизированного и конструктивного диалога между продавцом-консультантом и конечным пользователем (покупателем)
Снижение занятости продавца-консультанта.

Все современные мобильные компьютеры, независимо от их внешнего вида и стоимости, можно поделить на несколько основных групп:

Ноутбуки для игр \ компьютерной графики— самые мощные портативные компьютеры. Обычно они оснащаются самыми передовыми процессорами и графикой. Такой компьютер способен открыть перед Вами многогранные возможности виртуального мира и подарить Вам яркую и очень реалистичную картинку.
Ноутбуки для офиса — простые и при этом обладающие достаточной производительностью, для основных будничных дел.
Нетбуки — очень маленькие, компактные и легкие ноутбуки, обладающие довольно таки слабой производительностью. Основное применение – серфинг интернет - страниц.
Мультимедийные ноутбуки — не просто печатная машинка для набора и редактирования текстов, а современный мультимедийный центр. Он подойдет для просмотра фильмов, для создания трехмерных объектов, проигрывания самых разных мультимедийных файлов.

Описание среды разработки

Программа разработана на языке программирования C++ с библиотеками QT и интегрированной средой разработки QtCreator.

Qt — кросс-платформенный инструментарий разработки ПОна языке программирования C++.

Позволяет запускать написанное с его помощью ПО в большинстве современных операционных систем путём простой компиляции программы для каждой ОС без изменения исходного кода. Включает в себя все основные классы, которые могут потребоваться при разработке прикладного программного обеспечения, начиная от элементов графического интерфейса и заканчивая классами для работы с сетью, базами данных и XML. Qt является полностью объектно- ориентированным, легко расширяемым и поддерживающим технику компонентного программирования.

Основные аргументы разработки системы при помощи вышеописанных инструментальных средств:

Приложение кроссплатформенно, т.е. легко может быть скомпилировано и запущено на других операционных системах.
Фреймворк, используемый для работы, поддерживает легковесную встраиваемую реляционную базу данных SQLite, что позволяет вести разработку и использование без сервера баз данных.
Возможность статической компиляции, т.е. отсутствие необходимости дополнительных библиотек на компьютере пользователя для запуска.

Способ представления знаний

При разработке данной системы использовался продукционная модель представления знаний.

Продукционная модель – это модель, основанная на правилах, позволяющая представить знание в виде предложений типа:

«ЕСЛИ условие, ТО действие»

Продукционная модель обладает тем недостатком, что при накоплении достаточно большого числа (порядка нескольких сотен) продукций они начинают противоречить друг другу.

В общем случае продукционную модель можно представить в следующем виде:

– сфера применения продукции;

– условие применимости продукции;

– постусловия продукции, актуализирующиеся при положительной реализации продукции;

– комментарий, неформальное пояснение (обоснование) продукции, время введения в базу знаний и т. д.;

Системы обработки знаний, использующие продукционную модель получили название «продукционных систем». В состав экспертных систем продукционного типа входят база правил (знаний), рабочая память и интерпретатор правил (решатель), реализующий определенный механизм логического вывода. Любое продукционное правило, содержащееся в базе знаний, состоит из двух частей: антецендента и консеквента. Антецедент представляет собой посылку правила (условную часть) и состоит из элементарных предложений, соединенных логическими связками «и», «или». Консеквент (заключение) включает одно или несколько предложений, которые выражают либо некоторый факт, либо указание на определенное действие, подлежащее исполнению. Продукционные правила принято записывать в виде антецедент-консеквент.

Примеры продукционных правил:

ЕСЛИ
«двигатель не заводится»
и
«стартер двигателя не работает»
ТО
«неполадки в системе электропитания стартера»

Любое правило состоит из одной или нескольких пар «атрибут-значение». В рабочей памяти систем, основанных на продукционных моделях, хранятся пары атрибут-значение, истинность которых установлена в процессе решения конкретной задачи к некоторому текущему моменту времени. Содержимое рабочей памяти изменяется в процессе решения задачи. Это происходит по мере срабатывания правил. Правило срабатывает, если при сопоставлении фактов, содержащихся в рабочей памяти, с антецедентом анализируемого правила имеет место совпадение, при этом заключение сработавшего правила заносится в рабочую память. Поэтому в процессе логического вывода объём фактов в рабочей памяти, как правило, увеличивается (уменьшаться он может в том случае, если действие какого-нибудь правила состоит в удалении фактов из рабочей памяти). В процессе логического вывода каждое правило из базы правил может сработать только один раз.

Проектирование экспертной системы

В данной экспертной системе имеется база данных, содержащая одну таблицу notebooks. В таблице содержаться следующие поля:

РАЗРАБОТКА ЭКСПЕРТНОЙ СИСТЕМЫ «НОУТБУКИ» НА ЯЗЫКЕ ПРОЛОГ

Текст работы размещён без изображений и формул.
Полная версия работы доступна во вкладке "Файлы работы" в формате PDF

Экспертная система (ЭС) — компьютерная система, способная частично заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Современные ЭС начали разрабатываться исследователями искусственного интеллекта в 1970-х годах, а в 1980-х получили коммерческое подкрепление. Предтечи экспертных систем были предложены в1832 году С. Н. Корсаковым, создавшим механические устройства, так называемые «интеллектуальные машины», позволявшие находить решения по заданным условиям, например определять наиболее подходящие лекарства по наблюдаемым у пациента симптомам заболевания.

Этапы разработки ЭС представляются следующими видами деятельности:

Этап идентификации проблем — определяются задачи, которые подлежат решению, выявляются цели разработки, определяются эксперты и типы пользователей.

Этап извлечения знаний — проводится содержательный анализ проблемной области, выявляются используемые понятия и их взаимосвязи, определяются методы решения задач.

Этап структурирования знаний — выбираются ИС и определяются способы представления всех видов знаний, формализуются основные понятия, определяются способы интерпретации знаний, моделируется работа системы, оценивается адекватность целям системы зафиксированных понятий, методов решений, средств представления и манипулирования знаниями.

Этап формализации — осуществляется наполнение экспертом базы знаний. В связи с тем, что основой ЭС являются знания, данный этап является наиболее важным и наиболее трудоемким этапом разработки ЭС. Процесс приобретения знаний разделяют на извлечение знаний из эксперта, организацию знаний, обеспечивающую эффективную работу системы, и представление знаний в виде, понятном ЭС. Процесс приобретения знаний осуществляется инженером по знаниям на основе анализа деятельности эксперта по решению реальных задач.

Реализация ЭС — создается один или несколько прототипов ЭС, решающие требуемые задачи.

Этап тестирования — производится оценка выбранного способа представления знаний в ЭС в целом.

Структура ЭС интеллектуальных систем представляются в следующем виде:

Интеллектуальный редактор базы знаний;

Инженер по знаниям;

Рабочая (оперативная) память;

Решатель (механизм вывода);

Также существует несколько классификаций ЭС по следующим видам:

По решаемой задаче;
По связи с реальным временем.

К ЭС по связи с реальным временем:

Статические ЭС — это ЭС, решающие задачи в условиях, не изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию, которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.

Динамические ЭС — это ЭС, решающие задачи в условиях, изменяющихся во времени исходных данных и знаний.

Для удобства восприятия, данная классификация представлена в виде таблицы 1.

Таблица 1 – Классификация ЭС

По решаемой задаче

По связи с реальным временем

2 КЛАССИФИКАЦИЯ ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ ДЛЯ РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ

По своему назначению и функциональным возможностям инструментальные программы, применяемые при проектировании экспертных систем, можно разделить на четыре достаточно больших категории.

1) Оболочки экспертных систем (expert system shells). Системы этого типа создаются, как правило, на основе какой-нибудь экспертной системы, достаточно хорошо зарекомендовавшей себя на практике. При создании оболочки из системы-прототипа удаляются компоненты, слишком специфичные для области ее непосредственного применения, и оставляются те, которые не имеют узкой специализации. Примером может служить система EMYCIN, созданная на основе прошедшей длительную «обкатку» системы MYCIN. В EMYCIN сохранен интерпретатор и все базовые структуры данных — таблицы знаний и связанный с ними механизм индексации. Оболочка дополнена специальным языком, улучшающим читабельность программ, и средствами поддержки библиотеки типовых случаев и заключений, выполненных по ним экспертной системой.

2) Языки программирования высокого уровня. Инструментальные средства этой категории избавляют разработчика от необходимости углубляться в детали реализации системы — способы эффективного распределения памяти, низкоуровневые процедуры доступа и манипулирования данными. Одним из наиболее известных представителей таких языков является OPS5. Этот язык прост в изучении и предоставляет программисту гораздо более широкие возможности, чем типичные специализированные оболочки. Следует отметить, что большинство подобных языков так и не было доведено до уровня коммерческого продукта и представляет собой скорее инструмент для исследователей.

3) Среда программирования, поддерживающая несколько парадигм (multiple-paradigm programming environment). Средства этой категории включают несколько программных модулей, что позволяет пользователю комбинировать в процессе разработки экспертной системы разные стили программирования. Среди первых проектов такого рода была исследовательская программа LOOP, которая допускала использование двух типов представления знаний: базирующегося на системе правил и объектно-ориентированного. На основе этой архитектуры во второй половине 1980-х годов было разработано несколько коммерческих программных продуктов, из которых наибольшую известность получили KEE, KnowledgeCraft и ART. Эти программы предоставляют в распоряжение квалифицированного пользователя множество опций и для последующих разработок, таких как КАРРА и CLIPS, и стали своего рода стандартом.

4) Дополнительные модули. Средства этой категории представляют собой автономные программные модули, предназначенные для выполнения специфических задач в рамках выбранной архитектуры системы решения проблем. Подобные модули управления семантической сетью можно использовать для распространения внесенных изменений на все компоненты системы.

Также средства разработки ЭС можно сгруппировать по следующему принципу:

Универсальные языки (высокого уровня);

Языки обработки символов (LISP, Smalltalk);

Языки обработки знаний (PROLOG);

Системы автоматизированной обработки (CLIPS, KEE);

Оболочки экспертных систем (EXPERT);

Интегрированные инструменты системы (KEATS).

3 РАЗРАБОТКА ЭС «НОУТБУКИ»

3.1. Формализация задачи – дерево решения задачи

Базируясь на знаниях эксперта графически диаграмму всех возможных исходов данной ЭС можно представить в виде рисунка 1.

Рисунок 1 – Дерево решения задачи

Но данная ЭС является неполной и должна быть более глубокой и, помимо процессора и видеочипа, определять количество оперативной памяти и емкость жесткого диска у определенного производителя. В этом случае для ноутбуков с процессором «AMD» и «Intel» должно быть построено свое «дерево решений», каждое из которых соответствует своему видеочипу, и будет уже представлено в виде «поддерева решений», которое можно представить в виде рисунка 3.

Рисунок 2 – «Поддерево 1» решения задачи с CPU – AMD, GPU – AMD.

Аналогичным образом строятся «поддеревья» для ноутбуков с процессором «Intel».

Рисунок 3 – «Поддерево 2» решения задачи с CPU – Intel, GPU – AMD.

Рисунок 4 – «Поддерево 3» решения задачи с CPU – Intel, GPU – Intel.

Рисунок 4 – «Поддерево 4» решения задачи с CPU – Intel, GPU – nVidia.

3.2. Формирование правил – схема

На рисунке 5 графически представлено формирование правил для главного дерева.

Рисунок 5 – Формирование правил

На рисунке 6 графически представлено формирование правил для поддерева с процессором «AMD» и видеочипом «AMD».

Это место для переписки тет-а-тет между заказчиком и исполнителем.
Войдите в личный кабинет (авторизуйтесь на сайте) или зарегистрируйтесь, чтобы
получить доступ ко всем возможностям сайта.

Закажите подобную или любую другую работу недорого

Вы работаете с экспертами напрямую,
не переплачивая посредникам, поэтому
наши цены в 2-3 раза ниже

Последние размещенные задания

решить 2 задачи

Решение задач, гидрометаллургия

Срок сдачи к 24 нояб.

Залачи по теории вероятностей

Тест дистанционно, теория вероятностей и математическая статистика

Срок сдачи к 20 нояб.

Решить задачу за 20 минут

Решение задач, Бухгалтерский учет и анализ

Срок сдачи к 19 нояб.

Тема: Методика начального обучения технике игры во флорбол детей 7-8.

Курсовая, Физическая культура и спорт

Срок сдачи к 14 дек.

К контрольной работе еще необходимо ответить на вопросы для.

Срок сдачи к 23 нояб.

Выполнить 2 задания

Чертеж, инженерная и компьютерная графика

Срок сдачи к 22 нояб.

Сочинение еге не менее 150 слов по образцу не.

Сочинение, Русский язык

Срок сдачи к 20 нояб.

«Роль географических открытий Португалии и Испании в развитии.

Курсовая, международное право

Срок сдачи к 22 нояб.

Тактические условия и тактика проведения следственного эксперимента отдельных видов.

Доклад, Криминалам, криминология, право

Срок сдачи к 21 нояб.

Курсовая, маркетинговые исследования

Срок сдачи к 28 нояб.

Срок сдачи к 20 нояб.

практическая часть курсовой

Решение задач, Аудит

Срок сдачи к 21 нояб.

Написать реферат по методичке

Срок сдачи к 4 дек.

помогите решить тест, пожалуйста)

Тест дистанционно, Метрология, стандартизация и сертификация

Срок сдачи к 21 нояб.

Реферат на тему "Место и функции средств массовой информации в политической системе общества"

Срок сдачи к 27 нояб.

Написать доклад по теме Целевые установки производственного менеджмента инфокоммуникаций

Срок сдачи к 24 нояб.

Тактические условия и тактика проведения следственного эксперимента отдельных видов.

Срок сдачи к 21 нояб.

Супер, исполнитель вошёл в положение, сделал максимально быстро, огромное спасибо, всем со. ФГБОУ ВО «Нижневартовский государственный университет» Евгения-это исполнитель, который отличается ответственностью и добросовестным подходом к р. Работа выполнена досрочно.Выполнена хорошо.Оформлена как требовалось.Выполнено на отлично. Дмитрий выполняет работы на высочайшем уровне - это факт! Приятен в общении и вежлив. Без . Супер, исполнитель вошёл в положение, сделал максимально быстро, огромное спасибо, всем советую!! Евгения-это исполнитель, который отличается ответственностью и добросовестным подходом к работам! Рекомендую всем. И сама буду обращаться! Благодарю Вас за проделанную работу! ФГБОУ ВО «Нижневартовский государственный университет» Работа выполнена досрочно.Выполнена хорошо.Оформлена как требовалось.Выполнено на отлично.Спасибо большое! Дмитрий выполняет работы на высочайшем уровне - это факт! Приятен в общении и вежлив. Без лишних вопросов решает возникающие в процессе выполнения вопросы. Именно этими качествами должен обладать человек, который берёт на себя ответственность за выполнение работы. Спасибо!

обратились к нам
за последний год

работают с нашим сервисом

заданий и консультаций

выполнено и сдано
за прошедший год

Сайт бесплатно разошлёт задание экспертам.
А эксперты предложат цены. Это удобнее, чем
искать кого-то в Интернете

Отклик экспертов с первых минут

С нами работают более 15 000 проверенных экспертов с высшим образованием. Вы можете выбрать исполнителя уже через 15 минут после публикации заказа. Срок исполнения — от 1 часа

Цены ниже в 2-3 раза

Вы работаете с экспертами напрямую, поэтому цены
ниже, чем в агентствах

Доработки и консультации
– бесплатны

Доработки и консультации в рамках задания бесплатны
и выполняются в максимально короткие сроки

Гарантия возврата денег

Если эксперт не справится — мы вернем 100% стоимости

На связи 7 дней в неделю

Вы всегда можете к нам обратиться — и в выходные,
и в праздники

Эксперт получил деньги за заказ, а работу не выполнил?
Только не у нас!

Деньги хранятся на вашем балансе во время работы
над заданием и гарантийного срока

Гарантия возврата денег

В случае, если что-то пойдет не так, мы гарантируем
возврат полной уплаченой суммы

Разместите заказ и получите
предложения с ценами
экспертов Получите положительную оценку,
оплатите работу
и оставьте
отзыв
эксперту

Поможем вам со сложной задачкой

С вами будут работать лучшие эксперты.
Они знают и понимают, как важно доводить
работу до конца

С нами с 2017
года

Помог студентам: 10 983 Сдано работ: 10 983
Рейтинг: 82 251
Среднее 4,94 из 5

С нами с 2018
года

Помог студентам: 7 622 Сдано работ: 7 622
Рейтинг: 69 354
Среднее 4,87 из 5

С нами с 2019
года

Помог студентам: 2 421 Сдано работ: 2 421
Рейтинг: 26 174
Среднее 4,84 из 5

Обращайте внимание на отзывы и рейтинг исполнителя

С нами с 2018
года

Помог студентам: 2 077 Сдано работ: 2 077
Рейтинг: 13 011
Среднее 4,87 из 5

1. Сколько стоит помощь?

Цена, как известно, зависит от объёма, сложности и срочности. Особенностью «Всё сдал!» является то, что все заказчики работают со экспертами напрямую (без посредников). Поэтому цены в 2-3 раза ниже.

Специалистам под силу выполнить как срочный заказ, так и сложный, требующий существенных временных затрат. Для каждой работы определяются оптимальные сроки. Например, помощь с курсовой работой – 5-7 дней. Сообщите нам ваши сроки, и мы выполним работу не позднее указанной даты. P.S.: наши эксперты всегда стараются выполнить работу раньше срока.

3. Выполняете ли вы срочные заказы?

Да, у нас большой опыт выполнения срочных заказов.

4. Если потребуется доработка или дополнительная консультация, это бесплатно?

Да, доработки и консультации в рамках заказа бесплатны, и выполняются в максимально короткие сроки.

5. Я разместил заказ. Могу ли я не платить, если меня не устроит стоимость?

Да, конечно - оценка стоимости бесплатна и ни к чему вас не обязывает.

6. Каким способом можно произвести оплату?

Работу можно оплатить множеством способом: картой Visa / MasterCard, с баланса мобильного, в терминале, в салонах Евросеть / Связной, через Сбербанк и т.д.

7. Предоставляете ли вы гарантии на услуги?

На все виды услуг мы даем гарантию. Если эксперт не справится — мы вернём 100% суммы.

Экспертные системы создаются для самых различных предметных областей, например:

созданы системы медицинской диагностики, которые по набору симптомов назначают анализы, по результатам которых ставится диагноз и определяется курс лечения [1, 2];
экспертные системы могут следить за соблюдением правил дорожного движения [3] и даже оценивать военную безопасность государства [4].

На рисунке ниже схематично приведена структура такой системы. В некоторых системах встречается модуль объяснения решения, который поясняет пользователю результаты работы (почему выставлен именно такой диагноз, например). Иногда, система обучается в процессе диалога с пользователем, при этом в базу данных заносятся новые факты.

Ниже приведен пример разработки сильно упрощенной экспертной системы, помогающей студенту выбрать тему дипломной работы.

1 Обзор предметной области

Так как в основе любой экспертной системы находится база данных, то разработка начинается с анализа предметной области. Тут надо понять какие критерии стоит учитывать при подборе темы дипломной работы. Темы выпускных работ обычно формируют преподаватели исходя из своих интересов. Студент выбирает тему бакалаврской работы из набора имеющихся с учетом:

желания работать с преподавателем, выдающим тему.
своих интересов;
сложности темы (по экспертной оценке руководителя темы);
своих знаний по теме работы;
владению необходимыми технологиями если они указаны руководителем как обязательные.

Таким образом, предметная область задачи состоит из сущностей:

руководитель ВКР;
область интересов;
тема ВКР;
технология выполнения;
студент.

Модель предметной области с использованием нотации диаграммы классов UML [8] приведена на рисунке:

2 Наполнение базы данных

Исходя из информации, изложенной в обзоре предметной области, ясно, что хранить программа должна темы и данные студента. Однако, данные студента вводятся в процессе диалога с ним и не должны храниться после чтобы не влиять на работу с системой следующего пользователя. Таким образом, в базе надо хранить лишь информацию о темах.

В результате создана такая база данных:

На этом этапе можно лишь перебрать все записи базы и вывести их запросом:
?- theme(Theme, Name, Complex, knowledge_areas(Areas), skills(Skills)).

3 Алгоритмы работы экспертной системы (формирование базы знаний)

3.1 Выбор руководителей

Чтобы посоветовать тему, экспертная система должна получить информацию о студенте. Для начала можно узнать с какими преподавателями он готов работать. Для этого соберем список из всех преподавателей и выведем ему их под номерами. Пусть студент введет номера подходящих ему руководителей.

Собрать всех преподавателей можно так:

Теперь надо вывести эти имена списком так, чтобы к каждому имени был привязан номер. Это позволит пользователю не вводя имя (в котором легко сделать опечатку) выбрать нужные имена. Для этого описан предикат, принимающий на вход список и начальный номер и выводящий элементы списка в столбик так, что у каждого следующего элемента номер на единицу больше. Также написан предикат, выполняющий запрос всех имен (как показано выше) и выводящий их:

Результат выполнения запроса:

Теперь можно запросить у пользователя список имен и выбрать соответствующих номерам преподавателей:

3.2 Выбор области знаний

этот предикат сначала перебирает руководителей с помощью встроенного предиката member , затем перебирает все темы этого руководителя в базе, для каждой из них получает список областей. Искомая область принадлежит этому списку. Перебрать все области опять помогает member .

Теперь можно собрать все эти области в список и убрать из него повторы:

Мы смогли получить по списку имен руководителей список областей в которых они работают без повторов, выведем этот список на экран чтобы студент смог выбрать интересующие его области:

В настоящий момент можно написать такую цель:

?- select_names(Names), select_areas(Names, Areas).

с ее помощью мы сначала просим выбрать имена, а затем области. Результат ее выполнения:

3.3 Указание компетенций студента

Аналогичным образом можно запросить у пользователя набор его компетенций. Для этого можно описать правила поиска всех компетенций, которые требуются в темах выбранных преподавателей по выбранным областям, примерно так:

Дадим пользователю выбрать навыки из имеющегося списка:

3.4 Выбор темы

Для выбора тем, соответствующих всем выбранным критериям написан такой предикат:

Итак, он перебирает все темы в базе данных и для каждой из них проверяет следующее:

Все описанные выше предикаты собраны (вызываются) в предикате выбора темы так:

Результат подбора темы:

4 Итоги

Видно, что для создания экспертной системы надо сначала проанализировать предметную область и понять какие данные стоит сохранять в системе, а также определиться с набором правил, по которым система может принимать решения. Затем, стоит описать данные и правила на языке программирования. В созданной тут системе нет никакого интерфейса для эксперта, таким образом система является статической.

Исходный код разработанной системы доступен в репозитории [10], пример ее использования:

Предлагаю посмотреть несколько похожих по структуре экспертных систем, написанных на других диалектах языка Prolog:

Читайте также: