Soft. Key. info: Статьи - Экспертная система. Общеизвестно, что охотники за . Тем не менее и эти их достижения, будучи облечены в практически применимую форму, могут быть эффективно использованы. Речь идет, в частности, об экспертных системах. Realtek Rtl8192cu Драйвер на этой странице. Любимая игрушка кибернетиков семидесятых, сегодня они стали достаточно распространенным и обыденным способом общения электронного болванчика с пользователем.

На самом деле, даже всевозможные мастера и помощники, которыми так любит оснащать свои продукты Microsoft, - ни что иное, как примитивные экспертные системы. В базе знаний системы записан перечень возможных проблемных ситуаций, в соответствие с каждой из которых поставлен какой- либо ответ, совет или непосредственное действие. Программная оболочка системы, получив от пользователя информацию относительно реальной проблемной ситуации, должна однозначно определить ее соответствие одному или несколькими . К примеру, если мы выяснили, что человек находится в Москве, бесполезно спрашивать, видит ли он Медного всадника. То есть здесь понятие информации принимает свое . Каждый новый кусочек информации, передаваемый в качестве ответа на вопрос, уменьшает неопределенность относительно проблемной ситуации.

В целом, экспертные системы могут функционировать на различных на примере системы KnowledgeWright, созданной компанией Amzi! Delphi World - это проект, являющийся сборником статей и малодокументированных возможностей по программированию в среде Delphi. ИИ - Урок 8 - Экспертные системы. Автор: Сотник С.Л. Базовые понятия. Методика построения. Статистический подход (пример).

Разумеется, уменьшение неопределенности происходит только в том случае, если у экспертной системы есть соответствующие знания - но это уже другой вопрос. Мы рассмотрим одну из наиболее простых и общих схем, при которой в систему заложен ряд правил (rules), позволяющих на основе известных фактов (facts) делать выводы относительно фактов пока неизвестных. Карта Шахтерска С Улицами И Номерами Домов тут. Примерно это выглядит как .

Там куча примеров экспертных систем на Прологе, а также примеры, как это добро использовать из Дельфи. Такие вещи пишутся на Прологе, Лиспе, еще чем-нибудь подобном. Да, кстати, учтите, что при написании этой штуки бОльшая. Программа писалась в среде Delphi 2010. Использовались компоненты CheckBox и RadioGroup. Программа экспертная система 'Выбор профессии', на Делфи. Знаете ли вы что? Computer Diagnostic Test (15.05.2013) - исходник программы, показывающей пример создания экспертной системы диагностики неполадок компьютера (пошаговый тест для выявления причины неполадок) - Автор. Delphi World - это проект, являющийся сборником статей и малодокументированных возможностей по программированию в среде Delphi. ИИ - Урок 8 - Экспертные системы. Автор: Сотник С.Л. Базовые понятия. Методика построения. Статистический подход ( пример). Модель и данные -- RDF граф. Платформа Information Workbench, внизу OWLIM Lite. Обработка через простенькие сервисы на Groovy. Это позволяет наилучшим образом распределить ресурсы между целями с учетом относительной значимости (важности) каждой цели, определяемой обычно экспертным путем. Для опроса используется таблица (табл. 7.1, пример), где эксперт указывает, что.

Экспертная система - Delphi. Просмотров 2931. Метки нет (Все метки).

Соответственно, для того чтобы делать выводы, экспертной системе нужны факты. Большинство из них берется из ответов пользователя, некоторые известны заранее, некоторые могут быть получены от баз данных и других приложений. И, наконец, все эти валы и шестеренки крутятся благодаря наличию двигателя в виде цели (goal). Исходная цель требует от системы установить значение какого- либо факта (как правило, установление этого факта и означает полную идентификацию проблемной ситуации).

Система, порывшись в списке правил, отыскивает те из них, которые позволяют установить этот факт на основе других фактов. Если эти интересующие систему факты неизвестны, то генерируется соответствующее количество новых целей - и так до тех пор, пока все необходимые факты не будут установлены.

Knowledge. Wright - это движок для создания собственных экспертных систем. Экспертные системы, созданные в Knowledge. Wright, могут использоваться приложениями- клиентами, написанными на C++, Java, Delphi, VB. Knowledge. Wright может использоваться непосредственно из веб- интерфейса. Основные объекты, с которыми оперирует Knowledge.

Wright, мы уже описали - это цели, факты, правила и вопросы. Благодаря наличию IDE (написанной, кстати, на Java) разработка собственной экспертной системы легка и интуитивна. Knowledge. Wright по своей сути является объектно- ориентированной системой. Это означает, что вопросы, факты, правила и все прочее наполнение базы данных описываются соответствующими объектами. Получить доступ к свойствам этих объектов так же легко, как с помощью Object Inspector в Delphi. Для этого достаточно сделать двойной клик на любом из объектов в дереве. В результате этого появляется окно, где можно править все значимые параметры объекта.

Помимо окна с деревом объектов и окон редактирования свойств объектов, в IDE присутствуют также окно трассировки целей и фактов, окно лога, окна для ввода и вывода. Напомню, что в реальных условиях общение с пользователем происходит с помощью динамически генерируемых веб- страниц. Чтобы гибко управлять генерацией, соответствующие заголовки, открывающие и закрывающие HTML- теги можно редактировать в специальных полях главного объекта knowledgebase. В Knowledge. Wright факты, о которых мы вели речь ранее, представлены двумя разными видами объектов. Объектами типа fact описываются только те факты, которые известны заранее - своего рода константы (при этом их тип не указывается). Те же факты, значения которых вычисляются во время работы системы, описываются объектами типа rule. То есть динамически вычисляемые факты в трактовке Knowledge.

Wright идентичны наборам правил, на основе которых вычисляются значения этих фактов. Это полезно в том случае, когда количество . Для этого используется объекты типа data.

Для этого существуют объекты типа sql, содержащие соответствующий запрос. И, наконец, получить данные от пользователя можно с помощью объектов типа question. Вопросы - это объекты, занимающие второе место по количеству настроек. Если это выбор, то нужно определить, сколько ответов может указать пользователь - один или несколько, а также выбрать визуальное представление вопроса: список или набор чекбоксов. В Knowledge. Wright четыре типа данных: логические (boolean), числа (number), даты (date), текст (каким бы странным это не показалось, text). Чтобы посмотреть, как все это может работать, начнем с того, с чего обычно начинают.

А именно - с примера . Его значение будет известно заранее, и оно будет . Чтобы этот факт . Тогда, поскольку значение факта известно, система не будет заниматься рекурсивными измышлениями, а просто выведет это значение. С точки зрения гибкости и удобства пользователя, выводить напрямую значения фактов зачастую нецелесообразно.

Гораздо лучше выводить некий текст со включенными в него вычисленными значениями. Для этого предназначен объект text. Вместо приветствия всему свету, поприветствуем конкретного человека. Для этого нам нужно создать два объекта: text и answer.

Объект answer будет запрашивать у пользователя его имя, а объект text будет выводить приветствие. Для этого в текст необходимо вставить ссылку на узнанное системой имя: . Тем же, кто хотел бы более близко познакомиться с системой, можно порекомендовать эту страницу. Knowledge. Wright вместе с хорошей документацией и туториалами можно бесплатно загрузить для персонального применения. Knowledge. Wright - это отличный выбор для тех, кто хочет с минимальными затратами оснастить свой сайт или приложение мастерами, помощниками или относительно несложной экспертной системой.

Knowledge. Wright легка и удобна в использовании. Она позволяет, не тратя слишком много времени на программную реализацию, сконцентрироваться на . В то же время, возможности, которые она предоставляет, помогают создавать вполне эффективные продукты.