Программа В Delphi Экспертные Системы' title='Программа В Delphi Экспертные Системы' />Экспертные системы тестирования. Читать текст оnline Содержание. Введение. 1. Экспертные системы. Назначение и архитектура экспертных систем. Использование экспертных систем. Программа В Delphi Экспертные Системы' title='Программа В Delphi Экспертные Системы' />Полный текст программы с поясняющими комментариями приво дится ниже. Цель программы экспертной системы EXPERT1. Delphi 7 и является частным случаем системы обработки знаний. Целью моей работы является создание экспертной системы программы, которая. Примеры экспертных систем. Программу ИИ для игры в крестики и нолики нельзя будет считать экспертной системой, даже если в. Данная программа является простой экспертной системой с предметной областью ЖУРНАЛЫ. В процессе работы программы Вам. Computer Diagnostic Test 15. Классификация экспертных систем. Инструментальные средства разработки экспертных систем. Компьютерные обучающие системы. Основные принципы новых информационных технологий обучения. Типы обучающих программ. Перспективные исследования в области компьютерного обучения. Интеллектуалъные обучающие системы. Учебная мультимеда и гипермедиа. Контроль знаний. 3. Компьютерное тестирование. Технология разработки тестовых заданий. Классификация видов тестов. Требования к тестовым заданиям. Рекомендации по составлению тестовых заданий. Инструментальные средства создания приложения и разработка программы тестирования. Общие сведения о Delphi. Используемые компоненты Delphi при разработки программы тестирования. Разработка программы тестирования. Постановка задачи. Описание программы. Техника безопасности работы на персональных компьютерах и вычислительной технике. Заключение. Список использованных источников. Приложение. Введение. Актуальность темы исследования. В программе стратегического развития Республики Казахстан до 2. Назарбаев Н. А. В данном проекте уделено большое внимание внедрению новых инновационных технологий, программного обеспечения для организаций и программ по обучению населения компьютерной грамотности. Обучение многогранный процесс, и контроль знаний лишь одна из его сторон. Однако именно в ней компьютерные технологии продвинулись максимально далеко, и среди них экспертные системы тестирования занимают ведущую роль. В ряде стран компьютерное тестирование потеснило традиционные формы контроля устные и письменные экзамены и собеседования. Подобных программных средств существует множество, и программисты разработчики готовы строить новые варианты, так называемых, авторских систем. Однако широкое распространение этих программных средств сдерживается отсутствием простых и нетрудоемких методик составления тестовых заданий, с помощью которых можно. В настоящий момент на рынке программного обеспечения имеется определенная часть программ, позволяющих осуществлять проведение компьютерного тестирования. Однако они не всегда удовлетворяют ожидаемым запросам пользователей. Теоретическую и методологическую основу исследованиясоставили, указанные в списке использованной литературы, научные труды ведущих казахстанских и зарубежных ученых по рассматриваемым вопросам. В данной дипломной работе эта часть об экспертных системах собрана из разных источников и систематизирована. Выделена основная часть исследований по экспертным системам в образовании. Сделан анализ основных принципов новых информационных технологий обучения. Приведены основные типы обучающих программ и особенности компьютерного тестирования. Общий объем работы состоит из 9. В конце четвертого раздела уделяется внимание технике безопасности работы на персональных компьютерах и вычислительной технике. Результаты исследования обобщены в заключении. Экспертные системы. Назначение и архитектура экспертных систем. В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название. Украинские Народные Песни Комплект Минус. 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. Фейгенбаумом как. Дополнительно желаемой характеристикой такой системы, которая многими рассматривается как основная, является способность системы пояснять по требованию ход своих рассуждений в понятной, для спрашивающего форме. Достоинство применения экспертных систем заключается в возможности принятия решений в уникальных ситуациях, для которых алгоритм заранее не известен и формируется по исходным данным в виде цепочки рассуждений правил принятия решений из базы знаний. Причем решение задач предполагается осуществлять в условиях неполноты, недостоверности, многозначности исходной информации и качественных оценок процессов. Важность экспертных систем состоит в следующем ЭС предназначены для так называемых неформализованных задач, т. ЭС не отвергают и не заменяют традиционного подхода к разработке программ, ориентированного на решение формализованных задач. Многие специалисты считают, что эти задачи являются наиболее массовым классом задач, решаемых ЭВМ. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта человека. Решения экспертных систем обладают. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Диалог с ЭС осуществляется через диалоговый процессор специальную компоненту ЭС. Существуют две основные формы диалога с ЭС диалог на ограниченном подмножестве естественного языка с использованием словаря меню при котором на каждом шаге диалога система предлагает выбор профессионального лексикона экспертов и диалог на основе из нескольких возможных действий. В функции этой группы входит заполнение базы знаний, осуществляемое с помощью специализированной диалоговой компоненты ЭС подсистемыприобретения знаний, которая позволяет частично автоматизировать этот процесс. Эксперт высококвалифицированный специалист по конкретной проблеме, которому известны специфические стороны изучаемого явления. В повседневной жизни мы постоянно сталкиваемся с экспертами в самых различных областях человеческой деятельности это врачи, преподаватели, адвокаты, переводчики, секретари, программисты и т. Имея огромный багаж знаний, касающихся конкретной предметной области, а также довольно большой опыт в этой области, они умеют точно сформулировать и правильно решить задачу. Инженер по знаниям специалист по искусственному интеллекту, выступающий в роли промежуточного буфера между экспертом и базой знаний. Причем центральным компонентом экспертной системы является база знаний, которая выступает по отношению к другим компонентам как содержательная подсистема, составляющая основную ценность. БЗ предназначена для хранения долгосрочных данных, описывающих рассматриваемую область а не текущих данных, и правил, описывающих целесообразные преобразования данных этой области. Так, правила представляют собой конструкции. Если lt условие То lt заключение CF Фактор определенности lt значение. В качестве факторов определенности CF, как правило, выступают либо условные вероятности байесовского подхода от 0 до 1, либо коэффициенты уверенности нечеткой логики от 0 до 1. Примеры правил имеют следующий вид. Правило 1 Если Коэффициент рентабельности 0. То Рентабельность. После того как эти знания выявлены, они уже не изменяются. Они обновляются по мере выявления новой информации. База знаний отражает знания экспертов специалистов в данной проблемной области о действиях в различных ситуациях или процессах решения характерных задач. Выявлением подобных знаний и последующим их представлением в базе знаний занимаются инженера знаний. Для ввода знаний в базу и их последующего обновления ЭС должна обладать механизмом приобретения знаний. В простейшем случае это интеллектуальный редактор, который позволяет вводить единицы знаний в базу и проводить их синтаксический и семантический контроль, например, на непротиворечивость, в более сложных случаях извлекать знания путем специальных сценариев интервьюирования экспертов, или из вводимых примеров реальных ситуаций, как в случае индуктивного вывода, или из текстов, или из опыта работы самой интеллектуальной системы. Важнейшим требованием к организации диалога пользователя с ЭС является естественность, которая не означает буквально формулирование потребностей пользователя предложениями естественного языка, хотя это и не исключается в ряде случаев. 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. 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. 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. Примерно это выглядит как. 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.