- •Введение
- •1 Идентификация проблемной области
- •1.1 Постановка задачи
- •1.2 Назначение эс
- •1.3 Класс эс по решаемой задаче
- •2 Концептуализация предметной области
- •2.1 Извлечение знаний
- •2.1.1 Анализ методом главных компонент
- •2.1.2 Кластерный анализ с применением дендрограмм
- •2.1.3 Кластерный анализ с применением карт Кахонена
- •2.1.3 Построение деревьев решений
- •2.2 Структурирование проблемной области
- •3 Формализация базы знаний
- •3 1 Краткий обзор модели представления знаний
- •3.2 Обоснование выбора модели представления знаний
- •3.3 Таблицы решений
- •3.4 Сеть вывода
- •4 База знаний
- •Заключение
- •Приложение а – Исходная выборка исследуемых телефонов
- •Приложение б – Принадлежность наблюдений к классам
Интеллектуальный анализ рынка мобильных телефонов
Курсовая работа.
Аннотация
В данной курсовой работе рассматривается разработка ЭС для применения в автоматизации отдела продаж магазин мобильных телефонов. Цель − классифицировать телефоны по нескольким признакам.
Ил. 16, табл. 12, библ. наим. 6.
Содержание
Введение 3
1 Идентификация проблемной области 6
1.1 Постановка задачи 6
1.2 Назначение ЭС 6
1.3 Класс ЭС по решаемой задаче 6
1.4 Цель 6
1.5 Ожидаемые результаты 7
1.6 Промежуточные цели 7
1.7 Исходные данные 7
2 Концептуализация предметной области 8
2.1 Извлечение знаний 8
2.1.1 Анализ методом главных компонент 8
2.1.2 Кластерный анализ с применением дендрограмм 13
2.1.3 Кластерный анализ с применением карт Кахонена 17
2.1.3 Построение деревьев решений 20
2.2 Структурирование проблемной области 22
3 Формализация базы знаний 24
3 1 Краткий обзор модели представления знаний 24
3.2 Обоснование выбора модели представления знаний 25
3.3 Таблицы решений 25
3.4 Сеть вывода 27
4 База знаний 29
Заключение 31
Приложение А – Исходная выборка исследуемых телефонов 33
Приложение Б – Принадлежность наблюдений к классам 34
Введение
Центральная парадигма интеллектуальных технологий сегодня - это обработка знаний. Системы, ядром которых является база знаний (БЗ) или модель предметной области, описанная на языке сверхвысокого уровня, приближенном к естественному, называют интеллектуальными. Чаще всего интеллектуальные системы (ИС) применяются для решения сложных задач, где основная сложность решения связана с использованием слабо-формализованных знаний специалистов-практиков и где логическая (или смысловая) обработка информации превалирует над вычислительной, например, понимание естественного языка, поддержка принятия решения в сложных ситуациях, постановка диагноза и рекомендации по методам лечения, анализ визуальной информации, управление диспетчерскими пультами и др. Наиболее распространенным видом ИС являются экспертные системы
Экспертные системы (ЭС) − это наиболее распространенный класс ИС, ориентированный на тиражирование опыта высококвалифицированных специалистов в областях, где качество принятия решений традиционно зависит от уровня экспертизы, например, медицина, юриспруденция, геология, экономика, военное дело и др. ЭС эффективны лишь в специфических «экспертных» областях, где важен эмпирический опыт специалистов.
Основным назначением ЭС является разработка программных средств, которые при решении задач, трудных для человека, получают результаты, не уступающие по качеству и эффективности решения решениям, получаемым человеком-экспертом. ЭС используются для решения так называемых неформализованных задач, общим для которых является то, что:
• задачи не могут быть заданы в числовой форме;
• цели нельзя выразить в терминах точно определенной целевой функции;
• не существует алгоритмического решения задачи;
• если алгоритмическое решение есть, но его нельзя использовать из-за ограниченности ресурсов (время, память).
Кроме того, неформализованные задачи обладают ошибочностью, неполнотой, неоднозначностью и противоречивостью как исходных данных, так и знаний о решаемой задаче
Экспертная система - это программное средство, использующее экспертные знания для обеспечения высокоэффективного решения неформализованных задач в узкой предметной области. Основу ЭС составляет база знаний (БЗ) о предметной области, которая накапливается в процессе построения и эксплуатации ЭС. Накопление и организация знаний − важнейшее свойство всех ЭС. Знания являются явными и доступными, что отличает ЭС от традиционных программ, и определяет их основные свойства, такие, как применение высококачественного опыта, наличие прогностических возможностей, институциональная память, возможность обучения и тренировки.
Применение для решения проблем высококачественного опыта, который представляет уровень мышления наиболее квалифицированных экспертов в данной области, что ведёт к решениям творческим, точным и эффективным.
Наличие прогностических возможностей, при которых ЭС выдает ответы не только для конкретной ситуации, но и показывает, как изменяются эти ответы в новых ситуациях, с возможностью подробного объяснения каким образом новая ситуация привела к изменениям.
Обеспечение такого нового качества, как институциональная память, за счет входящей в состав ЭС базы знаний, которая разработана в ходе взаимодействий со специалистами организации, и представляет собой текущую политику этой группы людей. Этот набор знаний становится выводом квалифицированных мнений и постоянно обновляемым справочником наилучших стратегий и методов, используемых персоналом.
Ведущие специалисты уходят, но их опыт остается.
Возможности использования ЭС для обучения и тренировки руководящих работников обеспечивают новых служащих обширным багажом опыта и стратегий, по которым можно изучать рекомендуемую политику и методы.