Конкретный пример применения логических прикладных интеллектуализированных систем (а именно - экспертных систем)

• Номер работы:
  109937
• Раздел:
  Все работы   →   Рефераты и реферативные задания   →   Информационные технологии
• Год добавления:
  12.02.2009 г.
• Объем работы:
  10 стр.
• Содержание:
  Содержание
  Конкретный пример применения логических прикладных интеллектуализированных систем (а именно - экспертных систем) 1
  Список литературы
  
  
  Список литературы
  1. Рыбина Г.В. Автоматизированное построение баз знаний для интегрированных экспертных систем // Известия РАН. Теория и системы управления. 2005. №5. С.152-166.
  2. Рыбина Г.В., Иващенко М.Г. Методы и программные средства интеллектуальной поддержки разработки интегрированных экспертных систем // Программные продукты и системы. 2006. №6. С. 21-27.
  3. Рыбина Г.В. Интегрированные экспертные системы: современное состояние, проблемы и тенденции // Известия РАН. Теория и системы управления. 2002. №5. С.111-126.
  
  
  
  
• Выдержка из работы:
  Некоторые тезисы из работы по теме Конкретный пример применения логических прикладных интеллектуализированных систем
  (а именно - экспертных систем)
  Конкретный пример применения логических прикладных интеллектуализированных систем (а именно - экспертных систем)
  В настоящее время большую актуальность приобретает использование экспертных систем для решения объемных, трудно формализуемых задач в различных предметных областях. Эти задачи характеризуются, как правило, отсутствием или сложностью формальных алгоритмов решения, неполнотой и нечеткостью исходной информации, нечеткостью достигаемых целей. Данные особенности приводят к необходимости использования в процессе решения данных задач знаний, полученных от человека-эксперта в предметной области, и разработки экспертных систем, осуществляющих сбор и управление этими знаниями, принимающими решения о оптимальном способе достижения целей в условиях неполноты и нечеткости.
  Знания человека-эксперта о решении задач в условиях неполноты, нечеткости исходной информации и достигаемых целей, также имеют нечеткий характер. Для их формализации в настоящее время успешно применяется аппарат теории нечетких множеств и нечеткой логики. Нечеткие понятия в данном случае формализуются в виде нечетких и лингвистических переменных, а нечеткость действий в процессе принятия решения – в виде нечетких алгоритмов. Экспертные системы, способные формализовывать нечеткую информацию и обрабатывать ее в рамках нечетких алгоритмов, получили название нечетких экспертных систем.
  Большую актуальность в настоящее время имеет использование нечетких экспертных систем для решения задач моделирования в области геологии и разработки нефтяных месторождений. Основной характерной чертой задач, решаемых в данной предметной области, является неопределенность, нечеткость и неполнота знаний о месторождении. Знания, используемые специалистом-геологом при решении задач в данных предметных областях, зачастую интуитивны и субъективны, что во многом связано с тем, что геологи пока далеки от полного понимания совокупности процессов, которые происходят при разработке нефтяных месторождений.