Вход

АНАЛИЗ ВОЗМОЖНОСТЕЙ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ И ИХ ПРИМЕНЕНИЕ В ОБЛАСТИ ТЕПЛОЭНЕРГЕТИКИ И ТЕПЛОТЕХНИКи

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Курсовая работа*
Код 294497
Дата создания 15 мая 2014
Страниц 27
Покупка готовых работ временно недоступна.
560руб.

Описание

Теоретические аспекты изучения возможностей экспертных систем и их применение в области теплоэнергетики и теплотехники, Описание создания модели сайта средствами Microsoft Publisher
сдача в 2014 январе на отлично. ...

Содержание

Введение 3
1. Теоретические аспекты изучения возможностей экспертных систем и их применение в области теплоэнергетики и теплотехники
5
1.1 Понятие экспертных систем 5
1.2 Отличительные особенности экспертных систем 6
1.3 Области применения экспертных систем 8
1.4 Экспертные системы в области теплоэнергетики и теплотехники 11
2. Описание создания модели сайта средствами Microsoft Publisher 17
2.1 Описание Приложения 17
2.2 Порядок создания Web-Приложения 18
2.3 Внешний вид проекта: фреймы и скрипты 21
Заключение 25
Список литературы 27

Введение

В прошлом информация считалась сферой бюрократической работы и ограниченным инструментом для принятия решений. Сегодня информацию рассматривают как один из основных ресурсов развития общества, а информационные системы и технологии как средство повышения производительности и эффективности работы людей.
Наиболее широко информационные технологии используются в производственной, управленческой и финансовой деятельности, хотя начались подвижки в сознании людей, занятых и в других сферах, относительно необходимости их внедрения и активного применения. Это определило угол зрения, под которым будут рассмотрены основные области их применения. Главное внимание уделяется рассмотрению информационных технологий с позиций использования их возможностей для повышения эффективности труда работников информ ационной сферы производства и поддержки принятия решений в организациях (фирмах).

Фрагмент работы для ознакомления

2) ЭС может решать задачи динамической базы данных предметной области.
1.3 Области применения экспертных систем
Области применения систем, основанных на знаниях, могут быть сгруппированы в несколько основных классов: медицинская диагностика, контроль и управление, диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах, обучение.
а) Медицинская диагностика.
Диагностические системы используются для установления связи между нарушениями деятельности организма и их возможными причинами. Наиболее известна диагностическая система MYCIN, которая предназначена для диагностики и наблюдения за состоянием больного при менингите и бактериальных инфекциях. Ее первая версия была разработана в Стенфордском университете в середине 70-х годов. В настоящее время эта система ставит диагнозна уровне врача-специалиста. Она имеет расширенную базу знаний, благодаря чему может применяться и в других областях медицины.
б) Прогнозирование.
Прогнозирующие системы предсказывают возможные результаты или события на основе данных о текущем состоянии объекта. Программная система «Завоевание Уолл-Стрита» может проанализировать конъюнктуру рынка и с помощью статистических методов алгоритмов разработать для вас план капиталовложений на перспективу. Она не относится к числу систем, основанных на знаниях, поскольку использует процедуры и алгоритмы традиционного программирования. Хотя пока еще отсутствуют ЭС, которые способны за счет своей информации о конъюнктуре рынка помочь вам увеличить капитал, прогнозирующие системы уже сегодня могут предсказывать погоду, урожайность и поток пассажиров. Даже на персональном компьютере, установив простую систему, основанную на знаниях, вы можете получить местный прогноз погоды.
в) Планирование.
Планирующие системы предназначены для достижения конкретных целей при решении задач с большим числом переменных. Дамасская фирма Informat впервые в торговой практике предоставляет в распоряжении покупателей 13 рабочих станций, установленных в холле своего офиса, на которых проводятся бесплатные 15-минутные консультации с целью помочь покупателям выбрать компьютер, в наибольшей степени отвечающий их потребностям и бюджету. Кроме того, компания Boeing применяет ЭС для проектирования космических станций, а также для выявления причин отказов самолетных двигателей и ремонта вертолетов. Экспертная система XCON, созданная фирмой DEC, служит для определения или изменения конфигурации компьютерных систем типа VAX и в соответствии с требованиями покупателя. Фирма DEC разрабатывает более мощную систему XSEL, включающую базу знаний системы XCON, с целью оказания помощи покупателям при выборе вычислительных систем с нужной конфигурацией. В отличие от XCON система XSEL является интерактивной.
г) Интерпретация.
Интерпретирующие системы обладают способностью получать определенные заключения на основе результатов наблюдения. Система PROSPECTOR, одна из наиболее известных систем интерпретирующего типа, объединяет знания девяти экспертов. Используя сочетания девяти методов экспертизы, системе удалось обнаружить залежи руды стоимостью в миллион долларов, причем наличие этих залежей не предполагал ни один из девяти экспертов. Другая интерпретирующая система- HASP/SIAP. Она определяет местоположение и типы судов в тихом океане по данным акустических систем слежения.
д) Контроль и управление.
Системы, основанные на знаниях, могут применяться в качестве интеллектуальных систем контроля и принимать решения, анализируя данные, поступающие от нескольких источников. Такие системы уже работают на атомных электростанциях, управляют воздушным движением и осуществляют медицинский контроль. Они могут быть также полезны при регулировании финансовой деятельности предприятия и оказывать помощь при выработке решений в критических ситуациях.
е) Диагностика неисправностей в механических и электрических устройствах.
В этой сфере системы, основанные на знаниях, незаменимы как при ремонте механических и электрических машин (автомобилей, дизельных локомотивов и т.д.), так и при устранении неисправностей и ошибок в аппаратном и программном обеспечении компьютеров.
ж) Обучение.
Системы, основанные на знаниях, могут входить составной частью в компьютерные системы обучения. Система получает информацию о деятельности некоторого объекта (например, студента) и анализирует его поведение. База знаний изменяется в соответствии с поведением объекта. Примером этого обучения может служить компьютерная игра, сложность которой увеличивается по мере возрастания степени квалификации играющего. Одной из наиболее интересных обучающих ЭС является разработанная Д.Ленатом система EURISCO, которая использует простые эвристики. Эта система была опробована в игре Т.Тревевеллера, имитирующая боевые действия. Суть игры состоит в том, чтобы определить состав флотилии, способной нанести поражение в условиях неизменяемого множества правил. Система EURISCO включила в состав флотилии небольшие, способные провести быструю атаку корабли и одно очень маленькое скоростное судно и постоянно выигрывала в течение трех лет, несмотря на то, что в стремлении воспрепятствовать этому правила игры меняли каждый год1.
Большинство экспертных систем включают знания, по содержанию которых их можно отнести одновременно к нескольким типам. Например, обучающая система может также обладать знаниями, позволяющими выполнять диагностику и планирование. Она определяет способности обучаемого по основным направлениям курса, а затем с учетом полученных данных составляет учебный план.
1.4 Экспертные системы в области теплоэнергетики и теплотехники
Главное отличие экспертных систем от систем обработки данных состоит в том, что в них используется символьный, а не числовой способ представления данных, а в ка­честве методов обработки информации применяются процедуры логического вывода.
При изучении предметной области был рассмотрен процесс очистки теплоэнергетического оборудования как объект автоматизации и разработана функциональная структура системы (рис. 1).
Рис. 1. Функциональная структура экспертных систем
Она состоит из следующих блоков: база данных, база знаний, интерфейс программы с разделением прав доступа, механизм логических выводов, модуль объяснений, модуль приобретения знаний.
Экспертная система содержит в своем составе базу знаний и механизм логических выводов. База знаний содержит формализованные знания экспертов, представленные в виде продукционных правил и фреймов:
1) конечный набор правил ПП={P1,…,Pn}, которые  задают причинно-следственные отношения между простыми и сложными объектами (сущностями) и определяют способы ма­нипулирования данными, характерные для рассматриваемой про­блемной области;
2) конечный список фреймов F={F1,…,Fm}, которые определяют объекты, их характеристики и значения, суще­ствующие в области экспертизы. Фрейм состоит из слотов. Каждый слот – это его имя, значение и вопрос.
Совокупность знаний, используемых при решении неформализованных задач при очистке теплоэнергетического оборудования, можно представить в виде кортежа множеств и отношений:
K = < P, K, R, O, R1, R2, R3, R4 >,  (1)
где  P– множество  композиций  промывки (комплексон, ингибитор, восстановитель, кислота), 
K – множество параметров контура (материал, объем и т.д.),
R – множество параметров раствора (pH, температура, концентрация),
O – множество параметров отложений (состав, плотность, поверхность, покрытая отложениями),
R1 – отношение соответствия между требуемыми параметрами контура и параметрами раствора,
R2 – отношение соответствия между параметрами отложений и композициями промывки,
R3 – отношение соответствия между параметрами контура и композициями промывки,
R4 – отношение соответствия между композициями промывки и параметрами раствора.
Множества P, K, R, O организованы в виде реляционных таблиц базы данных. Отношения R1, R2, R3, R4 формально представлены  продукционным правилами базы знаний. Правила и фреймы взаимодействуют в процессе логического вывода.
Любое продукцион­ное правило, содержащееся в базе знаний, состоит из двух частей: антеце­дента и консеквента. Антецедент представляет собой посылку правила (условную часть) и состоит из элементарных предложе­ний, соединенных логическими связками И, ИЛИ. Консеквент (цель) включает одно предложение, кото­рое выражает либо некоторый факт, либо указание на определен­ное действие, подлежащее исполнению. Продукционные правила в общем виде представляются следующим образом: 
АНТЕЦЕДЕНТ  КОНСЕКВЕНТ.
Детальное представление продукционных правил имеет следующий вид:
       Rule <№ правила>
       ЕСЛИ  <условие1>
                   <условие2>
         …….…………….
                 <условие n>,
        ТО   <заключение>.
Правила и фреймы взаимодействуют в процессе логического вывода, который в данной экспертной системе имеет схему принятия решений.
Дополнительно для ведения базы знаний и дополнения ее знаниями, полученными от эксперта, требуется отдельный модуль приобретения знаний. С помощью этого модуля система наполняется знаниями, что позволяет ей самостоятельно (без эксперта) решать задачи предметной области.
Другим важным компонентом экспертной системы является интерфейс программы с разделением прав доступа, необходимый для правильной передачи ответов пользователю в удобной для него форме и для манипуляций со знаниями, для которых необходимо наличие  прав эксперта.
В экспертной системе присутствует модуль, который способен при помощи механизма логического вывода «осуществить разумное решение поставленной задачи», сопровождая его по требованию пользователя различными комментариями, поясняющими ход проведенных рассуждений. Модуль, реализующий эти функции, называется модулем объяснений или трассировкой.
База данных экспертной системы служит для накопления результатов логического вывода, которые представляют собой набор эксплуатационных данных по промывке теплоэнергетического оборудования.
Экспертная система принятия решений для процессов очистки теплоэнергетического оборудования предназначена для работы с тремя типами пользователей: инженер по знаниям (он же – системный программист); эксперт-технолог; пользователь экспертной системы – инженер-химик, технолог.
После запуска системы на экран выводится основное меню и окно системы, в которых отражается взаимодействие с пользователем. На основе меню в системе реализован многооконный интерфейс с разделением прав доступа, необходимый для правильной передачи ответов пользователю в удобной для него форме и для манипуляций со знаниями, для которых необходимо наличие прав эксперта. В основном меню системы предлагается семь режимов работы: «База знаний», «Фреймы»,  «Правила», «База данных», «Вывод», «Справка», «Выход».
В режиме «База знаний» пользователь может загрузить и просмотреть необходимую базу знаний. В режимах «Фреймы» и «Правила» пользователь, имея права эксперта,  может добавлять, модифицировать и удалять фреймы и правила базы знаний. В режиме «База данных» пользователю доступно окно базы эксплуатационных данных, в котором он тоже может добавлять композиции промывки теплоэнергетического оборудования. В режиме «Вывод» система формирует и выводит рекомендации по очистке объекта, запросив фрейм для поиска решения у пользователя.
Работа системы представлена двумя режимами: приобретения зна­ний и решения задач.
В режиме приобретения знаний эксперт опи­сывает предметную область в виде совокупности фреймов и правил-продукций. Редактор базы знаний  позволяет выполнять манипуляции с компонентами базы знаний, которые формально представляются в систему набором из четырех таблиц-отношений унифицированной структуры и набором исходных файлов.
Эксперт, используя модуль приобретения знаний, наполняет систему знаниями, которые позволяют экспертные системы в ре­жиме решения самостоятельно решать задачи из предметной области.
В режиме решения задачи общение с экспертной системой осуществляет конечный пользователь, который может не быть специалистом в данной предметной области. Для поиска решения пользователь инициализирует фрейм, выбирает параметры  промывки теплообменного оборудования и определяет цель логического вывода. Используя фреймы, экспертная система задаёт только те вопросы, которые являются подходящими для получения вероятного решения. Запросив необходимые данные, система производит их инициализацию в списке логических выводов, в списке переменных условия и в расширенном списке переменных условия.
Дальше система ищет правила с заданной целью в списке логических выводов и добавляет номера этих правил в стек. По каждому правилу из стека система проводит проверку соответствия инициализированных переменных из расширенного списка с переменными  правил из стека. 

Список литературы

Список литературы

1. Гаврилова, Т. А. Базы знаний интеллектуаль¬ных систем. – СПб.: Питер, 2010.
2. Гаскаров Д. В. Интеллектуальные экспертные системы. – М.: Высшая школа, 2013.
3. Гончаров А. С. Самоучитель HTML. – СПб.: Проспект, 2013.
4. Гришанов С. А. Экспертная система для диагностирования состояний генераторов // Электротехника. – 2011. – № 10.
5. Компьютерные технологии обработки информации / Под ред. С.В. Назарова. – М.: Финансы и статистика, 2011
6. Михеева Е.В. Информационные технологии в профессиональной деятельности. – М.: Акаджемия, 2008.
7. Microsoft TCP/IP: Учебный курс. /официальное пособие Microsoft для самостоятельной подготовки/. М., 2011.
8. Олифер В.Г., Олифер Н.А. Компьютерные сети. Принципы, технологии, протоколы. – М.: «Питер» 2012.
9. Панфилов К. По ту сторону веб-страницы. – М.: Академа, 2012.
10. Печников В. Н. Создание веб-сайта без посторонней помощи. – М.: Инфра-М, 2012.
11. Попов Э. В. Искусственный интеллект. – М.: Радио и связь, 2010.
12. Попов Э. В. Экспертные системы. – М.: Наука, 2007.
13. Трофимова В. Т. Информационные технологии: Учебник. – М.: Юрайт, 2013.
14. Филимонова Е.В. Информационные технологии в профессиональной деятельности: Учебник. – Ростов-на-Дону: Феникс, 2010.
15. Фролов А.В., Фролов Г.В. Глобальные сети компьютеров. Практическое введение в Internet». М., 2010.
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
© Рефератбанк, 2002 - 2022