Expertensystem für künstliche Intelligenz mit Anwendungen, Beispielen, Typen

Was ist Expertensystem?

Definition – Expertensysteme wurden zur Lösung komplexer Probleme in einem bestimmten Bereich eingeführt, da sie ein sehr interaktives und vertrauenswürdiges Computerentscheidungssystem sind, das sowohl für Fakten als auch für Heuristiken zur Lösung komplexer Entscheidungsprobleme verwendet wird.

Das Expertensystem ist ein sehr wichtiges Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz und wird von Forschern der Stanford University in der Abteilung für Informationstechnologie entwickelt.

Das Expertensystem benötigt ähnliches Wissen, das aus seiner Wissensbasis abgerufen und dann entsprechend dem Problem des Benutzers interpretiert wird. Alle Daten werden von Domain-Experten, die Experten auf einem bestimmten Domain sind, in die Wissensdatenbank eingefügt. Diese computergestützten Anwendungen werden von Benutzern verwendet, die keine Experten auf diesem Gebiet sind, um Informationen zu erhalten.

Arten von Expertensystemen

Es gibt verschiedene Arten von Expertensystemen für künstliche Intelligenz . Unten erklären Sie jeden einzelnen-

Regelbasiertes Expertensystem

Dieses Expertensystem enthält die Gruppe von Regeln, und diese Regeln sind einfach, aussagekräftiger und flexibler. In diesem System wird Wissen wie ein Regelwerk bezeichnet, das theoretisch ein anderes Verständnis der Domäne oder des Subjekts darstellt.

Regelbasiertes ES besteht aus fünf Komponenten wie Wissensdatenbank, Datenbank, Inferenz-Engine, Erklärungsfunktion und Benutzeroberfläche.

• Die Wissensdatenbank verfügt über das gesamte Domänenwissen.
• Die Datenbank enthält eine Reihe von Fakten, die dazu beitragen, die IF-THEN-Bedingung zu erfüllen.
• Die Inferenz-Engine liefert Argumente, die helfen, eine Verfolgungsziellösung zu erhalten.
• Die Erläuterung generiert dem Benutzer die Antwort, wie eine bestimmte Lösung zu lösen ist.
• Benutzeroberfläche, die es dem Benutzer ermöglicht, Interaktion mit einer anderen Komponente von ES zu erhalten.

Fuzzy Expert System

Wenn, möchten Sie das Expertenwissen ausdrücken, das unklare und vage Werte wie „sehr groß“, „stark reduziert“ und mehr verwendet. Dann können wir die Fuzzy-Set-Theorie implementieren. Das Fuzzy-Base-Expertensystem basiert auf Ideen, die auf der gleitenden Skala ausgedrückt werden, sodass Sie zwischen Mitgliedern der Klasse und Nichtmitgliedern unterscheiden können.

Rahmenbasiertes Expertensystem

Diese Expertensysteme verwenden die verschiedenen Rahmen zur Darstellung von Wissen.

Ein Frame fungiert als Datenstruktur, die das Wissen über bestimmte Objekte enthält, ansonsten Konzepte. Hauptziel aller Frames ist es, Wissen in rahmenbasiertem ES zu erfassen und darzustellen. Jeder Frame enthält seinen Namen und seine Gruppe von Attributen.

Hybrides Expertensystem

Das hybride Expertensystem ist eine Kombination aus den Vorteilen eines regelbasierten Expertensystems, eines Fuzzy-Expertensystems und eines rahmenbasierten Expertensystems. Es wird dann als „hybrides Expertensystem“ bezeichnet.

Aber dieses Expertensystem ist für uns geeignet oder nicht, es basiert vollständig auf den beiden Technologien, wie z.

Neuronales Expertensystem und Neuro-Fuzzy-Expertensystem.

Neuronales Expertensystem

Wenn ein hybrides Expertensystem die Kombination aus einem neuronalen Netzwerk und einem regelbasierten Expertensystem enthält, wird es als „neuronales Expertensystem“ bezeichnet.

Das neuronale Expertensystem enthält die neuronale Wissensbasis anstelle der ältesten Wissensbasis, und das Wissen wird in Form von Gewicht in Neuronen gespeichert.

Neuro-Fuzzy-Expertensystem

Wenn wir beide neuronalen Netzwerke von Expertensystemen mit einem Fuzzy-Expertensystem kombinieren, werden die leistungsstärkeren Techniken zur Entwicklung eines Expertensystems wie das „Neuro-Fuzzy-Expertensystem“ erzeugt.

Entwicklungsphasen des Expertensystems

Es gibt fünf Phasen der Verarbeitung des Expertensystems , wie z.

Bestimmen Sie die Problemdomäne

• Das Expertensystem muss die Probleme tragen, die dadurch gelöst werden.
• Weisen Sie den Domain-Experten für diese ES zu.
• Dann, um ein kostengünstiges Expertensystem aufzubauen.

Design des Systems

• Um den hohen Integrationsgrad aufzubauen, ist dies für ein anderes System und eine andere Datenbank möglich.
• Erkennen Sie, wie die Konzepte das Domänenwissen am besten darstellen können.

Prototyp machen

• Um diese Phase abzuschließen, benötigen Sie einen Wissensexperten, der in der Lage ist, diese Aufgaben zu erledigen, wie z.
• Benötigen Sie Domain-Wissen von Experten-Seite.
• Und dann, um dieses System in If-THEN-ELSE-Regeln darzustellen.

Testen und Korrigieren des Prototyps

• Endbenutzer können die Build-Prototypen des Expert-Systems testen.

Erstellen Sie ein vollständig kompetentes System

• Stellen Sie nach dem Testen sicher, dass alle Interaktionen des Expertensystems zusammen mit seinen Elementen der Umgebung, den Endbenutzern, allen Datenbanken und einem anderen System erfolgen.
• Aufbewahrung aller Dokumente der Expertensystemzuordnung

Aufrechterhaltung des Expertensystems

• Um ES ständig auf den neuesten Stand zu bringen.

Jobrollen im Expertensystementwicklungsprozess

Domain-Experte – Diese Person verfügt über umfassende Kenntnisse zum Aufbau des Expertensystems.

Wissensingenieur – Er hat technisches WissendasLage istWissen inComputersystem zu integrieren.

Endbenutzer – Er ist eine einzelne Person oder ein Team, die / das den ES verwenden kann, um Ratschläge von Experten zu erhalten.