Автор работы: Пользователь скрыл имя, 25 Апреля 2014 в 01:08, реферат
Геоинформационные системы - многофункциональные средства анализа сведенных воедино табличных, текстовых и картографических бизнес-данных, демографической, статистической, земельной, муниципальной, адресной и другой информации.
ВВЕДЕНИЕ………………………………………………………………………… …3
1. ЭКСПЕРТНЫЕ СИСТЕМЫ………………………………………………………4
2. ЭТАПЫ РАЗРАБОТКИ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ…………………………….6
3. ВНЕДРЕНИЕ ЭС В ГИС………………………………………………………… .8
4. ТИПЫ ЭКСПЕРТНЫХ СИСТЕМ ГИС ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧ ГИС……...10
ЗАКЛЮЧЕНИЕ………………………………………………………………...……. 14
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ………………………………………………………...…..15
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ…………………………………………………………
ЗАКЛЮЧЕНИЕ……………………………………………………
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ……………………………………………………
ВВЕДЕНИЕ.
Геоинформационные системы - многофункциональные средства анализа сведенных воедино табличных, текстовых и картографических бизнес-данных, демографической, статистической, земельной, муниципальной, адресной и другой информации.
Геоинформационные системы получает все большее распространение не только в радиционных областях применения, таких как управление природными ресурсами, сельское хозяйство, экология, кадастры, городское планирование, но также и в коммерческих структурах - от телекоммуникаций до розничной торговли. В качестве систем поддержки принятия решений ГИС помогают улучшить обслуживание клиентов, сохранять высокий уровень конкурентоспособности, повышать прибыльность как коммерческим организациям, чья деятельность зависит от пространственной информации, так и тем, которым анализ геоинформации дает заметные преимущества. ГИС являются эффективным инструментом для выбора мест и определения зон торговли, размещения наружной рекламы и производственных объектов, диспетчеризации и маршрутизации средств доставки, информатизации риэлторской деятельности.
1. Экспертные системы.
В начале восьмидесятых годов в исследованиях по искусственному интеллекту сформировалось самостоятельное направление, получившее название "экспертные системы". 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 экспертных систем для названия своей дисциплины часто используют также термин "инженерия знаний", введенный Е.Фейгенбаумом как "привнесение принципов и инструментария исследований из области искусственного интеллекта в решение трудных прикладных проблем, требующих знаний экспертов".
Экспертные системы применяются для решения только трудных практических (не игрушечных) задач. По качеству и эффективности решения экспертные системы не уступают решениям эксперта-человека. Решения экспертных систем обладают "прозрачностью", т.е. могут быть объяснены пользователю на качественном уровне. Это качество экспертных систем обеспечивается их способностью рассуждать о своих знаниях и умозаключениях. Экспертные системы способны пополнять свои знания в ходе взаимодействия с экспертом. Необходимо отметить, что в настоящее время технология экспертных систем используется для решения различных типов задач: интерпретация, предсказание, диагностика, планирование, конструирование, контроль, отладка, инструктаж, управление. Используется в самых разнообразных проблемных областях. Например: финансы, нефтяная и газовая промышленность, энергетика, транспорт, фармацевтическое производство, космос, металлургия, горное дело, химия, образование, целлюлозно-бумажная промышленность, телекоммуникации и связь и др.
Коммерческие успехи к фирмам-разработчикам систем искусственного интеллекта (СИИ) пришли не сразу. На протяжении 1960 - 1985 гг. успехи ИИ касались в основном исследовательских разработок, которые демонстрировали пригодность СИИ для практического использования. Начиная примерно с 1985 г. (в массовом масштабе с 1988 - 1990 гг.), в первую очередь ЭС, а в последние годы системы, воспринимающие естественный язык (ЕЯ-системы), и нейронные сети (НС) стали активно использоваться в коммерческих приложениях.
Следует обратить внимание на то, что некоторые специалисты (как правило, специалисты в программировании, а не в ИИ) продолжают утверждать, что ЭС и СИИ не оправдали возлагавшихся на них ожиданий и умерли. Причины таких заблуждений состоят в том, что эти авторы рассматривали ЭС как альтернативу традиционному программированию, т.е. они исходили из того, что ЭС в одиночестве (в изоляции от других программных средств) полностью решают задачи, стоящие перед заказчиком. Надо отметить, что на заре появления ЭС специфика используемых в них языков, технологии разработки приложений и используемого оборудования (например, Lisp-машины) давала основания предполагать, что интеграция ЭС с традиционными, программными системами является сложной и, возможно, невыполнимой задачей при ограничениях, накладываемых реальными приложениями. Однако в настоящее время коммерческие инструментальные средства (ИС) для создания ЭС разрабатываются в полном соответствии с современными технологическими тенденциями традиционного программирования, что снимает проблемы, возникающие при создании интегрированных приложений.
2. Этапы разработки экспертных систем
Разработка ЭС имеет существенные отличия от разработки обычного программного продукта. Опыт создания ЭС показал, что использование при их разработке методологии, принятой в традиционном программировании, либо чрезмерно затягивает процесс создания ЭС, либо вообще приводит к отрицательному результату.
Использовать ЭС следует только тогда, когда разработка ЭС возможна, оправдана и методы инженерии знаний соответствуют решаемой задаче. Чтобы разработка ЭС была возможной для данного приложения, необходимо одновременное выполнение по крайней мере следующих требований:
1) существуют эксперты в данной области, которые решают задачу значительно лучше, чем начинающие специалисты;
2) эксперты сходятся в оценке предлагаемого решения, иначе нельзя будет оценить качество разработанной ЭС;
3) эксперты способны вербализовать (выразить на естественном языке) и объяснить используемые ими методы, в противном случае трудно рассчитывать на то, что знания экспертов будут "извлечены" и вложены в ЭС;
4) решение задачи требует только рассуждений, а не действий;
5) задача не должна быть слишком трудной (т.е. ее решение должно занимать у эксперта несколько часов или дней, а не недель);
6) задача хотя и не должна быть выражена в формальном виде, но все же должна относиться к достаточно "понятной" и структурированной области, т.е. должны быть выделены основные понятия, отношения и известные (хотя бы эксперту) способы получения решения задачи;
7) решение задачи не должно в значительной степени использовать "здравый смысл" (т.е. широкий спектр общих сведений о мире и о способе его функционирования, которые знает и умеет использовать любой нормальный человек), так как подобные знания пока не удается (в достаточном количестве) вложить в системы искусственного интеллекта.
Использование ЭС в данном приложении может быть возможно, но не оправдано. Применение ЭС может быть оправдано одним из следующих факторов:
3. Внедрение ЭС в технологию ГИС.
В последние годы в технологию ГИС стали широко внедряться экспертные системы. Экспертную систему можно определить как систему «искусственного интеллекта», использующую знания из сравнительно узкой предметной области для решения возникающих в ней задач, причем так, как это делал бы эксперт-человек. Компьютерные системы, которые могут лишь повторить логический вывод эксперта, принято относить к экспертным системам первого поколения. Экспертные системы, относящиеся ко второму поколению, называют партнерскими, или усилителями интеллектуальных способностей человека.
Отличительная черта экспертных систем - это умение обучаться и развиваться, т. е. эволюционировать. Экспертные системы в географии используются для управления базами данных, для принятия управленческих решений, в вопросах классификаций в географии, возможности экологически безопасного размещения производства и т. д.
Экспертные системы подразделяются на: интерпретирующие, т. е. позволяющие на основе имеющихся фактов делать описания и выводы; прогнозирующие, т. е. выводящие следствия из совокупности состояний исследуемых явлений, например прогноз погоды, урожайность сельскохозяйственных культур и др.; диагностики, проектирования, планирования, обучения, ремонта и т. д. Для экспертных систем необходимы три компоненты: факты, правила и управляющие структуры. Архитектура, основанная на правилах, содержит большое число таких элементов, как: если (условие 1), то (действие 1); если (условие 2), то (действие 2); если (условие 3), то (действие 3) и т. д. Каждый их подобных элементов называется правилом.
Вся структура экспертной системы состоит из 4-5 компонент: базы знаний, машины вывода, системы накопления метазнаний (для самообучения системы), системы объяснений и общения с пользователем. Знания в базе знаний представлены семантическими сетями с произвольной структурой и регуляризованными сетями-фреймами. Фреймы выражают общие понятия, а слоты или ячейки дают их детализацию, что приводит к типичной иерархической структуре. Например, фреймовое представление знаний на примере оценки состояния природной среды в условиях загрязнения. Образовав фрейм «состояние природной среды», в качестве слотов выступают определения: «степень загрязненности атмосферы», «загрязнение поверхностных и подземных вод», «состояние геологической среды», «состояние растительного покрова» и т. д. Каждый слот кроме имени может иметь одно или несколько значений (качественных или количественных), например «выбросы вредных веществ в атмосферу» характеризуются: «изобутилен» «200», «600», «400», «600», где 1-е значение - фоновое, 2-е значение - максимальные концентрации, 3-е значение - реальные концентрации, 4-е значение - предельно допустимые концентрации.
Структурная схема
экспертной системы ГИС соответствует
типовой ЭС. Главной проблемой при создании
экспертных систем в ГИС остается разработка
моделей пространственных данных, требуемых
для объединения внутри ГИС данных дистанционного
зондирования и картографической основы.
ГИС являются хорошей средой для внедрения методов искусственного интеллекта и экспертных систем. Это вызвано, с одной стороны, разнообразием и сложностью данных в ГИС, с другой - наличием большого числа экспертных задач при использовании ГИС.
В частности, для ГИС созданы экспертные
системы, применяемые для решения разных
задач: получения композиции карт, выделения
элементов нагрузки, получения тематических
карт, поддержки принятия решений.
Можно выделить три типа экспертных систем
для ГИС:
Разработан ряд производственных
ЭС для решения задач ГИС: