РАЗРАБОТКА КОМБИНИРОВАННЫХ МЕТОДОВ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ И ИХ ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ
|
ВВЕДЕНИЕ 3
1 Анализ предметной области 6
1.1 Проблемы приобретения и извлечения знаний и основные направления их решения 6
1.2 Основные характеристики процессов извлечения экспертных знаний 9
1.2.1 Участники процесса извлечения знаний, их функции и режимы взаимодействия 10
1.2.2 Психологическая корректность процедуры извлечения знаний 15
1.2.3 Полнота и непротиворечивость знаний 17
1.2.4 Методы извлечения знаний 18
1.3 Структурно-функциональная диаграмма процесса извлечения знаний «Как есть» 20
1.4 Сравнительный анализ систем поддержки извлечения и приобретения знаний 23
2 Проектирование информационной системы извлечения знаний комбинированным методом 26
2.1 Структурно-функциональная диаграмма процесса извлечения знаний «Как должно быть» 26
2.2 Определение вероятных комбинаций последовательностей методов извлечения знаний 28
2.3 Алгоритм извлечения знаний комбинированным методом 31
2.4 Модель базы данных для информационной системы извлечения знаний 33
3 Программная реализация предлагаемого решения и определение его эффективности 36
3.1 Разработка демонстрационного прототипа информационной системы извлечения знаний 36
3.2 Контрольный пример реализации проекта 44
3.3 Анализ социально-экономической эффективности проекта 50
3.3.1 Определение эффективности предлагаемого подхода 50
3.3.2 Расчет затрат на разработку информационной системы 52
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 58
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 60
ПРИЛОЖЕНИЕ 65
1 Анализ предметной области 6
1.1 Проблемы приобретения и извлечения знаний и основные направления их решения 6
1.2 Основные характеристики процессов извлечения экспертных знаний 9
1.2.1 Участники процесса извлечения знаний, их функции и режимы взаимодействия 10
1.2.2 Психологическая корректность процедуры извлечения знаний 15
1.2.3 Полнота и непротиворечивость знаний 17
1.2.4 Методы извлечения знаний 18
1.3 Структурно-функциональная диаграмма процесса извлечения знаний «Как есть» 20
1.4 Сравнительный анализ систем поддержки извлечения и приобретения знаний 23
2 Проектирование информационной системы извлечения знаний комбинированным методом 26
2.1 Структурно-функциональная диаграмма процесса извлечения знаний «Как должно быть» 26
2.2 Определение вероятных комбинаций последовательностей методов извлечения знаний 28
2.3 Алгоритм извлечения знаний комбинированным методом 31
2.4 Модель базы данных для информационной системы извлечения знаний 33
3 Программная реализация предлагаемого решения и определение его эффективности 36
3.1 Разработка демонстрационного прототипа информационной системы извлечения знаний 36
3.2 Контрольный пример реализации проекта 44
3.3 Анализ социально-экономической эффективности проекта 50
3.3.1 Определение эффективности предлагаемого подхода 50
3.3.2 Расчет затрат на разработку информационной системы 52
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 58
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 60
ПРИЛОЖЕНИЕ 65
В последние годы внимание многих исследователей привлекают проблемы построения компьютерных систем, основанных на человеческих знаниях (СОЗ). Многие из этих проблем сами по себе не являются новыми — им уделяется большое внимание в рамках таких направлений исследований, как распознавание образов [15], принятие решений [19], решение проблем [44].
Новый всплеск интереса к этим проблемам связан, безусловно, с появлением и все более широким распространением таких разновидностей СОЗ, как экспертные системы [24, 27, 41] и системы поддержки принятия решений [19].
При построении СОЗ одной из центральных является задача передачи знаний эксперта компьютерной программе, известная также как проблема приобретения знаний. В первую очередь речь идет о личностных знаниях, об интуиции, «искусстве» решения проблем. Такие знания принято называть знаниями 2-го рода в отличие от объективных устоявшихся знаний, вошедших в учебники и справочники [8-10].
Знания 2-го рода (или, лучше сказать, умения) обычно передаются от учителя к ученику путем совместного решения задач, анализа удач и ошибок. Очевидно, что вопрос о передаче компьютеру знаний 2-го рода возникает при решении так называемых слабоструктуризованных проблем [45]. В этих проблемах основную роль играют качественные, трудноформализуемые, недостаточно определенные факторы. Человеческая интуиция, умения являются основой решения таких проблем.
Вопрос о выявлении и передаче компьютеру человеческих знаний и умений является крайне сложным. На пути решения этой задачи стоит множество препятствий. Упомянем основные из них, связанные с извлечением знаний, наименее разработанной в настоящее время частью проблемы приобретения знаний.
1) Человек не может сообщить общих абстрактных правил, которыми он руководствуется, решая ту или иную конкретную задачу. Человеческие умения чаще всего хранятся на подсознательном уровне.
2) В любой области человеческой деятельности имеется большое количество (десятки и сотни тысяч) возможных практических ситуаций принятия решений, при анализе которых проявляются умения человека. Желательно уметь передавать все эти возможности ЭВМ; что требует огромного труда и времени экспертов.
3) Люди, передающие компьютеру в том или ином виде свои знания и умения, неизбежно ошибаются. Чем бы ни была вызвана конкретная ошибка: усталостью, невнимательностью, трудностью ситуации, безошибочных экспертов, к сожалению не бывает.
Этап извлечения знаний касается выбора формы взаимодействия инженера по знаниям с экспертом. Основной вопрос, который должен быть решен, - это "как" взаимодействовать с экспертом, чтобы получить наиболее полное представление о предметной области и существующих в ней способах принятия решения.
Объектом исследования является процесс извлечения знаний у эксперта при его взаимодействии с когнитологом.
Предметом исследования является совокупность комбинированных методов извлечения знаний
Цель - сокращение времени работы экспертной группы за счет использования комбинированного метода извлечения знаний.
Задачи:
- проанализировать существующие методы извлечения знаний;
- проанализировать возможные подходы и способы извлечения знаний;
- построить модели традиционного и предлагаемого процессов извлечения знаний и проанализировать их;
- провести практическую апробацию и проанализировать полученные результаты.
Пояснительная записка к ВКР состоит из введения, трех разделов, заключения, списка используемых библиографических источника и приложений.
Во введении обосновывается выбор темы ВКР, рассматривается ее актуальность, выбираются объект и предмет исследования, формулируются цель ВКР и задачи, необходимые для ее достижения, описывается структура пояснительной записки.
В первом разделе рассматриваются теоретические вопросы, связанные с процессами приобретения и извлечения знаний, основные характеристики процесса извлечения экспертных знаний, методы и программные средства извлечения знаний, строится типовая модель извлечения знаний «как есть».
Во втором разделе рассматривается предлагаемый комбинированный метод извлечения знаний, строится модель процесса извлечения экспертных знаний «как должно быть», рассматриваются наиболее часто применяемые последовательности методов при извлечении знаний.
В третьем разделе описывается программная реализация предлагаемого комбинированного метода, приводится контрольный пример работы программы.
В заключении приводятся основные результаты ВКР и выводы по работе.
Список библиографических источников содержит актуальную литературу по рассматриваемым вопросам.
В приложении приведен фрагмент кода разработанного программного средства.
Выпускная квалификационная работа написана на 82 страницах, в ней присутствует 30 рисунков, 9 таблиц, 5 формул, а также приложение с
программным кодом.
Новый всплеск интереса к этим проблемам связан, безусловно, с появлением и все более широким распространением таких разновидностей СОЗ, как экспертные системы [24, 27, 41] и системы поддержки принятия решений [19].
При построении СОЗ одной из центральных является задача передачи знаний эксперта компьютерной программе, известная также как проблема приобретения знаний. В первую очередь речь идет о личностных знаниях, об интуиции, «искусстве» решения проблем. Такие знания принято называть знаниями 2-го рода в отличие от объективных устоявшихся знаний, вошедших в учебники и справочники [8-10].
Знания 2-го рода (или, лучше сказать, умения) обычно передаются от учителя к ученику путем совместного решения задач, анализа удач и ошибок. Очевидно, что вопрос о передаче компьютеру знаний 2-го рода возникает при решении так называемых слабоструктуризованных проблем [45]. В этих проблемах основную роль играют качественные, трудноформализуемые, недостаточно определенные факторы. Человеческая интуиция, умения являются основой решения таких проблем.
Вопрос о выявлении и передаче компьютеру человеческих знаний и умений является крайне сложным. На пути решения этой задачи стоит множество препятствий. Упомянем основные из них, связанные с извлечением знаний, наименее разработанной в настоящее время частью проблемы приобретения знаний.
1) Человек не может сообщить общих абстрактных правил, которыми он руководствуется, решая ту или иную конкретную задачу. Человеческие умения чаще всего хранятся на подсознательном уровне.
2) В любой области человеческой деятельности имеется большое количество (десятки и сотни тысяч) возможных практических ситуаций принятия решений, при анализе которых проявляются умения человека. Желательно уметь передавать все эти возможности ЭВМ; что требует огромного труда и времени экспертов.
3) Люди, передающие компьютеру в том или ином виде свои знания и умения, неизбежно ошибаются. Чем бы ни была вызвана конкретная ошибка: усталостью, невнимательностью, трудностью ситуации, безошибочных экспертов, к сожалению не бывает.
Этап извлечения знаний касается выбора формы взаимодействия инженера по знаниям с экспертом. Основной вопрос, который должен быть решен, - это "как" взаимодействовать с экспертом, чтобы получить наиболее полное представление о предметной области и существующих в ней способах принятия решения.
Объектом исследования является процесс извлечения знаний у эксперта при его взаимодействии с когнитологом.
Предметом исследования является совокупность комбинированных методов извлечения знаний
Цель - сокращение времени работы экспертной группы за счет использования комбинированного метода извлечения знаний.
Задачи:
- проанализировать существующие методы извлечения знаний;
- проанализировать возможные подходы и способы извлечения знаний;
- построить модели традиционного и предлагаемого процессов извлечения знаний и проанализировать их;
- провести практическую апробацию и проанализировать полученные результаты.
Пояснительная записка к ВКР состоит из введения, трех разделов, заключения, списка используемых библиографических источника и приложений.
Во введении обосновывается выбор темы ВКР, рассматривается ее актуальность, выбираются объект и предмет исследования, формулируются цель ВКР и задачи, необходимые для ее достижения, описывается структура пояснительной записки.
В первом разделе рассматриваются теоретические вопросы, связанные с процессами приобретения и извлечения знаний, основные характеристики процесса извлечения экспертных знаний, методы и программные средства извлечения знаний, строится типовая модель извлечения знаний «как есть».
Во втором разделе рассматривается предлагаемый комбинированный метод извлечения знаний, строится модель процесса извлечения экспертных знаний «как должно быть», рассматриваются наиболее часто применяемые последовательности методов при извлечении знаний.
В третьем разделе описывается программная реализация предлагаемого комбинированного метода, приводится контрольный пример работы программы.
В заключении приводятся основные результаты ВКР и выводы по работе.
Список библиографических источников содержит актуальную литературу по рассматриваемым вопросам.
В приложении приведен фрагмент кода разработанного программного средства.
Выпускная квалификационная работа написана на 82 страницах, в ней присутствует 30 рисунков, 9 таблиц, 5 формул, а также приложение с
программным кодом.
Методы извлечения знаний остаются одним из наиболее актуальных вопросов, которые решаются в рамках развития направления искусственного интеллекта. Построение систем, основанных на человеческих знаниях, будет актуально еще несколько десятков лет. В связи с этим вопросы перенесения процессов извлечения экспертных знаний в компьютерную среду являются актуальными. Используемые сегодня методы извлечения знаний требуют переосмысления в вопросе последовательного применения нескольких методов к решению задачи при условии, что после каждого применимого метода предметная область остается в определенных когнитологом границах, а применяемые решения базируются на ранее полученных.
В ходе выполнения ВКР был разработан демонстрационный прототип информационной системы поддержки извлечения знаний и на контрольном примере определено на сколько сократиться время работы экспертной группы.
Были решены следующие задачи:
- проанализированы существующие методы извлечения знаний;
- проанализированы возможные подходы и способы извлечения знаний;
- построены модели традиционного и предлагаемого процессов извлечения знаний и проанализировать их;
- проведена практическая апробация и проанализирована полученные результаты.
В первом разделе рассмотрена предметная область: изучены вопросы приобретения и извлечения знаний и основные вопросы их развития, выделены основные характеристики процессов извлечения экспертных знаний, построена диаграмма процесса извлечения знаний (как есть), проведен анализ систем поддержки извлечения и приобретения знаний
Во втором разделе рассмотрен процесс проектирования информационной системы извлечения знаний комбинированным методом: построена диаграмма процесса извлечения экспертных знаний (как должно быть), выявлены наиболее вероятные комбинации последовательно применимых методов извлечения знаний, описан алгоритм извлечения знаний комбинированным методом, построена модель базы данных для информационной системы извлечения знаний.
В третьем разделе приведено описание разработки демонстрационного прототипа информационной системы извлечения знаний, рассмотрен контрольный пример, приведено социально-экономическое обоснование предлагаемого решения.
Вся предварительная работа перед каждым методом, заключающаяся в подготовке материала и ознакомлении с ним в случае необходимости экспертов, в данной ВКР не рассматривается. В дальнейшем планируется доработка демонстрационного прототипа до действующего с разработкой модулей:
- предобработки материала перед каждым используемым методом,
- по отбору и работе с экспертами,
- по формированию предметной области и т.д.
Таким образом, все поставленные задачи решены, цель ВКР - достигнута.
В ходе выполнения ВКР был разработан демонстрационный прототип информационной системы поддержки извлечения знаний и на контрольном примере определено на сколько сократиться время работы экспертной группы.
Были решены следующие задачи:
- проанализированы существующие методы извлечения знаний;
- проанализированы возможные подходы и способы извлечения знаний;
- построены модели традиционного и предлагаемого процессов извлечения знаний и проанализировать их;
- проведена практическая апробация и проанализирована полученные результаты.
В первом разделе рассмотрена предметная область: изучены вопросы приобретения и извлечения знаний и основные вопросы их развития, выделены основные характеристики процессов извлечения экспертных знаний, построена диаграмма процесса извлечения знаний (как есть), проведен анализ систем поддержки извлечения и приобретения знаний
Во втором разделе рассмотрен процесс проектирования информационной системы извлечения знаний комбинированным методом: построена диаграмма процесса извлечения экспертных знаний (как должно быть), выявлены наиболее вероятные комбинации последовательно применимых методов извлечения знаний, описан алгоритм извлечения знаний комбинированным методом, построена модель базы данных для информационной системы извлечения знаний.
В третьем разделе приведено описание разработки демонстрационного прототипа информационной системы извлечения знаний, рассмотрен контрольный пример, приведено социально-экономическое обоснование предлагаемого решения.
Вся предварительная работа перед каждым методом, заключающаяся в подготовке материала и ознакомлении с ним в случае необходимости экспертов, в данной ВКР не рассматривается. В дальнейшем планируется доработка демонстрационного прототипа до действующего с разработкой модулей:
- предобработки материала перед каждым используемым методом,
- по отбору и работе с экспертами,
- по формированию предметной области и т.д.
Таким образом, все поставленные задачи решены, цель ВКР - достигнута.
Подобные работы
- Лабораторный практикум для студентов по теме "Gimp как средство создания и обработки растровой графики"
Прочее, эвм. Язык работы: Русский. Цена: 199 р. Год сдачи: 2014