Экспертная система 'Компьютерные игры'. Курсовая работа (т). Информационное обеспечение, программирование.
👉🏻👉🏻👉🏻 ВСЯ ИНФОРМАЦИЯ ДОСТУПНА ЗДЕСЬ ЖМИТЕ 👈🏻👈🏻👈🏻
Информационное обеспечение, программирование
Вы можете узнать стоимость помощи в написании студенческой работы.
Помощь в написании работы, которую точно примут!
Похожие работы на - Экспертная система 'Компьютерные игры'
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Скачать Скачать документ
Информация о работе Информация о работе
Нужна качественная работа без плагиата?
Не нашел материал для своей работы?
Поможем написать качественную работу Без плагиата!
. Классификация
программного обеспечения для разработки экспертных систем
3.1 Формализация задачи - дерево
решения задачи
экспертный программный искусственный
интеллект
Экспертные системы (ЭС) возникли как
значительный практический результат в применении и развитии методов
искусственного интеллекта. Искусственный интеллект - совокупности научных
дисциплин, изучающих методы решения задач интеллектуального (творческого)
характера с использованием ЭВМ.
Область ИИ имеет более чем сорокалетнюю историю
развития. С самого начала в ней рассматривался ряд весьма сложных задач,
которые, наряду с другими, и до сих пор являются предметом исследований:
автоматические доказательства теорем, машинный перевод (автоматический перевод
с одного естественного языка на другой), распознавание изображений и анализ
сцен, планирование действий роботов, алгоритмы и стратегии игр.
ЭС -
это набор программ, выполняющий функции эксперта при решении задач из некоторой
предметной области. ЭС выдают советы, проводят анализ, дают консультации,
ставят диагноз. Практическое применение ЭС на предприятиях способствует
эффективности работы и повышению квалификации специалистов.
Главным достоинством экспертных систем является возможность
накопления знаний и сохранение их длительное время. В отличии от человека к
любой информации экспертные системы подходят объективно, что улучшает качество
проводимой экспертизы. При решении задач, требующих обработки большого объема
знаний, возможность возникновения ошибки при переборе очень мала.
При создании ЭС возникает ряд затруднений. Это,
прежде всего, связано с тем, что
заказчик не всегда может точно сформулировать свои требования к разрабатываемой
системе. Также возможно возникновение трудностей чисто психологического
порядка: при создании базы знаний системы эксперт может препятствовать передаче
своих знаний, опасаясь, что впоследствии его заменят “машиной”. В настоящее
время ведутся разработки экспертных систем, реализующих идею самообучения.
Также ЭС неприменимы в больших предметных областях и в тех областях, где
отсутствуют эксперты.
Главное достоинство ЭС
-
возможность накапливать знания, сохранять их длительное время, обновлять и тем
самым обеспечивать относительную независимость конкретной организации от
наличия в ней квалифицированных специалистов. Накопление знаний позволяет
повышать квалификацию специалистов, работающих на предприятии, используя
наилучшие, проверенные решения.
Практическое применение искусственного
интеллекта на машиностроительных предприятиях и в экономике основано на ЭС,
позволяющих повысить качество и сохранить время принятия решений, а также
способствующих росту эффективности работы и повышению квалификации
специалистов.
По своей теме “Компьютерные игры” - разработанная
ЭС позволит пользователю-непрофессионалу в данной предметной области получить
информацию к какому жанру относиться та или иная игра.
Рассмотрим классификацию ЭС по следующим
признакам:
Это одна из традиционных задач для экспертных
систем. Под интерпретацией понимается определение смысла данных, результаты
которого должны быть согласованными и корректными. Обычно предусматривается
многовариантный анализ данных.
Под диагностикой понимается обнаружение
неисправности в некоторой системе. Неисправность - это отклонение от нормы.
Такая трактовка позволяет с единых теоретических позиций рассматривать и
неисправность оборудования в технических системах, и заболевания живых
организмов, и всевозможные природные аномалии. Важной спецификой является
необходимость понимания функциональной структуры («анатомии») диагностирующей
системы.
Основная задача мониторинга - непрерывная
интерпретация данных в реальном масштабе времени и сигнализация о выходе тех
или иных параметров за допустимые пределы. Главные проблемы - «пропуск»
тревожной ситуации и инверсная задача «ложного» срабатывания. Сложность этих
проблем в размытости симптомов тревожных ситуаций и необходимость учета
временного контекста.
Проектирование состоит в подготовке спецификаций
на создание "объектов" с заранее определенными свойствами. Под
спецификацией понимается весь набор необходимых документов чертеж, пояснительная
записка и т.д. Основные проблемы здесь - получение четкого структурного
описания знаний об объекте и проблема "следа". Для организации
эффективного проектирования и, в еще большей степени, перепроектирования
необходимо формировать не только сами проектные решения, но и мотивы их
принятия. Таким образом, в задачах проектирования тесно связываются два
основных процесса, выполняемых в рамках соответствующей ЭС: процесс вывода
решения и процесс объяснения.
Прогнозирующие системы логически выводят
вероятные следствия из заданных ситуаций. В прогнозирующей системе обычно
используется параметрическая динамическая модель, в которой значения параметров
"подгоняются" под заданную ситуацию. Выводимые из этой модели
следствия составляют основу для прогнозов с вероятностными оценками.
Под планированием понимается нахождение планов
действий, относящихся к объектам, способным выполнять некоторые функции. В
таких ЭС используются модели поведения реальных объектов с тем, чтобы логически
вывести последствия планируемой деятельности.
Системы обучения диагностируют ошибки при
изучении какой-либо дисциплины с помощью ЭВМ и подсказывают правильные решения.
Они аккумулируют знания о гипотетическом "ученике" и его характерных
ошибках, затем в работе способны диагностировать слабости в знаниях обучаемых и
находить соответствующие средства для их ликвидации. Кроме того, они планируют
акт общения с учеником в зависимости от успехов ученика с целью передачи
знаний.
Статические ЭС разрабатываются в предметных
областях, в которых база знаний и интерпретируемые данные не меняются во
времени. Они стабильны.
Квазидинамические ЭС интерпретируют ситуацию,
которая меняется с некоторым фиксированным интервалом времени.
Динамические ЭС работают в сопряжении с
датчиками объектов в режиме реального времени с непрерывной интерпретацией
поступаемых данных.
· Классификация по типу ЭВМ.
ЭС для уникальных стратегически важных задач на
суперЭВМ (Эльбрус, CRA'. CONVEX и др.);
ЭС на ЭВМ средней производительности (типа ЕС
ЭВМ, mainframe);
ЭС на символьных процессорах и рабочих станциях
(SUN, APOLLO);
ЭС на мини- и супермини-ЭВМ (VAX, micro-VAX и
др.);
ЭС на персональных компьютерах (IBM PC, MAC II и
подобные).
Классификация по степени интеграции с другими
программами
Автономные ЭС работают непосредственно в режиме
консультаций с пользователем для специфически "экспертных" задач, для
решения которых не требуется привлекать традиционные методы обработки данных
(расчеты, моделирование и т. д.).
Гибридные ЭС представляют программный комплекс,
агрегирующий стандартные пакеты прикладных программ (например, математическую
статистику, линейное программирование или системы управления базами данных) и
средства манипулирования знаниями. Это может быть интеллектуальная надстройка
над ППП или интегрированная среда для решения сложной задачи с элементами
экспертных знаний. Несмотря на внешнюю привлекательность гибридного подхода,
следует отметить, что разработка таких систем являет собой задачу, на порядок
более сложную, чем разработка автономной ЭС. Стыковка не просто разных пакетов,
а разных методологий (что происходит в гибридных системах) порождает целый
комплекс теоретических и практических трудностей.
Рисунок 1 -
Классификация
экспертных систем
2.
Классификация программного обеспечения для разработки экспертных систем
Инструментальные средства подразделяются на
следующие категории:
b) Языки
инженерии знаний) Средства автоматизации разработки экспертных систем) Оболочки
экспертных систем
· Рассмотрим
языки инженерных знаний:
Пролог
(Prolog) - язык логического программирования, основанный на логике дизьюнктов
Хорна, представляющей собой подмножество логики предикатов первого порядка.
Встроенный
в PROLOG режим управления использует стратегию обратного логического вывода,
которая используется в системах, подобных MYCIN. Таблицы знаний и другие данные
можно представить с помощью утверждений. Такие структуры данных, как графы и
деревья, можно организовать с помощью фраз языка PROLOG, которые содержат
комплексные термы. Языковые средства PROLOG позволят программисту разработать
собственный механизм обработки неопределенности, причем не исключается и
использование коэффициентов уверенности.
Язык
функционального программирования LISP
Лисп
(LISP, от англ. LISt Processing - «обработка списков») - семейство языков
программирования, основанных на представлении программы системой линейных
списков, которые притом являются основной структурой данных языка.
Основная
особенность Лиспа - представление программы в виде списков - определяет
однородность и простоту синтаксиса. Внешне исходный код программы на Лиспе
отличается обилием круглых скобок; редактирование программ значительно
упрощается использованием текстового редактора, поддерживающего автоматическое
выравнивание кода, подсветку соответствующих пар скобок и команды рода «перейти
через список вправо». Хорошо приспособлен к кодированию на
Лиспе редактор Emacs.
· Средства автоматизации разработки
экспертных систем
Под
дополнительными модулями понимаются те полезные программы, которые можно
выполнять вместе с приложением. Как правило, такие программы реализуют
некоторые специальные функции, как бы "снимая их с полки", причем для
обращения к таким функциям не требуется что-либо программировать в основном
приложении или заниматься его индивидуальной настройкой. Одним из примеров
такого рода дополнительного модуля может служить программный пакет Simkit из
комплекта среды КЕЕ. Этот пакет позволяет оснастить экспертную систему методами
моделирования.
Оболочки экспертных систем - программный
продукт, обладающий средствами представления знаний для определенных предметных
областей. Задача пользователя заключается не в непосредственном
программировании, а в формализации и вводе знаний с использованием предоставленных
оболочкой возможностей. Недостатком этих систем можно считать невозможность
охвата одной системой всех существующих предметных областей. Примером могут
служить ИНТЕРЭКСПЕРТ, РС+, VP-Expert.
3.
Разработка экспертной системы “компьютерные игры”
3.1 Формализация задачи - дерево решения задачи
Составим дерево решения задачи по средствам
ответов на вопросы Да-Нет:
no (symbol)(symbol)(symbol)(symbol)_to_database(symbol,char)_simbol(char,char)(char)_from_database.:-(2,23,30,"
klassifikaciya igr",0,0,25,80),(2),,write ("Otvette na voprosw
:"),nl,nl,,(clear_from_database),(X),,nl,nl,nl,("Nfzhmite lubuu
klavishu"),,.:-(X),!,nl,
write (" Otvet:
",X,"."),nl.(Y) :-("Vopros: ",Y,"? "),(X),
write(X),nl,_to_database
(Y,X)._simbol(C,'y') :- C='y',!._simbol(C,'n') :- C='n',!._simbol(C,'y') :-
C='Y',!._simbol(C,'n') :- C='N',!.(C):-,(X),_simbol(X,C),!..
not (no (Y)),(Y)._to_database
(Y,'y') :- assertz (yes (Y))._to_database (Y,'n') :- assertz (no
(Y)),fail._from_database :- retract (yes(_)),fail._from_database :- retract
(no(_)),fail.("kvest"):-("igra bez
ineterneta?"),("igraete 1m geroem?"),("nuzhno mnogo
dumat?"),
priznak("sta4inaya
grafika?").("rpg"):-
priznak("igra bez
ineterneta?"),("igraete 1m geroem?"),
priznak("nuzhno mnogo
dumat?"),("ne sta4inaya
grafika?").("action"):-("igra bez
ineterneta?"),("igraete 1m geroem?"),("ne nuzhno mnogo
dumat?").("strategiya"):-("igra bez
ineterneta?"),("igraete mnogimi geroyami?"),
priznak("nuzhno stroit'
virtualnwe goroda?").("Action-strategiya"):-("igra bez
ineterneta?"),("igraete mnogimi geroyami?"),("ne nuzhno
stroit' virtualnwe goroda?").("mmo-strategy"):-("igra po
internetu?"),("nushno stroit' virtualnwe
goroda?").("mmo-rpg"):-
priznak("igra po
internetu?"),("ne nushno stroit' virtualnwe
goroda?").("Dannoi klassifikacii ne obnaruzheno").
Необходимо создать базу данных о поездках на
различных видах транспорта, с различной стоимостью билета, различными
маршрутами и временем пути
poezdka(otkuda,kuda,transport,stoimost,vremya)
poezdka(balakovo,london,samolet,500,7).
poezdka(rim,kiev,samolet,300,5).(kiev,moskva,poezd,300,15).(moskva,nizhniy,mashina,100,14).(ispniya,italitya,samolet,800,5).(greciya,rim,samolet,300,6).(polsha,izrail,samolet,700,12).(meksika,afrika,samolet,1000,12).(akropl,lipeck,mashina,800,18).(kursk,kostroma,poezd,300,16).
. Вывести данные о том куда можно
поехать, на чем, сколько стоит и время поездки из Балаково
. Вывести данные о маршруте x->Лондон
. Показать данные о маршрутах с ценой
билета > 800$
.
Показать все данные, зная что поездка происходит из Москвы и длиться 14 часов
5. Показать все данные о поездке при
условии что стоимость >800$, а время поездки >10 часов
. Показать все данные о поездке на
поезде
Написать программу реализацию на Турбо Прологе
базу знаний родственных связей семьи 3-х поколений.
Код программы:=string
(s,s)(s,s) (s,s)(s,s)(s,s)(s,s)(s,s) (s,s)
CLAUSES(alexandr,lena).(alexandr,sergey).(alexandr,dima).(lena,sergey).
parent(lena,dima).("osya","lena").
("lena","sergey").
("nadya","alexandr").
("alexandr","sergey").
("mihail","alexandr").("alexandr","sergey").("vasiliy","lena").("lena","sergey").(X,Y):-
mother(X,Z), mother(Z,Y). (X,Y):- father(X,Z), father(Z,Y).
predok(X,Y):-parent(X,Y).(X,Y):-parent(X,Z),predok(Z,Y).
. Показать бабушку по материнской линии
5. Показать дедушку по линии отца
6. Показать дедушку по линии матери
В ходе выполнения курсовой работы была создана
экспертная система “Компьютерные игры”, построено дерево решения задачи, правил
- схема, составлена таблица “атрибут-предикат-значение”. В курсовой работе была
создана базы данных, расписано решение задачи “родственные связи”.
1. Братко И. Программирование на языке
Пролог для искусственного интеллекта.- М.: Мир, 1990.
. Марселлус Д.Н. Программирование
экспертных систем на Турбо Прологе.- М.: Финансы и статистика, 1994.
. Нейлор К. Как построить свою
экспертную систему.- М.: Энергоатомиздат, 1991.
. Нильсон Н.Д. Искусственный
интеллект. Методы поиска решений. -
М.: Мир, 1973.
. Сафонов В.О. Экспертные системы
-
интеллектуальные помощники специалистов. -
С.-Пб: Санкт-Петербургская организация общества “Знания” России, 1992.
Похожие работы на - Экспертная система 'Компьютерные игры' Курсовая работа (т). Информационное обеспечение, программирование.
Дипломная работа по теме Дебиторская и кредиторская задолженность
Реферат: Александр Васильевич Колчак 2
Реферат: Общие положения о праве собственности
Квантовые Свойства Света Реферат
Практическое задание по теме Исследование входных цепей радиоприемников
Реферат: Вредное влияние асбеста: мнимое и настоящее
Реферат по теме Милосердие, любовь, семья, дружба
Реферат: Академия театрального искусства. Скачать бесплатно и без регистрации
Курсовая работа по теме Агротехніка створення та експлуатації садово-паркового об’єкту
Курсовая работа по теме Понятие и виды переводов на другую работу
Практическая Работа По Теме Естественный Прирост Населения
Курсовая работа по теме Іпотечний кредит в Україні
Налог как правовая категория: понятие, признаки, сущность
Реферат По Пдд На Тему Коммуникативные Барьеры
Реферат по теме Выручка и издержки
Доклад по теме Girlschool
Реферат по теме Государство и проблемы монополий
Сочинение Как Я Потерялся В Лесу
Курсовая работа по теме Средства радиоконтроля
Сочинение По Картине Островского Золотая Осень
Реферат: Циліндр
Контрольная работа: Контрольная работа по Инвестициям
Похожие работы на - Сельское хозяйство: проблемы и перспективы развития