Komponenten von Expertensystemen innerhalb des Unternehmens

rancakmedia.com - Im Folgenden haben wir Artikel bereitgestellt, die Informationen über Expertensystemkomponenten und Beispiele in Unternehmen enthalten. Verpassen Sie sie nicht, lesen Sie die folgenden Informationen.

Informationssysteme werden ständig gewinnbringend weiterentwickelt und verbessert Geschäft und alltägliche Anwendungen. Das Wort Expertensystem oder allgemein als Expertensystem bezeichnet, ist heute einer der erfolgreichsten Trends.

Tatsächlich besteht der Hauptzweck der Erstellung von Informationssystemen darin, die menschliche Arbeit zu vereinfachen und zu rationalisieren.

Auf Expertensysteme und deren Implementierung wird bei dieser Gelegenheit ausführlich eingegangen. Wie definiert, hat diese Art von System einige Vor- und Nachteile, auf die wir weiter unten näher eingehen werden.

Was sind Expertensystemkomponenten?

Zunächst werden wir darüber sprechen, was ein Expertensystem ist. Die allgemeine Definition eines „Expertensystems“ ist ein Computerprogramm oder Informationssystem, das das Wissen eines oder mehrerer Experten auf einem bestimmten Gebiet nutzt.

Was sind Expertensystemkomponenten?

Der anvisierte Experte ist jemand, der über einzigartige Expertise in seinem jeweiligen Beruf verfügt, zum Beispiel Ärzte, Psychologen, Mechaniker und so weiter. Die Software wurde ursprünglich in den 1960er und 1970er Jahren von Forschern in Programmen der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt und erst in den 1980er Jahren eingesetzt.

Zweck der Expertensystemkomponente

Expertensysteme haben die Fähigkeit, eine Reihe von Aktivitäten oder Benutzerverhalten vorzuschlagen, um ein präzises und genaues Korrektursystem betreiben zu können. In Bezug auf das Ziehen von Schlussfolgerungen auf der Grundlage vorhandener Daten und Fakten nutzt dieses System die Fähigkeit von Denkprozessen.

Im Folgenden sind einige der Hauptziele der Verwendung eines Expertensystems aufgeführt:

Interpretation

Ein Expertensystem versucht, eine Bewertung oder Beschreibung einer Sammlung von Rohdaten (Rohdaten) zu erstellen. Die Entscheidungsfindung basiert auf Beobachtungsergebnissen, beginnend mit Bildanalyse, Worterkennung durch Ton, Signalinterpretation und so weiter.

Vorhersagen

die Fähigkeit haben, das Ergebnis bestimmter Umstände und Ereignisse vorherzusagen, wie z. B. demografische, wirtschaftliche, finanzielle und andere Daten,

Diagnose

kann Fehlerquellen in komplexen Szenarien anhand von beobachteten Symptomen mit genauer Diagnose finden.

Design Design Expert Systemkomponenten

in der Lage, Konfigurationen in Bezug auf Systemkomponenten zu finden und zu entwickeln, die für bestimmte Leistungsziele geeignet sind, indem bestimmte Grenzen eingehalten werden. Pläne von Gebäuden, Feldern usw. sind gute Beispiele.

Design Design Expert Systemkomponenten

Planung

Mit Hilfe eines Expertensystems kann eine Reihe von Schritten geplant werden, um ein bestimmtes Ziel zu einem bestimmten Zeitpunkt zu erreichen.

Überwachung

Der Implementierungsprozess ist ein Beispiel für ein computergestütztes Überwachungssystem, das erwartete zustandsbasierte Beobachtungen (CAMS) beinhaltet.

debuggen

Wir können mögliche Ursachen für Systemausfälle und Störungen identifizieren und analysieren.

Anweisungen

Erkennen Sie, inwieweit Ihnen das Wissen über das Thema fehlt

Kontrolle

Besitzen das Wissen, komplexe Umweltverhaltensweisen (Umwelt) zu regulieren. Betrachten Sie zur Veranschaulichung die Konzepte der Interpretationskontrolle, der Verbesserungskontrolle und der Vorhersagevorhersage (Schätzung).

Methoden im Expertensystem

Es gibt verschiedene Vorgehensweisen, die bei der Verwendung von Expertensystemen verwendet werden, einschließlich der folgenden.

AHP (Analytischer Hierarchieprozess)

AHP ist eine Technik, die ein Expertensystem verwendet, um viele Kriterienpaare zu vergleichen und auf der Grundlage der Ergebnisse dieser Vergleiche Urteile zu fällen.

Variablen werden verwendet, um Programme hierarchisch basierend auf einer Sequenz für den Programmanalyseansatz zu untersuchen. Anschließend wird es mit bestehenden Metriken verglichen, um Rückschlüsse auf den Wert jedes verwendeten Kriteriums und jeder verwendeten Variable zu ziehen.

Breitensuche zuerst

Die Breitensuche ist ein Algorithmus, der dazu dient, umfassend nach Daten in einem Expertensystem zu suchen. Bei diesem Verfahren werden zuvor geprüfte Informationen im Datenwarteschlangenprozess (Queue) gespeichert.

Darüber hinaus wird auch eine boolesche Tabelle benötigt, um Informationen in einem Knoten zu speichern, damit keine Informationen mehr als einmal angezeigt werden.

BFS (Beste erste Suche)

Die Kombination von DFS mit einem "Breite-Erst"-Ansatz ist der beste Weg, um die Suche zu starten, da das Expertensystem die Ergebnisse der durchgeführten Variablenanalyse anzeigen kann.

DFS (Tiefensuche)

Auch im DFS-Ansatz kommen Expertensysteme zum Einsatz. Der Algorithmus beruht auf einer Baum- oder Diagrammstruktur und Datentiefe.

Vorwärtsverfolgung (Forward Chaining)

Es ist eine Argumentationsstrategie, die in ein Expertensystem integriert ist, das mit einem Faktenfindungsverfahren beginnt. Wo die Daten verwendet werden, um die Bedeutung einer Wahrheit für die resultierende Hypothese abzuwägen

Rückwärtsverkettung

Rückwärtsverkettung ist das Gegenteil von Vorwärtsverkettung, bei der dieser Ansatz das Entscheidungssystem überwacht, beginnend mit der Schlussfolgerungsphase am Punkt der Argumentation. Der nächste Schritt besteht darin, Hypothesen aufzustellen und sie zu testen, bis Sie genügend Informationen haben, um eine solide Schlussfolgerung zu ziehen.

Backtracking Rückwärtsverkettung

Die in der Expertensystemkomponente verwendete Struktur

Ein Expertensystem besteht aus verschiedenen Komponenten und Strukturen, die zusammen ein vollständiges Informationssystem bilden. Das Folgende sind einige der Komponenten, aus denen diese Systemarchitektur besteht.

Benutzeroberfläche (Benutzeroberfläche)

Schnittstelle oder Schnittstelle ist eine Technik, die verwendet wird, um mit Menschen (Benutzern) (Benutzern) zu kommunizieren und sich mit ihnen zu beschäftigen. Die Schnittstelle erhält Informationen vom Benutzer und wandelt sie in Befehle um, die das System verstehen kann.

Wissensbasis

Ein Verständnis von Problemlösungsformulierungen und -techniken ist in der Wissensbasis enthalten. Damit ein Computersystem Probleme lösen kann, muss Wissen durch Akkumulation, Transformation und Übertragung von Fähigkeiten erworben werden.

Die Aufgabe eines Ingenieurs an dieser Stelle besteht darin, alle verfügbaren Informationen zu sammeln und in einem zentralen Repository (Insights) zu speichern.

Wissenserwerb

Wissenserwerb ist der Prozess der Akkumulation, Transformation und Übertragung von Fähigkeiten zur Lösung von Problemen aus einer Wissensquelle in ein Computersystem.

In dieser Phase besteht die Aufgabe des Ingenieurs darin, das gesamte Wissen zu absorbieren, das an die Wissensbasis (Insight) gesendet werden soll.

Inferenzmaschine (Inferenzmaschine oder Motor)

Diese Komponente stellt eine Denkweise und Mentalität bereit, die von Experten verwendet wird, um ein Problem richtig lösen zu können.

Eine Inferenzmaschine ist eine Computersoftware, die Ihnen Methoden zur Verwendung bei der Arbeit an die Hand gibt und dann die Ergebnisse analysiert, um Ihnen Vorschläge zu unterbreiten.

Arbeitsplatz / Tafel

Workspace ist ein Arbeitsgedächtnis-Sammelbereich, der verwendet wird, um jedes auftretende Ereignis aufzuzeichnen, einschließlich der momentanen Entscheidungsfindung.

Erklärung der Einrichtung

Als zusätzliche Komponente werden Annotationsmöglichkeiten eingebaut, um die Nutzung von Expertensystemen zu fördern und die Reaktionen und Ergebnisse interaktiver Verhaltenserklärungen in Expertensystemen zu überwachen.

Wissensverbesserung

Experten verfügen auch über überlegene analytische Fähigkeiten, um ihre Leistung auf diese Weise verbessern zu können. Diese Fähigkeit besteht aus der Beherrschung des computergestützten Lernens. Infolgedessen ist der Algorithmus in der Lage, auf der Grundlage von Daten, die in der Zukunft nützlich sein werden, zwischen vergangenen Erfolgen und Misserfolgen zu unterscheiden.

Ein Beispiel für ein Expertensystem

Im Folgenden sind einige Beispiele für Programme aufgeführt, die Expertensysteme implementieren, nämlich:

  1. Dendral ist eine Anwendung zur Bestimmung der molekularen Zusammensetzung neuer chemischer Mischungen, die noch nie zuvor getestet wurden.
  2. MYCIN ist eine Software, die entwickelt wurde, um eine Vielzahl von Erkrankungen zu diagnostizieren.
  3. Prospector ist eine an die Anforderungen im Bereich der Geologie angepasste Anwendung.
  4. XCON und XSEL sind Tools zur Verwaltung großer Computersysteme.

Vorteile von Expertensystemen

Als nächstes wird diskutiert, wie Informationen über die Vorteile eines Expertensystems präsentiert werden können.

  1. Arbeiten Sie effizienter, um in kürzerer Zeit mehr zu erledigen.
  2. Sie haben die Möglichkeit, die Qualität ihrer Beratung zu verbessern, indem sie konsistenter sind.
  3. Es verfügt über ein hohes Maß an Zuverlässigkeit und Fähigkeit, in Echtzeit zu arbeiten.

Nachteile von Expertensystemen

Die Schwächen des Expertensystems sind folgende:

  1. Es gibt ein Hindernis, neue Erfahrungen oder Verständnis zu gewinnen, indem man verschiedene Wege übernimmt, die von vielen Experten vertreten werden.
  2. Es kostet viel Geld, Fachleute auszubilden, aber das Endergebnis ist es wert, wenn die von ihnen produzierten Informationen von hoher Qualität sind.
  3. Die Ebene des Expertensystemurteils produziert nicht immer absolute Wahrheit. Es sind immer noch häufige Testphasen erforderlich, um die beste Entscheidung treffen zu können.

Vor- und Nachteile des Expertensystems

Häufig gestellte Fragen

Im Folgenden finden Sie Fragen und Antworten zu Expertensystemkomponenten, die Sie kennen sollten

Was sind einige Beispiele für Expertensysteme?

Nachfolgend finden Sie einige Beispiele für die Implementierung von Expertensystemen sowie einige Hintergrundinformationen zu den vielen Ideen, die ihnen zugrunde liegen.

  1. Sophie: ist das Studium der elektrischen Schaltungen, durchgeführt von Sophie.
  2. Folio: unterstützt Manager bei der Auswahl von Investments und Brokerage-Aktien.
  3. Prospektor: In der Geologie bezieht sich das Wort „Prospector“ auf ein Werkzeug, das verwendet wird, um bei der Suche nach Bodenschätzen zu helfen. Dieses Expertensystem wurde Ende der 70er Jahre vom Sheffield Research Institute entwickelt.
  4. Dendral: Entdecken Sie neue organische Strukturen mithilfe von Massenspektrometrie und Chemie, wie in Dendral beschrieben.
  5. Dipmeter Advisor: Wird von Schlumberger verwendet, um Daten bei Ölbohrungen zu überprüfen. Durch die Verwendung von Mycin können krankheitserregende Bakterien identifiziert und Antibiotika basierend auf dem Gewicht des Patienten verschrieben werden. Dieses System wurde in den 70er Jahren von Edward Feigenbaum von der Stanford University erfunden.
  6. Delta: Wartung von dieselelektrischen Lokomotiven. Die General Electric Company ist für die Konzeption und Implementierung dieses Systems verantwortlich.
  7. ACE von AT & T Bell Lab: Fehlerbehebung bei SP-Problemen für Telefonverkabelungssysteme der frühen 1980er Jahre.
  8. XCON & XSEL: Expertensysteme, deren Aufgabe es ist, beim Aufbau großer Computersysteme zu helfen. Dieses System wurde von der Digital Equipment Corporation (DEC) und der Carnegie Mellon University (CMU) entwickelt.
  9. MVS (Multiple Virtual Storage) ist ein Betriebssystem, das Anfang der 1980er Jahre von IBM entwickelt und von YESMVS-Computern gesteuert wird.

Seit wann werden Expertensysteme entwickelt?

Expertensysteme wurden Mitte der 1960er Jahre von der KI-Community entwickelt. Diese Periode der Erforschung künstlicher Intelligenz wurde von der Überzeugung dominiert, dass Vernunft in Kombination mit hoch entwickelten Computern fachmännische oder qualifizierte menschliche Leistung hervorbringen würde.

Wer ruft einen Experten?

Ein Experte oder Sachverständiger ist jemand, der weithin als vertrauenswürdige Quelle bestimmter Techniken oder Fachkenntnisse angesehen wird, dessen Talent darin besteht, etwas richtig zu beurteilen und zu entscheiden, gemäß den Regeln und dem Status anderer Personen oder der Öffentlichkeit in einem bestimmten Fachgebiet.

Fazit

Ein Expertensystem ist ein Computerprogramm oder Informationssystem, das das Wissen von einem oder mehreren Experten auf einem bestimmten Gebiet nutzt. Die Software wurde ursprünglich in den 1960er und 1970er Jahren von Forschern in Programmen der künstlichen Intelligenz (KI) entwickelt und erst in den 1980er Jahren eingesetzt.

Es gibt verschiedene Techniken zur Verwendung von Expertensystemen, einschließlich der Breitensuche und des analytischen Hierarchieprozesses. Der Implementierungsprozess ist ein Beispiel für ein computergestütztes Überwachungssystem (CAMS), daher die Diskussion in unserem obigen Artikel. Ich hoffe, diese Informationen sind nützlich, das ist alles, und ich danke Ihnen.

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