Topp 4 Komponenter av Expert System

Denne artikkelen kaster lys over de fire beste komponentene i ekspertsystemet. Komponentene er: 1. Knowledge Acquisition Subsystem 2. Knowledge Base 3. Interference Engine 4. Brukergrensesnitt.

Ekspert systemkomponent # 1. Kunnskapsoppkjøpssystem:

Kunnskap som er representert i kunnskapsbasen må hentes fra eksperten.

Dette er jobben til kunnskapsingeniøren.

Da dette er en dyktig og tidkrevende operasjon, er det ofte dette som begrenser utforming og funksjon av ekspert system i et kommersielt miljø.

Kunnskapsoppkjøpsprogram brukes av en person som har kompetanse i problemet til, skaper, legger til eller forandrer kunnskapsbasen. Potensielle kunnskapskilder inkluderer menneskelig ekspert, forskningsrapporter, lærebøker, databaser og brukerens egen erfaring.

Eksperter tar beslutninger basert på kvalitative og kvantitative opplysninger. Systemingeniøren må oversette standardprosedyrene til skjemaet som passer for ekspertsystemet. Å skaffe kunnskap fra eksperter er en kompleks oppgave som ofte er en flaskehals i ekspert systemkonstruksjon.

Den nyeste teknologien krever en kunnskapsingeniør å samhandle med en eller flere menneskelige eksperter i å bygge kunnskapsbase. Vanligvis hjelper kunnskapsingeniøren til å eksperimentere strukturen i problemområdet ved å forstyrre og integrere menneskelig svar på spørsmål, ved å tegne analogier, stille motordrevne eksempler og oppdage konseptuelle vanskeligheter.

Expert System Komponent # 2. Kunnskapsbase:

Dette er det viktigste elementet i et ekspert system, siden det inneholder ekspertens problemløsende kunnskap. Det er der kunnskapen som er hentet fra eksperten, er lagret. Den inneholder regler, fakta og beskrivelser av gjenstander etc.

Med nyere ekspertsystemprodukter blir kunnskapsbasen lagret i data. Informasjonen i kunnskapsbasen er alt som er nødvendig for å forstå og formulere problemet og deretter løse det.

Nøkkelen til kunnskapsbasen er hvordan kunnskapen er representert. Kunnskapen som er oppnådd fra eksperten, må formelt representert. Slik kunnskapsrepresentasjon omhandler strukturering av informasjon, manipulering av informasjon og kunnskapsoppkjøp. Kraften til et system har en tendens til å bli r elated fra alle sider av kunnskapen i kunnskapsbasen.

Expert System Komponent # 3. Interferens Engine:

Interferensmotoren er den delen av programmet som gjenvinner og bestemmer hvordan man bruker kunnskapen i kunnskapsbasen til fakta og lokaler presentert i brukergrensesnittet. Den utfører denne oppgaven for å utlede nye fakta som senere brukes til å trekke videre konklusjoner. Interferensmotoren er den aktive komponenten i et ekspertsystem. Det er Brain of the expert system.

Interferensmotor er også kjent som kontrollstrukturen eller regeltolken. Denne komponenten er i hovedsak et dataprogram som behandler kunnskapsbasen for å oppnå målet som er fastsatt av brukeren, som kommuniserer med systemet via brukergrensesnittet. Den gir en metode for å redegjøre for informasjon i kunnskapsbasen og for å formulere konklusjoner.

Expert System Komponent # 4. Brukergrensesnitt:

Ekspert-systemet inneholder en språkprosessor for vennlig problemorientert kommunikasjon mellom lederen og brukeren. Denne kommunikasjonen utføres best på et naturlig språk og i noen tilfeller; det suppleres av grafikken.

Det menneskelige datagrensesnittet eller brukergrensesnittteknologien tillater brukere å kommunisere med systemet. Brukeren presenterer problemet og har konklusjonene presentert til ham. Et vesentlig trekk ved noen ekspertsystemer er at de kan rettferdiggjøre konklusjonene som er nådd, samt forklare hvorfor visse alternativer ble brukt eller kassert.

Det er forskjellige måter som initiativet kan deles mellom systemet og brukeren. Den mest straight forward-metoden er det der systemet bestemmer strømmen av den interaktive økten ved å be om at brukeren stiller spørsmål og spør om data, skal innleveres. I dette tilfellet kan brukeren ikke frivillig informere.

I systemer, hvor initiativet deles, deles hele beslutningsprosessen mellom bruker og system. I et diagnostisk system kan brukerne velge en hypotese og i hvert trinn kommentere om å fortsette langs samme rute eller endre den. Tydeligvis er denne typen system mye mer komplisert å designe.

Det ultimate grensesnittet ville være en som tillater brukeren å ta alt initiativet; for å kunne skrive inn et hvilket som helst antall forslag i et naturlig språkform. Dette er svært komplekst og er under konstant utvikling.