ВВЕДЕНИЕ 3
Глава 1. Теоретические аспекты экспертных систем 6
1.1 Теория экспертных систем 6
1.2 Выбор модели представления знаний 9
1.3 Анализ существующих разработок 9
1.4 Выбор инструментальных средств разработки 12
Глава 2. Разработка экспертной системы 13
2.1 Общая структура проекта 13
2.2 Анализ вероятностных оценок базы данных отделочного
материала 14
2.3 Описание структуры базы данных 15
2.4 Описание программных модулей 18
2.4.1 Клиентская подпрограмма 18
2.4.2 Административная подпрограмма 21
Глава 3. Тестирование экспертной системы 26
3.1. Тестирование системы выбора 26
3.2. Тестирование системы постобработки 28
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 32
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ 34
ПРИЛОЖЕНИЕ
В современном мире рынок стройматериалов предоставляет нам большое изобилие различных видов, а подбор необходимых характеристик материала является основным вопросом при покупке любого строительного материала.
Общепринятый критерий выбора по оценке стоимость/качество является неполным, ввиду того, что не учитывается экспертный подход в выборе. Сложно представить ситуацию глубокого изучения всех особенностей материаловедения как науки строительного процесса для рядового пользователя. Кто сможет помочь в выборе, сделать правильное приобретение? Менеджер отдела продаж, дизайнер проекта? Более правильно, как нам кажется, рассчитывать на мнение независимого эксперта. Да, это дорогое решение, или нет... В случае если применить программу, заменяющую эксперта. Такие программы существуют и имеют общее обозначение - экспертная система (далее - ЭС).
ЭС может стать единственным независимым гарантом качественного, заинтересованного исключительно в положительной оценке клиента, системой выбора, надежным цифровым помощником.
ЭС служит гарантом приемлемого выбора не только для конечного пользователя, но при необходимости может стать также независимым посредником оценочной информации для производителя материала. Накопленная статистическая база знаний клиентов, их отклики по качеству материалов могут быть переданы ЭС на предприятие изготовителя с целью улучшения процесса производства как функции учета мнения конечного потребителя.
Таким образом, целью данной работы служит создание ЭС, обладающей достаточной базой знаний (далее - БЗ) в сфере строительных материалов и предназначенной для помощи клиентам в выборе строительного материала с учетом профильных знаний в области эксплуатационных свойств материалов.
Причиной разработки экспертной системы становится следующее:
- разработка ЭС выгоднее, чем привлечение экспертов;
- реальных экспертов мало;
- недостаточно актуальных экспертов, способных независимо
выполнять ту или иную работу;
- обучать реальных экспертов дорого;
- в настоящем времени 2019 г, аппаратное и программное
обеспечение для разработки ЭС доступно и недорого;
- ЭС обладает быстрым откликом на изменение технологических свойств материалов.
Для достижения цели поставлены следующие основные задачи:
- анализ предметной области;
- проектирование и разработка Базы Данных;
- проектирование и разработка Экспертной Системы;
- обеспечение работоспособности проекта.
Процесс создания ЭС можно разбить на несколько этапов.
На первом этапе проводится поиск и анализ существующих ЭС, определяются их положительные и отрицательные стороны. Делается вывод относительно построения нашей экспертной системы.
На втором этапе переход непосредственно к разработке ПО, определение структурной схемы подпрограмм, алгоритмы и перспективы развития.
В заключении проводится тестирование системы, проверка функциональности разработанных алгоритмов и оценивание полученных результатов.
Также важно отметить: в случае применения ЭС в коммерческом исполнении, нужно усилить некоторые эксплуатационные характеристики
системы. Приложение должно быть многопользовательским, т.е. поддерживать работу одновременно более одного клиента. ОС должна удовлетворять требованием к приложениям клиент-серверного назначения. Об этом более подробно указано на структурной схеме. В режиме разработки программы использовано применение ПК среднего уровня надежности и произведена проверка работы ЭС для одного пользователя.
Итак, ЭС может быть использована потенциальным покупателем, всяким заинтересованным в выборе материалов клиентом, при закупках или просмотре строительных материалов в режиме консультации или непосредственно при закупке. Прямым заинтересованным лицом экспертной системы может стать онлайн интернет-магазин.
Подводя итоги проделанной работы, можно считать, что построенная ЭС обладает достаточной БЗ для принятия решений в предметной области выбора строительных материалов.
Протестированы основные диалоговые режимы между пользователем и правилами выбора, создана база данных, рассмотрена структура построения ЭС при размещении на рабочем компьютере.
Предполагается, что критерием эффективности, разработанной ЭС служит ожидание позитивной оценки покупателя, воспользовавшегося рекомендациями программы.
Подчеркнем, что задача экспертной системы будет считаться выполненной в случае совпадения предложенных правил выбора с итоговой постоценкой покупателя.
Тем не менее, даже в случае отсутствия постоценки, разработанная в данном проекте ЭС не теряет своей функциональности, так как построена с учетом правил индуктивного мышления эксперта, и с высокой степенью вероятности гарантирует правильность выбора материала, основываясь на алгоритмы использования правил БЗ в рассматриваемой предметной области.
Таким образом, представленный к выпускной квалификационной работе проект подготовлен полностью и решает поставленные цели.
Можно отметить, что безусловным минусом экспертной системы является ограниченность или узость в знании только единой предметной области и невозможность ее пополнения методами самообучения.
Необходимо отметить важность введенных замечаний постоценки пользователя и их хранение в БД.
В действительности, мы уже повсеместно сталкиваемся с алгоритмом архивной постоценки в среде мирового интернета при навязчивом предложении ранее одобренных выборов в поисковых системах.
Это сложный социальный вопрос персонализации диалога между машиной и пользователем. В случае непродуманности, возможно данное несет угрозу непреднамеренного машинного выбора за клиента.
Выбор клиента становится предопределенным по причинам случайных выборов прошлых попыток и предпочтений, слабой памяти человека в противовес нестираемой памяти баз данных поисковика (искусственного интеллекта), а в нашем случае перспективных экспертных систем.
Помощь студентам и аспирантам в выполнении работ от наших партнеров
