Главная » Курсовые » Экспертные системы на Prolog

Компьютерные вирусы

Отчет  по лабораторной работе

по предмету:

Интеллектуальные информационные системы

на тему:

«ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ НА ПРОЛОГЕ»

 

Цель работы. 

Целью работы является изучение принципов построения и организации экспертных систем, базирующихся на логике и правилах.

Задачи работы. 

  1. Изучить предметную область
  2. Составить дерево решений экспертной системы
  3. Изучить структуру реализации экспертной системы базирующейся на правилах
  4. Изучить структуру реализации экспертной системы базирующейся на логике
  5. Разработать экспертную систему, базирующуюся на правилах
  6. Разработать экспертную систему, базирующуюся на логике
  7. Составить отчет

Характеристики экспертных систем 

Экспертная система отличается от прочих прикладных программ наличием следующих признаков.

•    Моделирует не столько физическую (или иную) природу определенной проблемной области, сколько механизм мышления человека применительно к решению задач в области распознавания вирусных программ. Конечно, программа полностью не воспроизводит психологическую модель специалиста в данной предметной области, но выполняет некоторую часть задач так же, как это делает эксперт.

•    Система, помимо выполнения вычислительных операций, формирует определенные соображения и выводы, основываясь на тех знаниях, которыми она располагает в виде базы знаний.

Экспертные системы отличаются и от других видов программ из области искусственного интеллекта.  

•    Экспертная система имеют ярко выраженную практическую направленность в области распознавания компьютерных вирусов


•    Экспертная система отличается производительность, т.е. скоростью получения результата и его достоверностью (надежность).

•    Экспертная система доказывает обоснованность выбранного решения на основании определенного правила.

 

Диаграмма потоков данных и структурная диаграмма для варианта реализации Экспертной Системы как базирующейся на правилах и как базирующейся на логике.

Выводы по проведенным машинным экспериментам 

В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название "экспертные системы" (ЭС). Цель исследований по ЭС состоит в разработке программ, которые при решении задач, трудных для эксперта-человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решениям, получаемым экспертом. Исследователи в области ЭС для названия своей дисциплины часто используют также термин "инженерия знаний", введенный Е.Фейгенбаумом как "привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов".

Методы решения задач, основанные на сведении их к поиску, зависят от:

• психодиагностика в психосоматике, а также другие системы. особенностей предметной области, в которой решается задача, и от требований, предъявляемых пользователем к решению. Особенности предметной области с точки зрения методов решения можно характеризовать следующими параметрами:

•  размер, определяющий объем пространства, в котором предстоит искать решение;

•   изменяемость области, характеризует степень изменяемости области во времени и пространстве (здесь будем выделять статические и динамические области);

•  полнота модели, описывающей область, характеризует адекватность модели, используемой для описания данной области. Обычно если модель не полна, то для описания области используют несколько моделей, дополняющих друг друга за счет отражения различных свойств предметной области;

•  определенность данных о решаемой задаче, характеризует степень точности (ошибочности) и полноты (неполноты) данных. Точность (ошибочность) является показателем того, что предметная область с точки зрения решаемых задач описана точными или неточными данными; под полнотой (неполнотой) данных понимается достаточность (недостаточность) входных данных для однозначного решения задачи.

Требования пользователя к результату задачи, решаемой с помощью поиска, можно характеризовать количеством решений и свойствами результата и (или) способом его получения. Параметр "количество решений" может принимать следующие основные значения: одно решение, несколько решений, все решения. Параметр "свойства" задает ограничения, которым должен удовлетворять полученный результат или способ его получения. Так, например, для системы, выдающей рекомендации по лечению больных, пользователь может указать требование не использовать некоторое лекарство (в связи с его отсутствием или в связи с тем, что оно противопоказано данному пациенту). Параметр "свойства" может определять и такие особенности, как время решения ("не более чем", "диапазон времени" и т.п.), объем памяти, используемой для получения результата, указание об обязательности (невозможности) использования каких-либо знаний (данных) и т.п.

Итак, сложность задачи, определяемая вышеприведенным набором параметров, варьируется от простых задач малой размерности с неизменяемыми определенными данными и отсутствием ограничений на результат и способ его получения до сложных задач большой размерности с изменяемыми, ошибочными и неполными данными и произвольными ограничениями на результат и способ его получения. Из общих соображений ясно, что каким-либо одним методом нельзя решить все задачи. Обычно одни методы превосходят другие только по некоторым из перечисленных параметров.

также в рубрике Экспертные системы на Prolog:

cialis rezeptfrei in spanien